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一文帶你了解到底什么是生成式人工智能!!

發(fā)布時(shí)間:2024-06-12 16:58:50

隨著ChatGPT、文心一言等AI產(chǎn)品的火爆,生成式AI已經(jīng)成為了大家茶余飯后熱議的話題。

可是,為什么要在AI前面加上“生成式”這三個(gè)字呢?

難道還有別的AI嗎?

 

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生成式AI究竟是個(gè)啥?

 

如果將人工智能按照用途進(jìn)行簡單分類的話,AI其實(shí)要被劃分為兩類:決策式AI和生成式AI。

  • 決策式AI:專注于分析情況并做出決策。它通過評(píng)估多種選項(xiàng)和可能的結(jié)果,幫助用戶或系統(tǒng)選擇最佳的行動(dòng)方案。

    例如,在自動(dòng)駕駛車輛中,就是通過決策式AI系統(tǒng)決定何時(shí)加速、減速或變換車道。

 

  • 生成式AI:專注于創(chuàng)造全新內(nèi)容。它可以根據(jù)學(xué)習(xí)到的數(shù)據(jù)自動(dòng)生成文本、圖像、音樂等內(nèi)容。

    例如,你可以將幾篇論文發(fā)給生成式AI,他可以生成一篇文獻(xiàn)綜述,囊括了這幾篇論文的關(guān)鍵思想、重要結(jié)論。

     

看到這里,你就知道為什么ChatGPT、文心一言屬于生成式AI了吧?

接下來,讓我們正式走入生成式AI的世界。

 

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生成式AI的前世今生

 

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其實(shí),生成式AI的并不是這幾年剛剛誕生,它實(shí)際已經(jīng)經(jīng)歷了三個(gè)階段:

 

  • 1950年,Alan Turing提出了著名的“圖靈測(cè)試”,這是生成式AI領(lǐng)域的一個(gè)里程碑,預(yù)示了AI內(nèi)容生成的可能性。

  • 1957年,Lejaren Hiller和Leonard Isaacson完成了歷史上第一首完全由計(jì)算機(jī)“作曲”的音樂作品《Illiac Suite》。

  • 1964年至1966年間,Joseph Weizenbaum開發(fā)了世界上第一款可人機(jī)對(duì)話的機(jī)器人“Eliza”,它通過關(guān)鍵字掃描和重組完成交互任務(wù)。

  • 1980年代,IBM公司基于隱形馬爾科夫鏈模型,創(chuàng)造了語音控制打字機(jī)“Tangora”。

 

 

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,數(shù)據(jù)規(guī)模快速膨脹,為人工智能算法提供了海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。但是由于硬件基礎(chǔ)有限,此時(shí)的發(fā)展并不迅猛。

  • 2007年,紐約大學(xué)人工智能研究員Ross Goodwin的人工智能系統(tǒng)撰寫了小說《1 The Road》,這是世界第一部完全由人工智能創(chuàng)作的小說。

  • 2012年,微軟公司公開展示了一個(gè)全自動(dòng)同聲傳譯系統(tǒng),可以自動(dòng)將英文演講者的內(nèi)容通過語音識(shí)別、語言翻譯、語音合成等技術(shù)生成中文語音。

2014年起,大量深度學(xué)習(xí)方法的提出和迭代更新,標(biāo)志著生成式AI的新時(shí)代。

  • 2017年,微軟人工智能少女“小冰”推出了世界首部100%由人工智能創(chuàng)作的詩集《陽光失了玻璃窗》。

  • 2019年,谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)發(fā)布了DVD-GAN架構(gòu)用以生成連續(xù)視頻。

  • 2020年,OpenAI發(fā)布ChatGPT3,標(biāo)志著自然語言處理(NLP)和AIGC領(lǐng)域的一個(gè)重要里程碑。

  • 2021年,OpenAI推出了DALL-E,主要應(yīng)用于文本與圖像的交互生成內(nèi)容。

  • 自2022年開始到現(xiàn)在,OpenAI多次發(fā)布ChatGPT新型號(hào),掀起了AIGC又一輪的高潮,它能夠理解和生成自然語言,與人類進(jìn)行復(fù)雜的對(duì)話。

自此,生成式AI已經(jīng)到了一個(gè)井噴式狀態(tài)。那么,生成式AI究竟是基于什么樣的原理呢?

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輕松搞懂“生成式AI”原理

在剛剛的介紹中,大家應(yīng)該都對(duì)生成式AI有了一個(gè)表象的認(rèn)知:學(xué)習(xí)知識(shí)+生成新知識(shí)。

但它是如何學(xué)習(xí)的呢?又是如何生成的呢?

這時(shí)候,我們就得來看看生成式AI更深層次的定義了:

定義

以ChatGPT為代表的生成式AI,是對(duì)已有的數(shù)據(jù)和知識(shí)進(jìn)行向量化的歸納,總結(jié)出數(shù)據(jù)的聯(lián)合概率。從而在生成內(nèi)容時(shí),根據(jù)用戶需求,結(jié)合關(guān)聯(lián)字詞的概率,生成新的內(nèi)容。

是不是一下子懵了?

不急,這就觸及到生成式AI的原理了。待小編給你慢慢解析。

其實(shí)制作一個(gè)生成式AI,就像把一個(gè)泥人變成天才,一共需要四步:捏泥人→裝大腦→喂知識(shí)→有產(chǎn)出。

 

要打造一個(gè)生成式AI的“泥人”,首先要考慮的就是底層硬件。底層硬件構(gòu)成了生成式AI的算力和存力。

算力——泥人的骨架

生成式AI需要進(jìn)行大量的計(jì)算,尤其是在處理如圖像和視頻時(shí)。大規(guī)模計(jì)算任務(wù)離不開下面這些關(guān)鍵硬件:

  • GPU(圖形處理單元):提供強(qiáng)大的并行計(jì)算能力。通過成千上萬個(gè)小處理單元并行工作,大幅提高了計(jì)算效率。

  • TPU(張量處理單元):專門為加速人工智能學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)的硬件,能夠顯著加快計(jì)算速度,進(jìn)一步增強(qiáng)了骨架的強(qiáng)度。

存力——泥人的血液

生成式AI需要處理和存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)。

以GPT-3為例,光是訓(xùn)練參數(shù)就達(dá)到了1750億個(gè),訓(xùn)練數(shù)據(jù)達(dá)到45TB,每天會(huì)產(chǎn)生45億字內(nèi)容。

這些數(shù)據(jù)的存放離不開下面這些硬件設(shè)施:

  • 大容量RAM:在訓(xùn)練生成式AI模型時(shí),大量的中間計(jì)算結(jié)果和模型參數(shù)需要存儲(chǔ)在內(nèi)存中,大容量的RAM能夠顯著提高數(shù)據(jù)處理速度。

  • SSD(固態(tài)硬盤):大容量的SSD具有高速讀取和寫入能力,可以快速加載和保存數(shù)據(jù),使泥人能夠高效地存儲(chǔ)信息。

泥人捏好了,但是現(xiàn)在只能是一個(gè)提線木偶,沒有任何能力,所以我們就要給他裝上大腦。

 

軟件架構(gòu)是泥人的大腦,它決定了這個(gè)泥人將以什么樣的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行思考推理。

從仿生學(xué)的角度,人類希望AI能夠模仿人腦的運(yùn)行機(jī)制,對(duì)知識(shí)進(jìn)行思考推理——這就是通常所說的深度學(xué)習(xí)。

為了實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí),學(xué)者們提出了大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu):

  • 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)是最普遍的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),但是隨著數(shù)據(jù)對(duì)于網(wǎng)路架構(gòu)的要求越來越復(fù)雜,這種方法逐漸有些吃力。

  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種專門為處理圖像數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),能夠有效地處理圖像數(shù)據(jù),但是需要對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理。

  • 隨著任務(wù)復(fù)雜度的增加,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)架構(gòu)成為處理序列數(shù)據(jù)的常用方法。

  • 由于RNN在處理長序列時(shí)容易遇到梯度消失和模型退化問題,著名的Transformer算法被提出。

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