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生成式 AI 模型
现在我们已经解释了什么是生成式人工智能，让我们来探索生成式人工智能模型的具体内容，包括其底层机制、应用以及对各个行业的潜在影响。
生成对抗网络（GAN）
生成对抗网络 (GAN) 涉及两个神经网络的持续竞争循环，就像游戏一样。生成器就像艺术家一样，根据收到的训练数据创建逼真且新颖的数据（例如图像和文本）。另一方面，鉴别器充当艺术评论家，评估生成的数据以将其与真实数据区分开来。
在训练过程中，生成器会根据鉴别器的反馈来改进其创作，鉴别器会尝试检测假数据。这种反复的战斗有助于两个网络的改进：生成器在生成与真实世界示例非常相似的数据方面变得更好，而鉴别器则提高了识别假数据的能力。
因此，GAN 可以为各种应用生成高质量数据，包括创 巴林数据 建逼真的图像、开发新的艺术风格、为自动驾驶汽车训练等领域生成逼真的模拟，甚至作曲。然而，训练 GAN 可能很复杂，需要仔细平衡生成器和鉴别器。
基于 Transformer 的模型
与按顺序处理数据的传统模型不同，Transformer 更善于通过一种称为“自注意力”的机制来理解数据中的复杂关系。它分析数据的不同部分如何相互影响。
这种深刻理解使 Transformer 模型能够生成富有创意且连贯的输出，例如生成诗歌、代码或脚本等新文本格式，以及创建或处理图像。一些利用 Transformer 的著名生成式 AI 模型包括生成式预训练 Transformer (GPT)，例如 OpenAI 的 GPT-3 和 DALL-E。
Transformer 具有诸多优势，例如，由于可以并行处理数据，因此分析速度更快。它们擅长理解数据中的复杂关系，即使是远距离元素之间的关系。它们可以很好地处理不同的任务，例如生成文本或图像。
然而，Transformer 也有局限性。它们有时会从训练数据中学习到偏差，从而导致结果不正确或有偏差。了解 Transformer 如何得出输出结果可能很困难。