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2023年5月22日 · 人工智慧產生內容（AIGC）則是 AI 的一個特定應用領域，它專注於使用 AI 建立新的、原創的內容。 這可以包括文字、圖片、音樂、影片等各種形式的內容。
2023年6月3日 · 生成式 AI 是通過學習大量的數據，從而可以生成與原始數據相似的新數據，它主要依賴於深度學習技術，其中最常見的是 生成對抗網絡 （Generative Adversarial Networks, GAN）、 長短期記憶網絡 （Long Short-Term Memory, LSTM）和 Transformer 模型 （如 ChatGPT）。. 生成對抗網絡 ...
生成式人工智慧 (生成式 AI) 是一種可以創造新內容和想法的人工智慧，包括創造對話、故事、影像、視訊和音樂。 AI 技術試圖在非傳統計算任務中模仿人類智能，例如圖像識別，自然語言處理（NLP）和翻譯。
生成式人工智慧是 AI 的一個分支，著重在通過演算法和機器學習模型建立或產生新的內容，例如影像、音樂或文字。 生成式 AI 一般需要有用戶的輸入 (例如文字提示)，才會生成相應的輸出，包括文字、影像、音樂或影片。
生成式 AI 屬於深度學習 （Deep Learning） 的一個分支，意味著生成式 AI 的工作原理是一類機器學習模型，通過學習數據中的規律或模式 （Pattern） 來生成新的內容。 目前，有一些模型使用大量數據資料進行訓練，而稱為基礎模型（Foundation Models），其中非常有代表性的基礎模型有 ChatGPT 背後的基礎模型 GPT ，以及用於生成圖像的 Stable Diffusion 。 如果再使用少量的特定數據進行基礎模型的微調，就可以得到許多針對不同使用場景的 AI 系統。 雖然 ChatGPT 屬於生成式 AI 中在文本領域代表性的應用，讓世界看到了生成式 AI 的巨大潛力，但是對於機器學習領域不熟悉的人們容易將這兩個概念混淆而產生誤解。
生成式AI (Generative AI)，即人工智慧生成內容，又稱AIGC（AI Generated Content）。 生成式AI是人工智慧中的一個分支，主要用於創造性的工作，例如文章生成、影像生成、音樂生成等。 現下討論最夯的ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion，以及Office 365 Copilot都是生成式AI的最佳應用。 本文將為你講解生成式AI的基本原理以及一些實際應用情境，讓你更深入了解人工智慧的創造力。 生成式AI的基本原理. 生成式AI是通過學習大量的數據，從而可以生成與原始數據相似的新數據。 它主要依賴於深度學習技術，其中最常見的是 生成對抗網絡 、 長短期記憶網絡 、 Transformer模型 。
生成式人工智慧 （英語： Generative artificial intelligence ，或稱 Generative AI 、 生成式AI 、 產生式AI ）是一種 人工智慧 系統，能夠產生文字、圖像或其他媒體以回應 提示工程 [1] [2] ，比如 ChatGPT 。 產生模型學習輸入數據的模式和結構，然後產生與訓練數據相似但具有一定程度新穎性的新內容，而不僅僅是分類或預測數據 [3] 。 用於處理生成式人工智慧的最突出框架包括 生成對抗網路 和 基於轉換器的生成式預訓練模型 [4] [5] 。 模態 [ 編輯] 生成式人工智慧系統是通過將無監督或自監督 機器學習 應用於資料集來構建的。 生成式人工智慧系統的功能取決於所使用的資料集的模式或類型。
