生成式人工智慧：創造新世界的智慧工具
更新於 2024/01/23閱讀時間約 2 分鐘
生成式人工智慧（AI）已成為當前科技領域的一大熱點，其能力不僅限於模擬人類智能，更能在多種非傳統計算任務中創造前所未有的內容。這篇文章將深入探討生成式AI的理論基礎、實際應用、代碼實踐，以及其商業應用、工具和公司等方面，提供一個全面的視角來了解這一迅速發展的領域。
生成式AI的主要理論基礎是深度學習技術，特別是生成對抗網路（Generative Adversarial Networks, GANs）和長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM）。這些技術使AI能夠學習並模仿大量數據集中的模式，進而生成全新的、類似於原始數據的內容。其中，擴散模型作為一種新興的深度生成模型，在AI內容生成領域尤為突出，具有高效採樣和似然最大化等特點，能夠在多個領域中被有效應用。
在實際應用方面，生成式AI已廣泛運用於文字、圖片、音樂、音頻和影片的創造。例如，大型語言模型如GPT-3和GPT-4，不僅能進行自然語言處理和機器翻譯，還能生成文章、故事和詩歌。此外，如DALL-E和Midjourney等工具，則展示了AI在圖像和視覺內容創作上的強大能力。
商業應用方面，生成式AI的潛力巨大。許多新興的獨角獸公司，如OpenAI（開發了GPT和DALL-E）、Google Bard等，都在積極探索這一領域。這些公司不僅推動了AI技術的進步，也為各行各業帶來了創新的解決方案。
然而，生成式AI也存在一定的缺點。例如，這類AI模型需要大量的數據進行訓練，這不僅消耗巨大的計算資源，還可能導致偏見和不準確的問題。此外，生成的內容可能涉及版權和道德問題，這需要業界、學界和監管機構共同努力來解決。
生成式AI的主要目的是創造出新的、有價值的內容，並在此過程中推進人工智能技術的發展。無論是在文學創作、藝術設計，還是在商業分析和科學研究中，生成式AI都顯示出了其獨特的能力。
最後，生成式AI的未來發展方向可能包括提高生成內容的質量和多樣性、解決現有模型的偏見問題，以及探索新的應用領域。隨著技術的不斷進步，我們可以預見，生成式AI將在未來的科技世界中扮演越來越重要的角色。
總之，生成式人工智慧正開啟一個全新的創造性時代，它的潛力無限，同時也帶來了諸多挑戰。理解其原理、應用和未來趨勢，對於任何對AI及其在當今世界影響感興趣的人來說，都是至關重要的。
5會員
34內容數
ChoozSEO | SEO主題關鍵字分析工具，能夠協助網站經營者、文字工作者、行銷相關人士有效率地取得自然流量。最小化撰寫文案的人力時間成本，最大化曝光的流量效益。
官網: https://chooseo.com
YT: https://www.youtube.com/@ChoozSEO
留言0
查看全部
本篇參與的主題活動
在生成式AI與大型語言模型(Large Language Model, LLM)蓬勃發展下，有許多工具可以幫助我們學習與撰寫程式，這篇文章提供了實作範例與一些經驗，分享如何使用ChatGPT(免費的GPT-3.5)協助程式語言的學習，並且完成屬於自己的程式。
前幾個禮拜，AWS 舉行 Startup Day Taiwan。想當然爾，最熱門的主題非生成式 AI (Generative AI) 莫屬。既然 AWS 有現成的工具，身為一名工程師，自然看看無妨，這篇文章算是新手開箱文，會說明如何部署一套基礎模型，並使用 AWS SDK 與其互動。
前言
我在工作中沒有什麼機會接觸到機器學習，學生時期也沒有學習過相關知識。
作為一個業餘小白，我對機器學習非常感興趣。在自學的過程中，我逐漸意識到利用機器學習可以做很多有趣的事情。 因此，我決定嘗試使用 AWS SageMaker JumpStart 來實驗文字生成式繪圖 AI ，以了解機
最近玩到了一個我覺得很新奇有趣的軟體，叫做SillyTavern。
SillyTavern是專用於創建虛擬角色的AI聊天軟體，SillyTavern是TavernAI的分支，但SillyTavern走上了自己的路，加進了許多額外功能，並且仍在積極的持續更新中。
然後，可以色色!
「Prompt」這個詞是提示的意思，但為什麼需要提示呢？ 當AI不理解我們的時候，勢必給出的回應並非準確的為我們解答，因此一個好的提示是非常重要的，就如同我們人與人之間的溝通一樣，如何將自己心裡的疑惑轉化成好的問題來提問對方，讓對方理解，進而給出一個明確的答案，這就是提示(Prompt)的重要性，對
在生成式AI與大型語言模型(Large Language Model, LLM)蓬勃發展下，有許多工具可以幫助我們學習與撰寫程式，這篇文章提供了實作範例與一些經驗，分享如何使用ChatGPT(免費的GPT-3.5)協助程式語言的學習，並且完成屬於自己的程式。
前幾個禮拜，AWS 舉行 Startup Day Taiwan。想當然爾，最熱門的主題非生成式 AI (Generative AI) 莫屬。既然 AWS 有現成的工具，身為一名工程師，自然看看無妨，這篇文章算是新手開箱文，會說明如何部署一套基礎模型，並使用 AWS SDK 與其互動。
前言
我在工作中沒有什麼機會接觸到機器學習，學生時期也沒有學習過相關知識。
作為一個業餘小白，我對機器學習非常感興趣。在自學的過程中，我逐漸意識到利用機器學習可以做很多有趣的事情。 因此，我決定嘗試使用 AWS SageMaker JumpStart 來實驗文字生成式繪圖 AI ，以了解機
最近玩到了一個我覺得很新奇有趣的軟體，叫做SillyTavern。
SillyTavern是專用於創建虛擬角色的AI聊天軟體，SillyTavern是TavernAI的分支，但SillyTavern走上了自己的路，加進了許多額外功能，並且仍在積極的持續更新中。
然後，可以色色!
「Prompt」這個詞是提示的意思，但為什麼需要提示呢？ 當AI不理解我們的時候，勢必給出的回應並非準確的為我們解答，因此一個好的提示是非常重要的，就如同我們人與人之間的溝通一樣，如何將自己心裡的疑惑轉化成好的問題來提問對方，讓對方理解，進而給出一個明確的答案，這就是提示(Prompt)的重要性，對
你可能也想看
Google News 追蹤
*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
亞馬遜推出了一個新工具，利用人工智慧快速回應顧客對特定產品的查詢，這一新功能集中在提供簡潔而有創意的回答上，與OpenAI的ChatGPT不同，它並不旨在進行延伸的對話，但擅長對用戶的提示提供簡明而有創意的例子。
麥肯錫全球研究院（McKinsey Global Institute）的最新報告指出，生成式人工智慧（AI）工具有助於提高生產力，未來可望每年為華爾街銀行帶來3400億美元的利潤[2]。
這些利潤將推動經濟發展，特別是對企業銀行和零售銀行的影響最為顯著[3][4]。
AI工具未來可能應用
KritAI 的程式碼產生功能可以根據你的需求產生符合標準的、高品質的程式碼，讓你在編碼過程中減少重複工作，實現高效工作。
另外，KritAI 的內容產生功能可以幫助你快速產生SEO 優化的內容，讓你的部落格、廣告、電子郵件和網站內容更具吸引力，同時提高搜尋引擎的排名。
本文探討了大型語言模型中的特殊現象，包括頓悟現象，大模型的隱藏知識引導，以及模型越大對某些問題的理解越偏離的U型曲線。文章強調，當模型不夠理想時，我們需要更好地引導模型或了解問題的本質，而非只是增加模型的大小。
本文介紹了生成式學習中的兩種策略：「各個擊破」和「一次到位」。這兩種策略在生成速度和品質之間達到平衡。為了提高速度，可以採用"N次到位"的Diffusion Model策略。在語音和影像生成中，可以結合這兩種策略以充分利用優勢。融合策略可以同時確保品質和速度，展現人工智慧的潛力。
在ChatGPT問世以來，大家已經感受到了生成式AI入侵各行各業的威力，但真正能夠從這個趨勢賺錢的企業，是位於價值鏈的哪個位置？一些號稱能抓到生成式AI機會的公司，會不會只是泡沫的hype實際上不可取代的程度低，做不出市場所需的差異化產品。
如果觀察上一代大型的科技循環，Mobile移動網路的趨勢，
去年底 ChatGPT 橫空出世，流暢的對答表現與驚人的資料統整力，讓人們震驚原來 AI 已經有如此超「人」能力。而 Midjourney 的出現，也讓很多人轉職成詠唱詩人，動動嘴就能畫好一幅畫（精準點說是打打鍵盤）。這些生成式AI 猛然打入人們的生活。
去年阿財有分享過自動駕駛技術各個解決方案的路線選擇，當時我就有提到過我認為傳統車廠為什麼不走純視覺路線的可能原因，這邊再稍微分享一下：
首先在講純視覺之前先了解一下目前純視覺是如何計算深度的，目前用相機拍到的影像計算深度有單目視覺、雙目視覺、運動結構恢復(sfm)等再搭配AI模型，可以搜尋Pseud
隨著科技的不斷地進步，藝術形式也在不斷地推進，生成式藝術便是其中一個浪潮最前端的形式，它結合了人工智慧和程式運算技術，通過算法創造出獨一無二的數位藝術作品，特別是近年來，生成式藝術也開始與區塊鏈產生了聯繫，不但為這種藝術形式的發展帶來了全新的可能性，也讓更多人能更平易地參與其中。
*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
亞馬遜推出了一個新工具，利用人工智慧快速回應顧客對特定產品的查詢，這一新功能集中在提供簡潔而有創意的回答上，與OpenAI的ChatGPT不同，它並不旨在進行延伸的對話，但擅長對用戶的提示提供簡明而有創意的例子。
麥肯錫全球研究院（McKinsey Global Institute）的最新報告指出，生成式人工智慧（AI）工具有助於提高生產力，未來可望每年為華爾街銀行帶來3400億美元的利潤[2]。
這些利潤將推動經濟發展，特別是對企業銀行和零售銀行的影響最為顯著[3][4]。
AI工具未來可能應用
KritAI 的程式碼產生功能可以根據你的需求產生符合標準的、高品質的程式碼，讓你在編碼過程中減少重複工作，實現高效工作。
另外，KritAI 的內容產生功能可以幫助你快速產生SEO 優化的內容，讓你的部落格、廣告、電子郵件和網站內容更具吸引力，同時提高搜尋引擎的排名。
本文探討了大型語言模型中的特殊現象，包括頓悟現象，大模型的隱藏知識引導，以及模型越大對某些問題的理解越偏離的U型曲線。文章強調，當模型不夠理想時，我們需要更好地引導模型或了解問題的本質，而非只是增加模型的大小。
本文介紹了生成式學習中的兩種策略：「各個擊破」和「一次到位」。這兩種策略在生成速度和品質之間達到平衡。為了提高速度，可以採用"N次到位"的Diffusion Model策略。在語音和影像生成中，可以結合這兩種策略以充分利用優勢。融合策略可以同時確保品質和速度，展現人工智慧的潛力。
在ChatGPT問世以來，大家已經感受到了生成式AI入侵各行各業的威力，但真正能夠從這個趨勢賺錢的企業，是位於價值鏈的哪個位置？一些號稱能抓到生成式AI機會的公司，會不會只是泡沫的hype實際上不可取代的程度低，做不出市場所需的差異化產品。
如果觀察上一代大型的科技循環，Mobile移動網路的趨勢，
去年底 ChatGPT 橫空出世，流暢的對答表現與驚人的資料統整力，讓人們震驚原來 AI 已經有如此超「人」能力。而 Midjourney 的出現，也讓很多人轉職成詠唱詩人，動動嘴就能畫好一幅畫（精準點說是打打鍵盤）。這些生成式AI 猛然打入人們的生活。
去年阿財有分享過自動駕駛技術各個解決方案的路線選擇，當時我就有提到過我認為傳統車廠為什麼不走純視覺路線的可能原因，這邊再稍微分享一下：
首先在講純視覺之前先了解一下目前純視覺是如何計算深度的，目前用相機拍到的影像計算深度有單目視覺、雙目視覺、運動結構恢復(sfm)等再搭配AI模型，可以搜尋Pseud
隨著科技的不斷地進步，藝術形式也在不斷地推進，生成式藝術便是其中一個浪潮最前端的形式，它結合了人工智慧和程式運算技術，通過算法創造出獨一無二的數位藝術作品，特別是近年來，生成式藝術也開始與區塊鏈產生了聯繫，不但為這種藝術形式的發展帶來了全新的可能性，也讓更多人能更平易地參與其中。