进展迅猛的生成式人工智能不再是未来的科幻，而是当下的现实，正在改变着我们的世界，对医疗保健领域产生了革命性影响。 生成式人工智能是一类人工智能算法，能够在样本数据中寻找模式和结构，并创造出全新的内容。例如，它可以模拟对话，学习人们的满意程度，每天进行数十亿次的迭代改进。 这种人工智能的应用非常广泛，包括创作插图、写作文本、谱曲音乐和激发新的创意。 生成式AI的方法 生成式人工智能（Generative AI）主要采用两种方法来实现其生成能力：生成对抗网络（GANs）和Transformer（变形器）。这些方法在图像、声音和文本生成等领域表现出色，为自动完成任务和自主创作提供了强大的支持。 生成对抗网络（GANs） 生成对抗网络是一种非常有趣且成功的生成式人工智能方法，其基本原理是通过让两个神经网络（生成器和鉴别器）相互竞争，以达到生成逼真数据的目标。生成器试图创建足以欺骗鉴别器的数据样本，而鉴别器则努力辨别真实数据和伪造数据。这种对抗性的学习过程使得生成器不断改进，最终能够生成高度逼真的图像和声音。 GANs在图像生成方面取得了显著成就。例如，Midjourney、Blue Willow、AIVA和Loud.ly等作品都是由GANs生成的。这些作品在艺术和音乐领域引起了广泛的关注和欣赏。生成器的能力可以被类比为一位“伪造大师”，而鉴别器则像一位“艺术侦探”，二者相互博弈，使得生成结果愈发逼真。 此外，GANs在声音生成方面也取得了突破，通过对声音信号的生成，这种技术有望在虚拟助手和音频合成方面发挥重要作用。 Transformer（变形器） Transformer是一种主导着文本生成领域的重要技术，尤其在大型语言模型（LLMs）中表现出色。代表作品有ChatGPT和Bard等。这些大型语言模型具有自然语言处理能力，能够自动完成文本生成任务，如自动写作、摘要生成和对话生成等。 Transformer模型的优势在于它不依赖于传统的循环神经网络（RNNs），而是采用自注意力机制。这使得Transformer能够更好地捕捉文本中的长距离依赖关系，从而实现更准确和连贯的文本生成。ChatGPT等模型在各类自然语言处理任务中表现优异，为文本生成和处理带来了革命性的进展。 在Transformer的训练过程中，它采用一种自监督学习的方法。模型根据给定的上下文信息预测下一个单词，而不需要显式的标记。这种无需标记的自学习过程使得模型能够从大规模的文本数据中学习并提取规律，从而实现更加智能和准确的文本生成。…
猫TTTDecember 12, 2023
