AIGC是什么?
AIGC是什么?
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）指的是人工智能生成内容，这是一种使用人工智能技术来自动或半自动创建内容的方法。 这种技术通过深度学习、自然语言处理、计算机视觉、生成对抗网络（GANs）、预训练模型（如GPT系列、BERT等）、Transformer架构、Diffusion模型以及多模态技术等手段，使机器能够根据已有的大量数据学习并产生新的文本、图像、音频、视频、代码等多种类型的内容。
AIGC的基石
主要包括以下几个方面：
高质量的大规模数据集： 数据是驱动AIGC的基础，尤其是高质量的数据对于训练模型至关重要。AIGC模型通过学习大量多样性的数据，从而学会生成新的、有意义的内容。例如，自然语言模型需要巨量的文本数据来学习语言模式和上下文关系，图像生成模型则依赖于海量的图像数据。
先进的深度学习模型： GPT系列、BERT、DALL-E等大模型是AIGC的核心技术。它们通过Transformer架构等先进神经网络设计，具备强大的表征学习和生成能力，能够在给定条件下生成连贯、新颖的内容。
高性能计算能力与硬件加速器： 强大的计算能力是训练和运行复杂AIGC模型的前提条件，这包括高性能GPU、TPU等专用硬件加速器集群，能够支持大规模并行计算，有效缩短训练时间和优化推理效率。
高效的分布式系统和算法： 分布式训练框架和算法使得AIGC模型能够利用多台服务器协同工作，处理数十亿参数级别的超大规模模型训练问题。
智能存储和数据管理： 大规模存储系统对AIGC来说不可或缺，不仅要有足够的容量存放海量训练数据，还要有高效的数据索引和检索能力，如向量数据库等新型数据管理系统，能在AI生成场景中发挥关键作用。
创新的网络架构与优化技术： 为了保证模型的有效性和实用性，研究人员不断探索新型网络结构，并采用量化、剪枝、蒸馏等技术优化模型，使之在保持良好生成质量的同时，具有更低的资源消耗和更快的响应速度。
生成式AI的模态
生成式AI的模态指的是它能够处理和生成的不同类型的数据表现形式。在AI领域中，“模态”是指数据输入输出的不同感知通道或表达方式。生成式AI可以根据其设计和训练的目的处理多种模态的数据，包括但不限于以下几种主要模态：
文本模态：生成式AI可以通过学习文本数据集，生成新的文章、故事、诗歌、对话、问答等各种自然语言文本内容。例如，ChatGPT、GPT-3、阿里云的通义千问等都是能够生成文本内容的生成式AI模型。
图像模态：生成式AI可以学习图像数据集，并创造出新的图像、照片、艺术作品等视觉内容。比如DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion等模型可依据文字描述生成相应的图像。
音频模态：这类生成式AI能生成新的音频片段，包括合成语音、音乐、音效等。WaveNet、MelGAN、以及一些结合文本转语音（TTS）技术的模型就属于此类。
视频模态：更高维度的生成式AI能够生成连续的视频内容，包括动态图像、动画、甚至是带有音频的视频片段。例如，基于深度学习的视频生成模型可以预测下一帧或者合成全新的视频序列。
代码模态：某些生成式AI还可以理解和生成计算机程序代码，例如GitHub Copilot可以辅助开发者编写代码。
混合或多模态：还有些生成式AI能够处理和融合多个模态的数据，例如同时处理文本和图像信息，生成包含图文混合内容的产品描述，或是根据文本指令生成对应图像等。
GPT & Bert
NLP领域比较优秀的模型，OpenAI的GPT-1和谷歌的Bert模型。
GPT： 使用Transformer的解码器，类似于预测未来，例如：猫吃___。
Bert： 使用Transformer的编码器，类似于完型填空，例如：猫___鱼。
参考资料