可是，为什么要在AI前面加上“天生式”这三个字呢？
难道还有别的AI吗？
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天生式AI究竟是个啥？
如果将人工智能按照用场进行大略分类的话，AI实在要被划分为两类：决策式AI和天生式AI。
决策式AI：专注于剖析情形并做出决策。它通过评估多种选项和可能的结果，帮助用户或系统选择最佳的行动方案。
例如，在自动驾驶车辆中，便是通过决策式AI系统决定何时加速、减速或变换车道。
天生式AI：专注于创造全新内容。它可以根据学习到的数据自动天生文本、图像、音乐等内容。
例如，你可以将几篇论文发给天生式AI，他可以天生一篇文献综述，席卷了这几篇论文的关键思想、主要结论。
看到这里，你就知道为什么ChatGPT、文心一言属于天生式AI了吧？
接下来，让我们正式走入天生式AI的天下。
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天生式AI的前世今生
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实在，天生式AI的并不是这几年刚刚出身，它实际已经经历了三个阶段：
1950年，Alan Turing提出了著名的“图灵测试”，这是天生式AI领域的一个里程碑，预示了AI内容天生的可能性。
1957年，Lejaren Hiller和Leonard Isaacson完成了历史上第一首完备由打算机“作曲”的音乐作品《Illiac Suite》。
1964年至1966年间，Joseph Weizenbaum开拓了天下上第一款可人机对话的机器人“Eliza”，它通过关键字扫描和重组完成交互任务。
1980年代，IBM公司基于隐形马尔科夫链模型，创造了语音掌握打字机“Tangora”。
随着互联网的发展，数据规模快速膨胀，为人工智能算法供应了海量演习数据。但是由于硬件根本有限，此时的发展并不迅猛。
2007年，纽约大学人工智能研究员Ross Goodwin的人工智能系统撰写了小说《1 The Road》，这是天下第一部完备由人工智能创作的小说。
2012年，微软公司公开展示了一个全自动同声传译系统，可以自动将英文演讲者的内容通过语音识别、措辞翻译、语音合成等技能天生中文语音。
2014年起，大量深度学习方法的提出和迭代更新，标志着天生式AI的新时期。
2017年，微软人工智能少女“小冰”推出了天下首部100%由人工智能创作的诗集《阳光失落了玻璃窗》。
2019年，谷歌DeepMind团队发布了DVD-GAN架构用以天生连续视频。
2020年，OpenAI发布ChatGPT3，标志着自然措辞处理（NLP）和AIGC领域的一个主要里程碑。
2021年，OpenAI推出了DALL-E，紧张运用于文本与图像的交互天生内容。
自2022年开始到现在，OpenAI多次发布ChatGPT新型号，掀起了AIGC又一轮的高潮，它能够理解和天生自然措辞，与人类进行繁芜的对话。
自此，天生式AI已经到了一个井喷式状态。那么，天生式AI究竟是基于什么样的事理呢？
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轻松搞懂“天生式AI”事理
在刚刚的先容中，大家该当都对天生式AI有了一个表象的认知：学习知识+天生新知识。
但它是如何学习的呢？又是如何天生的呢？
这时候，我们就得来看看天生式AI更深层次的定义了：
定义
以ChatGPT为代表的天生式AI，是对已有的数据和知识进行向量化的归纳，总结出数据的联合概率。从而在天生内容时，根据用户需求，结合关联字词的概率，天生新的内容。
是不是一下子懵了？
不急，这就触及到天生式AI的事理了。待
实在制作一个天生式AI，就像把一个泥人变成天才，一共须要四步：捏泥人→装大脑→喂知识→有产出。
要打造一个天生式AI的“泥人”，首先要考虑的便是底层硬件。底层硬件构成了天生式AI的算力和存力。
算力——泥人的骨架
天生式AI须要进行大量的打算，尤其是在处理如图像和视频时。大规模打算任务离不开下面这些关键硬件：
GPU（图形处理单元）：供应强大的并行打算能力。通过成千上万个小处理单元并行事情，大幅提高了打算效率。
TPU（张量处理单元）：专门为加速人工智能学习而设计的硬件，能够显著加快打算速率，进一步增强了骨架的强度。
存力——泥人的血液
天生式AI须要处理和存储大量的数据。
以GPT-3为例，光是演习参数就达到了1750亿个，演习数据达到45TB，每天会产生45亿字内容。
这些数据的存放离不开下面这些硬件举动步伐：
大容量RAM：在演习天生式AI模型时，大量的中间打算结果和模型参数须要存储在内存中，大容量的RAM能够显著提高数据处理速率。
SSD（固态硬盘）：大容量的SSD具有高速读取和写入能力，可以快速加载和保存数据，使泥人能够高效地存储信息。
泥人捏好了，但是现在只能是一个提线木偶，没有任何能力，以是我们就要给他装上大脑。
软件架构是泥人的大脑，它决定了这个泥人将以什么样的办法对数据进行思考推理。
从仿生学的角度，人类希望AI能够模拟人脑的运行机制，对知识进行思考推理——这便是常日所说的深度学习。
为了实现深度学习，学者们提出了大量的神经网络架构：
深度神经网络（DNN）是最普遍的神经网络架构，但是随着数据对付网路架构的哀求越来越繁芜，这种方法逐渐有些吃力。
卷积神经网络（CNN）是一种专门为处理图像数据而设计的神经网络架构，能够有效地处理图像数据，但是须要对输入数据进行繁芜的预处理。
随着任务繁芜度的增加，循环神经网络（RNN）架构成为处理序列数据的常用方法。
由于RNN在处理长序列时随意马虎碰着梯度消逝和模型退化问题，著名的Transformer算法被提出。
随着算力的发展，天生式AI的网络架组成长越来越成熟，也开始各有侧重：
Transformer架构：是目前文本天生领域的主流架构，GPT、llama2等LLM（大措辞模型）都是基于Transformer实现了卓越的性能。
GANs架构：在图像天生、视频天生等领域有广泛运用，能够天生高质量的图像和视频内容。
Diffusion架构：在图像天生、音频天生等领域取得了很好的效果，能够天生高质量、多样化的内容。
网络架构搭建好了，脑筋是有了，但是脑筋里空空如也呀。以是我们通过数据演习给这个人造大脑喂知识。
目前有两种演习办法：预演习和SFT（有监督微调）
预演习：是指将一个大型、通用的数据集作为知识喂给AI进行初步学习。
经由预演习的模型叫作“根本模型”，它对每个领域都有所理解，但是无法成为某个领域的专家。
SFT：SFT是指在预演习之后，将一个特界说务的数据集喂给AI，进一步演习模型。
例如，在已经预演习的措辞模型根本上，用专门的医学文本来微调模型，使其更善于处理医学干系的问答或文本天生任务。
但是，无论是预演习还是SFT，AI的大脑是如何接管这些知识的呢？
这就涉及到“理解”能力了，我们以Transformer架构为例，讲讲AI对付文本的理解。
对付AI来说，理解分两步：理解词语和理解句子。
理解词语的实质便是词语的归类。研究职员提出了一种方法：将词语在不同维度上进行拆解，从而对词语进行归类。
假设有四个词语：西瓜、草莓、番茄和樱桃。AI在两个维度上对这些词语拆解：
颜色维度：用1代表赤色，2代表绿色。
形状维度：用1代表圆形，2代表椭圆形。
基于这个维度，AI对词语进行打分归类。
西瓜：颜色=2（绿色），形状=1（圆形）
草莓：颜色=1（赤色），形状=2（椭圆形）
番茄：颜色=1（赤色），形状=1（圆形）
樱桃：颜色=1（赤色），形状=1（圆形）
通过这些打分，我们可以看到词语在不同维度上的分类。
例如，“番茄”和“樱桃”在颜色和形状维度上都是相同的，解释它们在这两个维度上的含义相同；“草莓”和“西瓜”在颜色和形状维度上都有所不同，解释它们在这两个维度上的含义不同。
当然，区分他们的维度不仅仅只有两个，AI还可以从大小、甜度、是否有籽等大量维度对他们进行打分，从而分类。
只要维度足够多、打分足够准确，AI模型就可以越精准地理解一个词语的含义。
对付目前较为前辈的AI模型来说，常日维度的数量可以达到上千个。
学习词语并理解为量化的结果只完成了第一步，接下来AI 就须要进一步理解一组词语的合集：句子。
我们知道纵然同一个词语在不同语句中，也会具备不同的含义。
例如：
这是一顶绿色的帽子。
某某公司致力于打造绿色机房。
在不同句子中，“绿色”这个词含义不同，AI是如何知道他们有不同的含义呢?
这就得益于transformer架构的“自把稳力（Self Attention）”机制。
大略来说，当AI 理解包含了一组词语的句子时，除了理解词语本身，还会“看一看”身边的词。单个词语和句子中其他词语之间的关联性，称之为“把稳力”，由于是和同一个句子自身的词语结合理解，以是称之为“自把稳力”。
因此，在Transformer架构中，可以分为以下两步：
将每个词语转换为一个向量。这个向量表示词语在多维空间中的位置，反响了词语的各种特色。
利用自把稳力机制来关注句子中的不同部分。它能够在处理每个词语时，同时考虑句子中其他词语的信息。
在理解完大量词语、句子之后，AI就可以天生内容了。它是如何天生内容的呢？
这便是一个概率的问题了。
问大家一个问题：
我在餐厅吃×。
×填个字，你会填什么？
根据你既往的履历，大概率你会填“饭”。
实在，×还可以是“饼”、“面”、“蛋”等等。
像人一样，天生式AI也会根据它第三步中学到的履历，给这些字加上概率。然后选择概率高的词作为天生的内容。接着，AI 将重复这一过程，选择下一个可能性最高的词语，从而天生更多内容。
但有的时候，我们希望答案是丰富多彩的，回到刚刚那个例子，我们现在不肯望AI接的下一个字是“饭”，那要怎么办呢?
AI供应了一个调节参数，叫温度，范围从0到1。
在温度为0时，解释匹配概率要选只管即便大的，在以上例子中，AI很可能选择“饭”；
在温度为1时，解释匹配概率要选只管即便小的，在以上例子中，AI很可能选择“饼”。
数值越靠近1，得到的内容越天马行空。
比如，温度设为0.8，那么AI天生的句子可能是：
我在餐厅吃饼，这个饼又大又圆，我想把它套在脖子上......
但是，我们看到大多数AI产品，只有一个对话框，如何修正温度参数呢？
答案是“提示词”，也便是我们常日所说的prompt。
如果你输入是“你是一名某某领域的专家，请用严谨的口吻写一篇关于xx的文献综述。”这时AI的温度靠近0，就会选择匹配概率只管即便高的词语天生句子。
如果你输入是“请你请畅想一下xx的未来。”这时AI的温度靠近1，就会选择匹配概率只管即便低的词语组成句子，天生意想不到的内容。
现在知道prompt的主要性了吧！
以是，我们可以认为，AI天生的实质便是一场词语接龙：AI根据当前字，联系它之前记录的下个字的涌现概率以及你的期望，选择接下来的字。
当然，天生式AI的内部事理远比
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“天生式AI”去向何方？
那么天生式AI真的会实现通用人工智能，从而替代人类嘛？目前，有两种意见：
积极派：以OpenAI的CEO Altman、英伟达CEO黄仁勋为首的积极派，非常看好天生式AI的未来，他们曾表示“再过几年，人工智能将会好比今更加强大和成熟；而再过十年，它定将大放异彩“，“AI可能在5年内超越人类智能”。
悲观派：以深度学习先驱杨立昆为首的悲观派，一贯认为天生式AI无法通向用人工智能。他在多个场合表示“像ChatGPT这样的大型措辞模型将永久无法达到人类的智能水平”，“人类演习的人工智能，难以超越人类”。
那么对付我们普通人来说，我们要怎么对待天生式AI呢？
来源：复兴文档
原标题：原来这才是【天生式AI】！
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编辑：K.Collider
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