生成式 AI 是一个通常与生成图像、音乐、语音、代码、视频或文本相关的术语，在过去十年中发生了重大变化。最近的进展，特别是引入BERT，GPT，T5和DALL-E等基础模型，展示了AI在基于简洁提示生成复杂论文或复杂图像方面的巨大潜力。
生成式 AI 基础模型是在大量数据上训练以执行各种任务的大规模模型。它们是可以微调或调整特定应用程序或“任务”的“基础”。生成模型的核心旨在生成与其输入数据特征相呼应的新数据样本。另一方面，基础模型是在巨大的数据集上预先训练的，通常捕获互联网的很大一部分。他们的优势在于他们积累的广泛知识，这些知识后来针对特定任务或领域进行了定制。
生成模型和基础模型之间的区别
例如，大型语言模型（LLM），如BERT，GPT和T5，在大量文本数据上进行训练，简化了无数任务的自然语言文本的处理和生成。推动这一创新的最新神经网络架构是“变压器”，它在生成式人工智能的快速发展中起着至关重要的作用。以下是简要概述：
- 生成模型：生成模型的核心旨在生成与输入数据相似的新数据样本。例如，生成对抗网络（GAN）是一种生成模型，其中两个网络（生成器和鉴别器）被串联训练以产生新的合成数据实例。
- 基础模型：这些是在海量数据集上预先训练的模型，通常包含互联网或其他大型语料库的很大一部分。这个想法是从这些数据集中捕获广泛的知识，然后在特定任务或领域微调模型。
- 例子包括BERT，GPT（像我一样），RoBERTa和T5。这些模型主要用于自然语言处理领域，但也可以应用于其他领域。
生成式 AI 基础模型
- 优点：
- 迁移学习：训练基础模型后，可以在较小的特定数据集上针对各种任务对其进行微调，从而节省时间和计算资源。
- 广泛的知识：这些模型捕获广泛的信息，使其适用于多种应用。
- 性能：在许多情况下，基础模型在各种AI任务中设定了新的基准。
- 挑战和批评：
- 偏差和公平性：基础模型可能会无意中学习并延续其训练数据中存在的偏差。就公平和道德考虑而言，这是一个重大问题。
- 环境问题：训练如此大的模型需要大量的计算资源，导致人们担心其碳足迹对环境的影响。
- 经济影响：随着这些模式更多地融入各个部门，人们担心它们对就业和经济结构的影响。
- 应用：
- 自然语言处理：翻译、摘要和问答等任务受益于基础模型。
- 视觉：图像分类、物体检测，甚至艺术生成。
- 多模态：结合视觉和语言，例如图像字幕或视觉问答。
鉴于这些模型的能力，全球生成人工智能市场有望在8年实现惊人的2030亿美元估值也就不足为奇了，根据Kornferry和IBM的数据，估计复合年增长率为34.6%，令人印象深刻。它们在消费者和企业部门的整合，如 2022 年 <> 月推出的 OpenAI 的 ChatGPT 所示，突显了生成式人工智能的变革性。
生成式人工智能不仅仅是创造;这是关于增强的。它可以加强员工的努力，导致生产力的重大飞跃，并加速人工智能开发生命周期。这种加速意味着企业可以将资源用于微调模型以满足其独特需求。IBM咨询的调查结果强调了这一点，指出NLP任务的价值实现时间缩短了70%，例如总结呼叫中心成绩单或分析客户评论。
人工智能
此外，通过削减标签要求，基础模型使企业更容易试验人工智能，构建高效的人工智能驱动的自动化，并在关键任务场景中部署人工智能。
虽然好处是多方面的，但挑战也是多方面的。企业和政府已经认识到这项技术的影响，有些人对ChatGPT等工具施加了限制。企业在吸收和部署这些模型时，需要解决有关成本、工作量、数据隐私、知识产权和安全性的问题。
此外，与任何拥有这种权力的技术一样，存在道德考虑。基础模型可能会无意中延续其训练数据中存在的偏见，从而使公平和道德部署变得至关重要。
随着公司的目标是通过无摩擦的混合云环境将基础模型的功能无缝集成到每个企业中，未来看起来很有希望。然而，当我们走向未来时，企业和政策制定者都必须谨慎行事，确保部署这些强大的模型既负责任又有益于所有人。
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