生成式人工智能这个术语通常与生成图像、音乐、语音、代码、视频或文本相关，在过去十年中经历了重大发展。最近的进展，特别是BERT、GPT、T5和DALL-E等基础模型的引入，展示了人工智能在根据简洁提示生成复杂文章或复杂图像方面的巨大潜力。

生成式人工智能基础模型是经过大量数据训练以执行各种任务的大型模型。它们充当可以微调或调整特定应用程序或“任务”的“基础”。生成模型的核心目标是生成反映输入数据特征的新数据样本。另一方面，基础模型是在巨大的数据集上进行预训练的，通常捕获互联网的很大一部分。他们的优势在于他们积累的广泛知识，然后针对特定任务或领域进行定制。

生成模型和基础模型之间的区别

例如，BERT、GPT和T5等大型语言模型(LLM)经过大量文本数据的训练，可以简化大量任务的自然语言文本的处理和生成。推动这一创新的最新神经网络架构是“变形金刚”，它在生成人工智能的快速发展中发挥了关键作用。以下是简要概述：

生成模型：生成模型的核心目标是生成与输入数据相似的新数据样本。例如，生成对抗网络(GAN)是一种生成模型，其中两个网络(生成器和鉴别器)串联训练以生成新的合成数据实例。

基础模型：这些是在海量数据集上预先训练的模型，通常包含互联网或其他大型语料库的很大一部分。其想法是从这些数据集中捕获广泛的知识，然后针对特定任务或领域微调模型。

例子包括BERT、GPT(像我一样)、RoBERTa和T5。这些模型主要用于自然语言处理领域，但也可以应用于其他领域。

生成式人工智能基础模型

在YouTube上观看此视频。

优点：

迁移学习：一旦基础模型经过训练，就可以在较小的特定数据集上针对各种任务进行微调，从而节省时间和计算资源。

广泛的知识：这些模型捕获广泛的信息，使其适用于多种应用。

性能：在许多情况下，基础模型在各种人工智能任务中树立了新的基准。

挑战和批评：

偏见和公平：基础模型可能会无意中学习并延续训练数据中存在的偏见。就公平和道德考虑而言，这是一个重大问题。

环境问题：训练如此大型的模型需要大量的计算资源，导致人们担心其碳足迹对环境的影响。

经济影响：随着这些模式越来越融入各个部门，人们担心它们对就业和经济结构的影响。

应用：

自然语言处理：翻译、摘要和问答等任务受益于基础模型。

视觉：图像分类、对象检测，甚至艺术生成。

多模式：将视觉和语言结合起来，例如图像字幕或视觉问答。

考虑到这些模型的功能，毫不奇怪，到2030年，全球生成型人工智能市场的估值将达到惊人的80亿美元，根据Kornferry和IBM的预测，预计复合年增长率将高达34.6%。它们在消费者和企业领域的整合，例如OpenAI于2022年11月推出的ChatGPT，突显了生成式AI的变革本质。

生成式人工智能不仅仅是创造，更是创造。这是关于增强。它可以支持员工的努力，带来生产力的显着飞跃，并加速人工智能开发生命周期。这种加速意味着企业可以将其资源用于微调模型以满足其独特的需求。IBMConsulting的调查结果强调了这一点，指出NLP任务(例如总结呼叫中心记录或分析客户评论)的价值实现时间缩短了70%。

人工智能

此外，通过大幅削减标签要求，基础模型使企业能够更轻松地试验人工智能、构建高效的人工智能驱动的自动化以及在关键任务场景中部署人工智能。

虽然好处是多方面的，但挑战也是多方面的。企业和政府已经认识到这项技术的影响，其中一些企业和政府对ChatGPT等工具设置了限制。企业在吸收和部署这些模型时需要解决有关成本、工作量、数据隐私、知识产权和安全性的问题。

此外，与任何拥有这种能力的技术一样，也存在伦理方面的考虑。基础模型可能会无意中延续训练数据中存在的偏见，从而使公平和道德部署变得至关重要。

公司的目标是通过无摩擦的混合云环境将基础模型的功能无缝集成到每个企业中，未来看起来充满希望。然而，当我们迈向这个未来时，企业和政策制定者都必须谨慎行事，确保这些强大模型的部署既对所有人负责又有益。

从本质上讲，生成式人工智能基础模型因其多功能性和性能而重塑了人工智能研究和应用的格局。然而，它们的崛起也带来了社区必须应对的一系列道德、环境和经济挑战。

分享鸣叫别针电子邮件

版权说明：本站所有作品图文均由用户自行上传分享，仅供网友学习交流。若您的权利被侵害，请联系我们

标签：