AI說書 - Prompt Engineering - 4
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
生成式AI (Generative AI)是一種人工智慧，它調度機器學習方式來產生新的或者是原創的文字、影像、聲音等合成資料。不像傳統AI是做分析或區分現存的資料。
「生成」這個概念隨著Generative Adversarial Networks (GANs)與大型語言模型，如GPT-3的興起而受矚目，大型語言模型學習輸入資料的Patterns、Structures、Features，並於輸出創作階段進行Learned Style的模仿。
生成式AI和傳統AI有幾點比較顯著的差異：
- 傳統AI通常被訓練於特定的單一任務，例如人臉辨識或語言翻譯
- 生成式AI通常拿廣泛的資料來訓練，再針對特定任務進行Fine-Tuned，因此具備更大的彈性與適應性
生成式AI模型的舉例：
- Transformer Models: 一種類神經網路模型，它可以透過識別與追蹤序列式資料的關係 (如一段話中的字)，來進行學習
- Generative Adversarial Networks: 使用兩個類神經網路，分別為Generator與Discriminator，來產生新內容，這些新內容可以被訓練到很逼真來騙過人的肉眼
- Variational Autoencoders: 透過觀察既有資料的Patterns，以此學習如何產生新內容
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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