而多模态系统可以生成和组合多种模态

” 生成式人工智能如何运作? IAG 使用在大型数据集上训练的机器学习模型。这些模型通过深度和无监督学习技术进行学习,使它们能够发现数据中的复杂模式和关系,而无需明确的监督。 基础模型(FM)是 IAG 的基础,能够执行一般任务。这些模型经过大量不同数据的训练,可以针对不同的任务和领域进行定制。另一方面,大型 购买电话营销数据 语言模型 (LLM),例如 GPT,专门关注基于语言的任务,例如文本生成和对话。 生成神经网络和生成对抗网络(GAN)是 IAG 的关键技术。 GAN 由两个相互竞争的神经网络组成:一个创建新内容的生成器和一个评估生成内容真实性的鉴别器。这个竞争过程使模型能够不断提高生成内容的质量和一致性。 生成式人工智能的组成部分 IAG 可分为单模态和多模态系统,具体取决于它们生成的内容类型。

 

单模态系统专注于单一模态

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,例如文本或图像,。 在语言领域,GPT-3、GPT-4和LaMDA等模型脱颖而出,分别由OpenAI和Google开发。这些模型能够生成连贯且上下文相关的文本,并保持流畅的对话和执行语言理解任务。 在图像生成方面, DALL-E、Stable Diffusion 和 Midjourney等模型展示了根据文本描述创建逼真和艺术图像的令人印象深刻的能力。这些模型使用深度学习技术和 GAN 来生成高质量、高分辨率的图像。 Antonio Rodríguez 在播客节目中提到,“在亚马逊,我们已经与人工智能合作了 20 年,近年来我们已经有了 Amazon Kendra 等服务,它允 品牌故事至关重要——即使对于 B2B 而言 许我们私下搜索自己的文档,但使用自然语言”。

 

如何使用生成式人工

 

智能? 通过生成人工智能生成原创且多样化的内容的能力开启了一个充满可能性的世界,超出了我们几年前的想象。从生成连贯的文本和对话到创建图像、音乐和视频,IAG 正在重新定义我们与技术交互和使用数据的方式。接下来,让我们看看如何在不同的环境中使用生成式人工智能: 聊天机器人和对话助理:IAG 允许您创建更自然、更有 电子邮件线索 同理心的聊天机器人,能够保持连贯的对话并提供相关的响应。 图像生成和编辑- 生成图像模型可以创建原始插图、设计和艺术品,以及修改和组合现有图像。 文本生成和创意写作——这项技术可以帮助作家和内容创作者产生想法、克服创意障碍并自动执行重复性任务。 音乐和语音生成:生成模型可以创作原创音乐、生成音效并创建逼真的合成声音。

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