生成式 AI 系统的创建是过去几年人工智能领域最重要的进步之一。生成式 AI 系统可以产生新颖、独特和原始的输出，这与典型的 AI 系统形成鲜明对比，典型的 AI 系统是分类器，经过训练可以区分几种类型的项目。这种生成式 AI 为在各个行业中使用这些技术创造了有趣的新机会。
生成式 AI 可以创建高价值的工件，包括视频、故事、合成数据和示意图。这在教育、产品设计和内容创作等领域有很多用途。Generative Pre-trained Transformer (GPT) 是生成式 AI 的一个著名示例，它采用深度学习来生成类似于人的文本。这使得像 ChatGPT 这样的语言模型能够快速完成任务，例如写一篇文章或编写一个项目。有一个 Visual Studio Code 扩展 ( CodeGPT)，允许您使用官方 OpenAI API 直接在编辑器中生成代码或自然语言响应来自 ChatGPT 的问题。数字图像生成器，如DALLE 2、Stable Diffusion和Midjourney可以从文本描述中生成图像。这些工具可以产生现实中不存在的绝对创意和独一无二的视觉效果。
已使用多种方法构建生成式 AI，其中基础模型是最新的创新。修改基础模型以解决新挑战更简单，因为它们在各种数据源上进行了预训练。这些模型是使用转换器构建的，转换器计算训练数据的数字表示。Transformer 模型使用自注意力方法来确定序列中分散的数据段之间的关系。因此，它们可以学习上下文和意义，这使得它们非常适合用于生成人工智能系统。
跨不同行业的生成 AI 实施
我们从世界各地看到的与 ChatGPT 相关的这些用例非常棒，但还有一些其他领域将从生成 AI 中受益匪浅。生
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