深入了解生成人工智能

目录

1. 人工智能简介

2. 人工智能与机器学习的区别

3. 机器学习模型

3.1 监督学习模型

3.2 无监督学习模型

4. 深度学习与机器学习的关系

4.1 深度学习模型

4.2 生成模型与判别模型

5. 生成人工智能

5.1 生成模型与判别模型的区别

5.2 大型语言模型

5.3 图像与视频生成模型

5.4 文本生成模型

6. 转换器模型与迁移学习

6.1 转换器模型的架构

6.2 迁移学习在生成人工智能中的应用

7. 控制生成模型的输出

7.1 幻觉问题与出现原因

7.2 提示设计与生成模型控制

8. 基于数据的生成人工智能应用

8.1 文本生成应用

8.2 图像生成应用

8.3 视频生成应用

9. 基于代码的生成人工智能应用

9.1 代码生成应用实例

9.2 使用Google的Colab平台

10. 构建生成人工智能应用的工具

10.1 生成人工智能工作室

10.2 生成人工智能应用构建器

10.3 PaLM API

生成人工智能简介

🤖 欢迎来到《生成人工智能入门课程》！我是谷歌云的人工智能技术课程开发人员 Gwendolyn Stripling 博士。在这门课程中，您将学习生成人工智能的定义、工作原理、模型类型以及应用领域。

1. 人工智能简介

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种可以产生各种类型内容的技术，包括文本、图像、音频和合成数据。AI是一个独立学科，类似于物理学。它是计算机科学的一个分支，负责构建可以自主推理、学习和行动的智能系统。AI的目标是构建像人类一样思考和行动的机器。

在人工智能中，我们有机器学习这一子领域。机器学习是一种从输入数据中训练模型的程序或系统。经过训练的模型可以根据新的或以前未见过的数据进行有用的预测。机器学习使计算机具备了无需显式编程就能学习的能力。其中，无监督学习模型和有监督学习模型是最常见的两类机器学习模型。无监督学习模型使用无标签数据进行训练，而有监督学习模型则需要标签化数据。无监督学习模型主要用于数据聚类和发现，而有监督学习模型则用于预测和分类。

2. 生成人工智能概述

生成人工智能（Generative AI）是深度学习的一个子领域，利用人工神经网络处理比传统机器学习更复杂的模式。生成模型能够根据已有数据的概率分布生成新的数据实例。生成人工智能模型可以处理包括文本、图像、音频等自然语言内容。生成模型能够生成新的内容，而判别模型则用于分类和预测。

生成人工智能模型的训练依赖于大量的数据，通过分析数据的模式和结构进行学习。生成语言模型是生成人工智能的一种形式，它能够生成相似于训练数据的新的文本内容。生成图像模型则可以根据输入的图像生成文本、图像或视频。无论是生成语言模型还是生成图像模型，它们都可以处理标记数据和非标记数据，并生成更多的文本和图像。

3. 转换器模型与迁移学习

转换器模型是生成人工智能中一种重要的模型结构。转换器模型由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入序列进行编码并传递给解码器，解码器则学习如何解码相关任务的表示。在转换器模型中，幻觉是由模型生成的不连贯或不正确的词语或短语。幻觉的形成可能是由于模型的训练数据不充足、训练数据的质量不高、上下文信息不足或限制不够。幻觉可能导致生成的输出文本难以理解，并可能产生错误或误导性的信息。在生成人工智能中，我们可以通过优化模型的训练数据、提供更多的上下文信息和设置额外的约束来解决幻觉问题。

迁移学习在生成人工智能中起着重要的作用。通过迁移学习，我们可以利用已有的训练模型，并根据特定任务的要求进行微调。迁移学习使我们能够更快地构建和训练生成人工智能模型，并在各种实际应用中获得更好的效果。

4. 生成人工智能应用

生成人工智能具有广泛的应用领域，包括文本生成、图像生成和视频生成等。文本生成模型可以根据输入的文本生成更多的文本、图像、音频或决策。图像生成模型可以将图像作为输入，并输出文本、图像或视频。视频生成模型可以根据用户的文本描述生成对应的视频。生成人工智能应用可以帮助我们实现自动代码生成、自动化文档和教程生成，以及图像和视频生成等功能。

在生成人工智能应用中，我们通过使用训练好的模型，给定一个输入，模型会根据学习到的模式生成相应的输出。生成人工智能应用可以帮助我们在各个领域进行创新和优化。例如，在软件开发领域中，我们可以使用生成人工智能模型来辅助调试代码、生成数据库的SQL查询、翻译代码等。在生成人工智能的发展过程中，Google的Colab平台则提供了一种快速原型开发的环境，使我们能够将生成模型与代码集成，并进行快速迭代和测试。

5. 生成人工智能工具

为了使开发者能够更轻松地构建和部署生成人工智能应用，谷歌云提供了相关的工具和资源。其中，生成人工智能工作室（Generative AI Studio）是一个帮助开发者创建和部署生成人工智能模型的工具。它提供了各种预训练的模型、微调模型的工具、部署模型到生产环境的工具，以及开发者社区论坛供开发者们交流和分享想法。

生成人工智能应用构建器（Generative ai App Builder）是另一个工具，它可以让您创建生成人工智能应用而无需编写任何代码。应用构建器具有拖放界面，可轻松设计和构建应用程序。它具有内置的搜索引擎，使用户可以在应用中搜索信息。它还配备了一个对话式人工智能引擎，帮助用户使用自然语言与应用程序进行交互。通过生成人工智能应用构建器，您可以创建自己的数字助手、自定义搜索引擎、知识库、以及应用程序。

Palm API是谷歌云提供的一个工具，它可以让开发者快速测试和实验谷歌的大型语言模型以及生成人工智能工具。通过将PaLM API与Maker套件集成，开发者可以使用图形用户界面访问API。Maker套件包括了一系列不同的工具，例如模型训练工具、模型部署工具和模型监控工具，帮助开发者更好地训练和部署他们的机器学习模型。

谢谢观看我们的《生成人工智能入门课程》！