生成式人工智能

;

副标题：无;

作者: 丁磊;

内容简介：

​
前言人从出生开始，就在不断通过视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等各种方式认识这个世界。我们通过不停地与外界接触、学习，逐渐长大成人，再通过专业课程的学习在某些方面获得一技之长从而立足于社会，并试图改造世界。“硅基”AI（人工智能）也按照类似的模式成长，但是相比于“碳基”人，它在速度方面极具优势。AI经历了从最初的机器学习到神经网络，再到Transformer模型的发展，2022年底ChatGPT以及2023年初GPT-4横空出世，引燃了公众对生成式AI的关注，其中最让人激动的就是AI大模型已经初步具备了人类的通识和逻辑能力——这恰恰是之前的AI所缺失的。此前，无论是AlphaGo还是AlphaFold，最多只能称作其各自领域的“专家”，而ChatGPT是通用的。正如OpenAI首席科学家、ChatGPT背后的技术大佬伊利亚·苏茨克维(Ilya Sutskever)所说，GPT（生成式预训练模型）学习的是“世界模型”。他将互联网文本称作世界的映射，因此，将海量互联网文本作为学习语料的GPT学习到的就是整个世界。在我们认识世界的同时，GPT模型也以惊人的算力，快速地获取我们数年甚至数十年才能拥有的认知，即将成为一个接近成年人思维水平的“世界模型”。不仅如此，已具备了“世界模型”能力的GPT还能够生成“万物”。当然，如苏茨克维所说，这里的万物指的是世界万物在数字空间的映射，包括文本、图片、音频、视频、剧本、代码、方案、设计图等一切和我们生产、生活息息相关的事物。因为GPT模型在一定程度上可能已经具备了成年人的通识和逻辑，所以我们只需要拿特定专业领域的数据对其再做训练（称为“微调”），它就可以成为独当一面的专业人才，可能成为艺术家、设计师、程序员、工程师或广告优化师、供应链专家、客服人员等。这也许就是生成式AI或者说AIGC（AI generated content，人工智能生成内容

目录预览：

​ 生成式人工智能
前言
第一章 初识生成式人工智能
纵观AI产业版图
决策式AI和生成式AI
从大数据到大模型
生成式AI市场格局
聚焦AIGC：内容皆可生成
文本生成
图片生成
视频生成
生成式AI的核心价值
生成式AI聚焦于认知的逻辑层面
生成式AI的优势
生成式AI的价值
里程碑式的存在——ChatGPT
ChatGPT发展历程
各大公司纷纷入场
ChatGPT的应用
第二章 AIGC的底层逻辑
生成式模型基础
深度学习的前世今生
深度学习的经典模型
GAN
Transformer和ChatGPT模型
序列到序列(seq2seq)
注意力机制
Transformer
GPT系列模型
Diffusion模型
什么是Diffusion
文本到图像
Stable Diffusion
第三章 功能分析：AIGC能生成什么内容？
生成文字：新闻、报告、代码都可一键生成
........