生成式人工智能的基本概念 ：关于其工作原理的基本指南

[muskanislam25]

简而言之，生成式人工智能是一种生成语言模型，您可以从所展示的示例中获取所学到的知识，并根据该信息创建全新的东西。生成式人工智能（Generative AI）或生成人工智能（西班牙语）是一种能够生成各种内容的技术，包括文本、图像、音频、视频和合成数据。

我们知道这个定义不符合生成人工智能所代表的伟大宇宙。因此，为了制作本出版物，我们基于Google 课程“生成人工智能简介”，我们将告诉您应该了解的基本原理，以了解该人工智能模型以及如何利用它。

为了更好地理解什么是生成人工智能，了解这一科学分支背景的一些术语非常重要：人工智能就是其中之一，机器学习和深度学习。

什么是人工智能
您肯定已经听说过这个术语及其在几乎所有工作领域中的可能用途。

人工智能是计算机科学领域的一门学科，其研究目标是创造智能体的理论和方法，例如能够像人类一样自主推理、行动和学习的机器。

在人工智能学科中，我们可以找到机器学习的分支：

机器学习或自动学习
此类系统根据输入数据训练模型，利用这些信息，甚至利用以前 爱沙尼亚 whatsapp 领先 从未见过的数据，机器学习能够做出新的预测。

换句话说，该系统允许机器无需显式编程即可学习。

生成式人工智能
机器学习有两种类型：

1.监督机器学习

当我们谈论监督时，意味着它使用诸如名称、类型或数字等标识的标签；由于这种类型的标签，它能够预测未来的数据。

小贴士：谷歌用来解释此类机器学习的例子是获取一家餐厅的数据、账单的价值和小费的价值。通过了解这种行为，机器能够根据账单的总价值来预测小费的价值。

2.无监督机器学习

与前一种不同，无监督意味着它没有标签，通过观察原始数据来发现新内容。

深度学习
机器学习中还有一套机器学习方法，这就是深度学习。这些方法使用人工神经网络，可以处理更复杂的模式。

这些人工神经元受到人脑功能的启发，由许多互连的节点组成。他们可以通过处理数据和做出预测来学习执行任务。

深度学习模型具有多层神经元，使它们能够学习比传统机器学习模型更复杂的模式。

深度学习模型的类型
歧视：

该模型用于对数据点的标签进行分类或预测。这些模型通常在标记数据集上进行训练。

生成器：

顾名思义，该模型根据从现有数据中学习到的概率分布生成新的数据实例。换句话说，生成模型生成新内容。

非常好！现在您已经了解了 3 个关键概念，是时候定义生成式人工智能了：

定义生成式人工智能
在谷歌云提供的官方定义中，我们可以说生成式人工智能是一种人工智能，它根据对现有内容的了解来创建新内容。

从现有内容中学习的过程称为训练，并在给出提示时创建统计模型。

生成式人工智能学习数据的底层结构，然后生成与所传递的数据相似的新样本；通过这种方式，模型可以预测预期的响应并生成新的内容。

重要的是要记住，生成式人工智能是深度学习中的一个子集，这意味着它利用人工神经网络，使用监督、无监督和半监督方法处理标记和未标记数据。

您想了解更多关于人工智能和更多Atom服务吗？填写以下表格：


面向所有人和万物的生成式人工智能
现在您知道什么是生成人工智能，您必须想象这门科学可以在专业领域的不同分支中应用的用途数量，最重要的是彻底改变公司与其客户的对话体验。

Atom 是在其解决方案中实施生成式人工智能的先驱
正如您已经看到的，这是一个新的分支机构，无疑将改变我们客户和公司之间的沟通方式。

在 Atom，我们是先锋，与 Google 携手合作，与我们的客户一起实施这项技术，并将对话式商务带入下一个时代。

在巴拿马举行的行业生成人工智能活动上，我们讨论了生成人工智能的影响及其在优化销售、售后和客户服务流程方面的应用。