生成式 AI (GenAI) 什么是生成式 AI (GenAI)？
什么是生成式 AI (GenAI)？
生成式 AI（通常称为 Gen AI）是人工智能领域的一个专业领域，专注于在许多领域生成各种材料，例如文本、照片、音乐、音频、电影和 3D 表现形式。这些模型从训练数据中得出复杂的模式和结构，从而使它们能够独立生成具有可比属性的新材料。DALL-E 是利用文本描述生成视觉效果的生成模型。Gen AI 可以执行相反的操作，为提供的照片生成文本描述。生成式 AI 通过运用先进的算法和神经网络技术，显著提升了机器的创造力，极大地拓展了其在内容创作领域的能力。AI 应用涵盖创意艺术、设计、娱乐等多个领域。
- 使用生成式 AI 的实用方法
- 生成式 AI 工具
- 生成式 AI 组件
- 与 HPE 合作
使用生成式 AI 的实用方法
人工智能 (AI) 拥有丰富的实际应用场景，可跨领域使用。其应用形式简洁高效，能够满足不同领域的需求。以下是使用生成式 AI 的一些实用方法：
- 用于对话的聊天机器人：基于生成式 AI 技术的聊天机器人能够实现自然语言对话，广泛应用于客户支持、信息查询和用户协助等场景。
- 图像原型设计：使用生成式 AI 模型可快速将设计概念、艺术构思或产品创意转化为原型并生成图像。
- 广告营销提示：利用生成式 AI 为广告、社交媒体活动或内容创作生成富有创意且引人注目的市场营销提示。
- 短视频：借助生成式 AI 制作短视频，无论是生成视频内容、自动化视频编辑还是协助制作特效。
- 文本翻译：利用生成式 AI 模型增强语言翻译服务，为各种语言提供符合语境的准确翻译。
- 视频转写：使用生成式 AI 将视频内容转化为文字记录，不仅提升了内容可访问性，更为视频数据分析与检索提供了便利。
- 这些创新应用充分展现了生成式 AI 在流程自动化与效能提升方面的卓越能力，为各行业带来了显著的效率提升和创意突破。
生成式 AI 工具
文本生成和语言模型
- OpenAI GPT-4：一种能够理解和生成类似人类文本的高级语言模型，用于聊天机器人、内容创建等。
- Google Bard：谷歌开发的对话式 AI 模型，专为对话和内容生成而设计。
- Jasper（原名 Jarvis）：一种使用 AI 生成营销文案、博客文章和其他内容的工具。
- Copy.ai：一款面向营销人员和作家的 AI 内容生成器。
- Writesonic：一种使用 AI 撰写文章、广告和其他形式文案的内容创作工具。
图像生成
- DALL-E 2：由 OpenAI 开发，其根据文本描述生成图像。
- MidJourney：一种根据文本提示创作艺术作品和图像的 AI。
- Stable Diffusion：一种基于文本描述生成高质量图像的开源模型。
- DeepArt：使用著名艺术家的风格将照片转换为艺术品。
视频生成
- Synthesia：根据文本输入生成视频的 AI 视频创作平台。
- Pictory：将长篇内容转换为简短的品牌视频。
- Lumen5：利用 AI 将文本内容转换为引人入胜的视频演示。
生成式 AI 组件
生成式人工智能 (AI) 是指旨在生成新材料、模仿人类创造力和生成新数据的丰富模型和算法。这些方法具有多种功能，从生成图像和文本到协助开发创意应用和游戏。以下是生成式人工智能的八个类别：
- 生成对抗网络 (GAN)：GAN 是生成对抗网络的缩写，由 Ian Goodfellow 于 2014 年首次提出，这是一种深度学习模型。该系统包含生成器和鉴别器这两个神经网络，二者均参与竞争过程。生成器生成数据实例，而鉴别器则评估其质量。这会促使生成器改善输出，从而生成真实且品质卓越的创作材料。
- 变分自动编码器 (VAE)：VAE 作为生成式模型，通过神经网络技术学习并压缩输入数据的特征表示。该编码器引入了概率元素，能够生成多样化输出。VAE 通常用于图像生成和表示学习等任务。
- 自回归模型：自回归模型通过根据先前的元素对每个元素的条件概率进行建模来生成数据序列。典型示例包括自回归语言模型，例如 GPT（生成式预训练转换器），其可预测序列中的后续单词。
- 循环神经网络 (RNN)：RNN 是一种可以利用反馈连接处理序列数据的神经网络。该神经网络用于需要考虑按顺序排列组件的生成式任务，例如自然语言处理和时间序列预测。这也详细说明了它们在捕捉长期依赖关系方面遇到的困难。
- 基于 Transformer 的模型：随着 GPT 和 BERT 等模型的广泛应用，Transformer 在内容生成领域的众多任务中正发挥着越来越重要的作用。得益于其独特的注意力机制，这些模型能够高效处理序列输入数据，从而在语言翻译、文本摘要及内容创作等任务中展现出卓越的性能。
- 生成式任务的强化学习：通过强化学习训练模型在特定环境中进行序列决策以实现奖励最大化。当应用于生成式任务时，这种方法使 AI 系统能够整合输入信息并生成内容，这一能力在视频游戏开发和艺术创作等领域得到了充分体现。
- 神经网络：神经网络为多种生成式模型提供了基本基础。深度神经网络由多层组成，能够获取复杂的模式和表征，对于生成图像和语音等任务不可或缺。
- 遗传算法：遗传算法是一种从生物进化中汲取灵感的优化技术。在生成式 AI 领域，这些算法能够通过多代迭代不断优化解决方案，借助预设的适应度函数来持续改进和提升生成内容的质量。
基于规则的系统：基于规则的系统利用预先建立的规则和逻辑推理来生成信息。尽管基于学习的技术更为灵活，但基于规则的方法在需要明确控制创作过程的情况下很有价值，例如某些形式的程序化内容开发。
与 HPE 合作
为您的组织部署生成式人工智能 (Gen AI)，尤其是与 HPE 的产品和服务相结合，将带来以下几大显著优势：
- HPE AI Services - Generative AI Implementation：借助 HPE AI Services，通过深度挖掘基于位置的洞见数据，可显著提升客户体验。Gen AI 可以利用位置数据评估并得出重要洞见，优化客户互动、提供个性化服务并提高运营效率。
- HPE Machine Learning Development Environment：利用 HPE MLDE 优化和监督您的机器学习 (ML) 数据操作。可利用生成式 AI 生成仿真数据，以测试和训练机器学习模型、加速开发过程，同时确保系统具备优异的恢复能力。
- HPE Machine Learning Data Management Software：使用 HPE MLDS 改进您的数据科学和机器学习操作。利用 Gen AI 自动执行与数据准备、特征工程和模型开发相关的各种任务。这可以增强操作流程并加快模型实施速度。
- 利用生成式 AI 模型评估消费者行为、偏好和历史数据，以增强客户互动并提供个性化服务。利用这些观察结果来定制客户互动、建议和服务，提升消费者的总体满意度和忠诚度。
- 自动化内容创建：研究生成式人工智能在制作营销材料、社交媒体内容和其他沟通渠道中发挥的应用。该技术能够支持大规模生成高质量内容，有效提升材料的吸引力和相关性。
通过采用生成式 AI，能够提供测试和开发工作所需的高质量合成数据，在确保真实客户数据安全隔离的同时，显著提升了整体数据安全防护水平和隐私保护能力。这提高了数据保护水平并确保了遵守相关隐私法规。
