生成式人工智慧技術與應用全解析

生成式人工智慧技術近年來蓬勃發展，已成為人工智慧領域的重要分支。不同於傳統機器學習模型著重於資料分類別與預測，生成式模型專注於創造全新的資料，例如文字、影像、音樂、程式碼等。這項技術的突破性進展，源於深度學習模型的快速發展，特別是生成對抗網路 (GANs)、變分自編碼器 (VAEs) 和迴圈神經網路 (RNNs) 等架構的創新。這些模型能夠學習複雜的資料分佈，進而生成具有高度真實感和創造性的內容。伴隨著模型規模的擴大與訓練資料的增長，生成式人工智慧的應用範圍也日益廣泛，涵蓋藝術創作、內容生成、資料增強、風格轉換等領域。

從文字生成到影像合成，生成式人工智慧正以驚人的速度改變著我們與數位內容互動的方式。大語言模型 (LLM) 如 GPT-3 和 GPT-4，展現了其在理解和生成自然語言方面的卓越能力，並被廣泛應用於對話式人工智慧、文字摘要、程式碼生成等場景。ChatGPT 作為根據 GPT 模型的聊天機器人，更進一步提升了人機互動的體驗，並在客服、教育、娛樂等領域展現出巨大的應用潛力。然而，生成式模型的發展也面臨著挑戰，例如模型當機、生成內容一致性等問題，需要持續的研究和改進。隨著技術的進步和應用場景的拓展，生成式人工智慧將持續推動人工智慧領域的創新，並為各行各業帶來新的發展機遇。

生成式人工智慧的關鍵特徵

根據玄貓的觀點，生成式人工智慧具有以下關鍵特徵：

• 資料生成：生成式人工智慧可以建立新的資料點，這些資料點不在訓練資料中，但仍然與其相似。這可以包括文字、影像、音樂、影片或任何其他形式的資料。
• 合成：生成式模型可以混合各種輸入來生成輸出，將每個輸入的特徵結合起來，例如合併兩張影像的風格。
• 學習分佈：生成式人工智慧模型旨在學習訓練資料的機率分佈，以便從該分佈中產生新的樣本。

生成式人工智慧中的熱門技術

• 生成對抗網路（GANs）：GANs由兩個網路組成，一個生成器和一個判別器，它們同時進行訓練。生成器嘗試產生假資料，而判別器嘗試區分真實資料和假資料。隨著時間的推移，生成器會變得更好地產生真實的資料。
• 變分自編碼器（VAEs）：VAEs是機率模型，學習以編碼和解碼資料的方式，使得編碼的表示可以用來生成新的資料樣本。
• 迴圈神經網路（RNNs）：主要用於序列生成，例如文字或音樂。

ChatGPT 和 GPT-4

ChatGPT是一種根據GPT-4的對話式人工智慧模型。GPT-4是一種大語言模型，可以理解和生成類別似人的文字。它被用於各種應用，包括對話式人工智慧、文字摘要和內容生成。

生成式人工智慧的應用

生成式人工智慧在各個領域都有廣泛的應用，包括：

• 文字生成：生成式人工智慧可以用於生成文字，例如文章、故事和對話。
• 影像生成：生成式人工智慧可以用於生成影像，例如照片、圖片和影片。
• 音樂生成：生成式人工智慧可以用於生成音樂，例如旋律和歌曲。
• 影片生成：生成式人工智慧可以用於生成影片，例如動畫和電影。

內容解密：

在上述內容中，我們討論了生成式人工智慧的基本概念、關鍵特徵和熱門技術。同時，我們也探討了ChatGPT和GPT-4的應用和未來發展方向。瞭解生成式人工智慧的原理和技術，可以幫助我們更好地利用這項技術，創造出更多創新的應用和用途。

  flowchart TD
    A[開始] --> B[瞭解生成式人工智慧]
    B --> C[學習關鍵特徵]
    C --> D[探討熱門技術]
    D --> E[應用與未來發展]
    E --> F[結論]

圖表翻譯：

此圖示的是瞭解生成式人工智慧的流程。首先，我們需要開始瞭解什麼是生成式人工智慧。接下來，我們需要學習其關鍵特徵，例如資料生成、合成和學習分佈。然後，我們需要探討熱門技術，例如GANs、VAEs和RNNs。最後，我們需要探討生成式人工智慧的應用和未來發展方向，並得出結論。

什麼使得生成式 AI 與眾不同

生成式 AI 與傳統 AI 模型有著根本的差異。傳統 AI 模型主要著重於將輸入資料分類別到預先定義的類別中，而生成式模型則旨在創造新的資料。生成式 AI 的特點包括：

• 創造新資料：生成式模型可以創造新的資料，例如圖片、音樂、文字等。
• 無監督學習：許多生成式模型，尤其是 GANs 和 VAEs，執行在無監督模式下，這意味著它們不需要標記資料進行訓練。
• 多樣化輸出：生成式模型可以根據學習到的分佈產生多種不同的輸出，使得它們非常適合於藝術創作、風格轉換等任務。

挑戰

生成式 AI 也面臨著一些挑戰，例如：

• 模型當機：在 GANs 中，模型可能會出現當機的情況，導致生成的資料品質不佳。
• 保證生成內容的一致性：生成式模型需要確保生成的內容是一致且有意義的。

生成式 AI 的應用領域

生成式 AI 的應用領域非常廣泛，包括：

• 藝術和音樂創作：生成式模型可以創造新的藝術作品、音樂等。
• 資料增強：生成式模型可以創造額外的資料以增強現有的資料集。
• 風格轉換：生成式模型可以將一張圖片的風格應用到另一張圖片上。
• 文字生成：生成式模型可以創造連貫且上下文相關的文字。
• 圖片合成：生成式模型可以創造真實的圖片、人臉或場景。
• 藥物發現：生成式 AI 還可以用於創造新的藥物分子結構。

對話式 AI 與生成式 AI

對話式 AI 和生成式 AI 是 AI 領域中的兩個重要子領域。雖然它們都屬於 AI 的範疇，但它們的主要目標、使用的技術以及應用領域都有所不同。

主要目標

• 對話式 AI 的主要目標是實作人機之間的自然互動，包括聊天機器人、虛擬助手等。
• 生成式 AI 的主要目標是創造新的內容或資料，例如圖片、音樂、文字等。

應用領域

• 對話式 AI 的常見應用包括客戶支援聊天機器人、語音助手等。
• 生成式 AI 的應用領域非常廣泛，包括藝術創作、資料增強、風格轉換等。

技術

• 對話式 AI 常常使用自然語言處理（NLP）技術來理解和生成人類語言。
• 生成式 AI 則常常使用生成對抗網路（GANs）、變分自編碼器（VAEs）等技術來產生新的內容。

訓練和互動

• 對話式 AI 的訓練模式可以是監督式、半監督式或無監督式，而其主要互動模式是透過對話或問答。
• 生成式 AI 的訓練過程，尤其是使用 GANs 等模型，涉及迭代過程，使模型透過學習資料分佈來生成新資料。

評估

• 對話式 AI 的評估指標通常涉及理解和回應準確性、使用者滿意度以及生成回應的流暢度。
• 生成式 AI 的評估指標可能更具挑戰性，可能需要結合量化指標和人工判斷來評估生成內容的品質。

生成式人工智慧（Generative AI）概述

生成式人工智慧是一種人工智慧的分支，專注於創造新的、原創的內容，例如影像、文字、音樂等。與對話式人工智慧不同，生成式人工智慧的主要目的是生產新的內容，而不是僅僅回應使用者的輸入。

DALL-E：一種生成式人工智慧的例子

DALL-E是一種生成式人工智慧模型，可以根據文字描述生成影像。它可以學習影像的分佈，並生成新的影像，這些影像不一定存在於訓練資料中。DALL-E的特點包括：

• 影像生成：DALL-E可以根據文字描述生成影像。
• 學習分佈：DALL-E可以學習影像的分佈，並生成新的影像。
• 創新組合：DALL-E可以生成代表新概念或抽象想法的影像。
• 廣泛應用：DALL-E可以用於藝術生成、風格混合、生成具有特定屬性或主題的影像等領域。
• 變換器架構：DALL-E使用了一種變換器架構，這種架構類別似於GPT-3，但適應於影像生成任務。

ChatGPT-3和GPT-4：生成式人工智慧的例子

ChatGPT-3和GPT-4是兩種大語言模型（LLM），被視為生成式人工智慧的例子。它們可以生成文字、學習分佈、具有廣泛的應用領域，並使用了變換器架構。這些模型可以用於文字生成、故事寫作、程式碼生成、詩歌創作等任務。

DeepMind：一家貢獻於生成式人工智慧的公司

DeepMind是一家著名的人工智慧公司，曾經開發過多個世界級的人工智慧系統，包括AlphaGo、AlphaStar等。DeepMind還開發了一個名為Gopher的語言模型，該模型在多個任務中表現出色。

AlphaGo和AlphaStar：人工智慧在遊戲中的應用

AlphaGo和AlphaStar是兩個由DeepMind開發的人工智慧系統，分別在圍棋和星際爭霸II遊戲中取得了頂級成績。這些系統使用了自我對戰的技術來學習遊戲，並取得了state-of-the-art的成績。

人工智慧與自然語言處理技術發展

近年來，人工智慧（AI）和自然語言處理（NLP）技術取得了重大突破，推動了各種應用和服務的發展。其中，DeepMind團隊開發的Player of Games（PoG）演算法是一個重要的里程碑。PoG演算法結合了多種技術，包括反事實遺憾最小化（CFR）、反事實價值和政策網路（CVPN）以及增長樹CFR（GT-CFR），以實作更好的決策和策略。

OpenAI 與 GPT-x 系列

OpenAI是一家著名的AI研究公司，致力於開發能夠惠及人類的AI技術。該公司由玄貓等人在舊金山創立，其主要目標之一是開發能夠理解和生成自然語言的AI模型。OpenAI開發了GPT-x系列的大語言模型（LLM），包括GPT-3和ChatGPT等。這些模型透過API提供商業服務，允許使用者根據每個字的使用情況進行付費。

Cohere 和 Hugging Face

Cohere是一家競爭對手公司，專注於開發商業化的NLP技術，尤其是針對文字分析的模型。Hugging Face則是一個根據社群的開源NLP模型倉函式庫，提供了多種預訓練模型和工具，讓使用者可以輕鬆地微調和佈署這些模型。Hugging Face的函式庫中包括datasets、tokenizers和transformers等重要函式庫，為NLP開發者提供了強大的支援。

技術應用與未來發展

隨著AI和NLP技術的不斷進步，我們可以期待更多創新的應用和服務出現。從語言翻譯、文字生成到對話系統和智慧客服，NLP技術已經開始改變我們生活和工作的方式。未來，隨著更多公司和研究機構投入到AI和NLP的研究中，我們可以預期會看到更加先進和實用的技術應用出現。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[AI與NLP技術] --> B[Player of Games演算法]
    B --> C[OpenAI與GPT-x系列]
    C --> D[Cohere與Hugging Face]
    D --> E[技術應用與未來發展]

內容解密：

上述內容介紹了AI和NLP技術的最新發展，包括Player of Games演算法、OpenAI的GPT-x系列、大語言模型的商業應用，以及Cohere和Hugging Face在NLP領域的貢獻。這些技術和公司正在推動AI和NLP的邊界，為未來的智慧應用奠定基礎。

人工智慧模型與應用

近年來，人工智慧（AI）技術的發展迅速，各大公司紛紛投入AI領域的研究和應用。其中，自然語言處理（NLP）是AI的一個重要分支，旨在使機器能夠理解和生成人類語言。

Hugging Face Model Hub

Hugging Face是一家著名的AI公司，提供了一個模型中心（Model Hub），用於儲存和分享各種NLP模型。這些模型包括BERT、Electra、RoBERTa等，均可線上測試。使用者可以透過網站進行masked word completion、Name Entity Recognition、Natural Language Inference、Question answering、Summarization、Text generation和Translation等任務。

AI21

AI21是一家提供大語言模型的公司，其目前的SOTA模型是Jurassic-1，與GPT-3規模相當。AI21還開發了根據Jurassic-1和其他模型的應用工具，主要服務於政府和國防領域的客戶。

InflectionAI

InflectionAI是一家新成立的AI公司，其創始團隊包括來自LinkedIn和DeepMind的知名專家。該公司致力於使人類能夠與電腦進行更自然的互動，類別似於人與人之間的溝通方式。

Anthropic

Anthropic是一家由玄貓創立的公司，獲得了Google和Salesforce等公司的資助。Anthropic已經推出了Claude 2，一款能夠與ChatGPT競爭的語言模型。Claude 2可以處理長達75,000字的文字，而ChatGPT目前只能處理3,000字。另外，Claude 2在律師考試和Python程式設計測試中取得了76.5%和71%的成績，表現出色。

大語言模型（LLM）

大語言模型（LLM）是一種能夠處理和生成大量文字的AI模型。LLM的應用包括文字生成、語言翻譯、問答系統等。

Prompt Engineering

Prompt Engineering是指設計能夠讓AI系統生成更好輸出的文字提示。這涉及到了解不同詞彙如何影響生成的輸出，以及如何預測系統對給定提示的反應。Prompt Engineering不僅適用於文字到影像的生成，也適用於音訊和影片生成等領域。

什麼是Prompt？

Prompt是一個用於引導LLM生成特定輸出的文字字串。使用者可以透過提供prompt來告訴LLM需要完成什麼任務。prompt的品質和結構會直接影響生成輸出的品質。

Prompt型別

常見的prompt型別包括：

• 零次提示（Zero-shot prompts）：包含任務描述。
• 單次提示（One-shot prompts）：包含單個例子。
• 少次提示（Few-shot prompts）：包含多個例子。
• 指令提示（Instruction prompts）：包含明確的指令。

每種prompt型別都有其特點和適用場景，使用者需要根據具體需求選擇合適的prompt型別。

T0和T0++

T0是一個小型但強大的LLM，儘管其引數量只有GPT-3的1/16，但在某些語言任務上表現更佳。T0++則是在T0基礎上訓練的模型，加入了更多工以提高其效能。

指令提示的重要性

在與大語言模型（LLM）合作時，指令提示扮演著至關重要的角色。它們指定了模型應該遵循的格式和風格，以便生成高品質的回應。透過使用指令提示，開發人員可以微調模型以滿足特定的需求和任務。

系統提示和代理提示

在對話式人工智慧系統中，系統提示和代理提示是兩種不同的概念。系統提示通常是初始訊息或提示，引導使用者瞭解如何進行對話。代理提示則是由模型生成的訊息，作為使用者輸入的回應，旨在引導使用者提供更多資訊或澄清疑問。

提示範本

提示範本是預先定義的格式或結構，用於指示模型執行特定任務。它們提供了一種一致的方式來查詢模型，並可以根據不同的任務和資料點進行自定義。提示範本尤其適合於語言模型，因為它們提供了一種一致的方式來查詢模型，並可以減少錯誤和變化。

不同 LLM 的提示

GPT-3、ChatGPT 和 GPT-4 是根據變換器架構的 LLM，它們在底層機制上具有相似之處。ChatGPT 是 GPT 模型的一個版本，專門為對話式互動進行了微調。GPT-4 是 GPT-3 的演化版本，具有更大的規模和能力。不同 LLM 之間的提示差異主要來自於具體的使用案例和上下文，而不是模型之間的內在差異。

ChatGPT 與人工智慧的未來

ChatGPT 是一款由 OpenAI 開發的根據人工智慧的聊天機器人，近期引起了廣泛關注。它可以對使用者的查詢做出直接的回應，並且具有多種功能，包括寫詩、寫文章、寫程式碼、角色扮演等。ChatGPT 的出現對傳統的搜尋引擎產生了挑戰，例如 Google。

ChatGPT 的優勢

ChatGPT 的優勢在於它可以提供直接的答案，而不需要使用者瀏覽多個網頁。它可以根據使用者的查詢提供相關的資訊，並且可以進行角色扮演和對話。ChatGPT 還可以承認自己的錯誤，並且提供「提示回應」，讓使用者知道可以問什麼。

ChatGPT 與 Google Search 的比較

ChatGPT 和 Google Search 是兩種不同的搜尋方式。Google Search 是一個根據 PageRank 演算法的搜尋引擎，它可以根據使用者的查詢提供相關的網頁連結。然而，Google Search 的結果可能包含付費廣告，從而「汙染」了搜尋結果。ChatGPT 則是直接提供答案，而不需要使用者瀏覽多個網頁。

ChatGPT 的弱點

ChatGPT 的弱點在於它可能提供不正確的答案。這可能是因為 ChatGPT 的訓練資料不夠全面，或者是因為使用者的查詢不夠明確。因此，使用者需要謹慎評估 ChatGPT 的答案，並且需要考慮多個來源以確保答案的正確性。

自訂指令

ChatGPT 支援自訂指令，讓使用者可以指定自己的偏好。使用者可以在設定中啟用自訂指令，並且可以指定自己偏好的程式語言或其他設定。這樣，可以讓 ChatGPT 更好地滿足使用者的需求。

  flowchart TD
    A[開始] --> B[介紹 ChatGPT]
    B --> C[比較 ChatGPT 和 Google Search]
    C --> D[介紹自訂指令]
    D --> E[結論]

圖表翻譯：

此圖示展示了文章的結構和邏輯關係。它從介紹 ChatGPT 開始，然後比較了 ChatGPT 和 Google Search，接著介紹了自訂指令，最後得出結論。透過這個圖表，使用者可以更好地理解文章的內容和結構。

ChatGPT 與 GPT-4 的應用與發展

ChatGPT 是一種人工智慧聊天機器人，能夠理解和回應使用者的詢問。近年來，ChatGPT 的功能不斷擴充套件，包括支援第三方外掛、提供醫學診斷等。

GPTBot 和網站存取

GPTBot 是一種網站爬蟲，能夠存取網站內容。網站管理員可以透過 robots.txt 檔案控制 GPTBot 的存取許可權。例如，可以設定 User-agent: GPTBot 和 Disallow: / 來禁止 GPTBot 存取網站。

ChatGPT Playground

ChatGPT 有自己的 Playground，提供了更多功能和設定選項。使用者可以在 Playground 中檢視和繼續之前的對話，減少了 ChatGPT 不會回答的問題數量，並且可以保持登入狀態更長時間。

醫學診斷

ChatGPT 也被應用於醫學診斷。有一個案例中，一位母親透過 ChatGPT 幫助她的兒子找到了一個可能的診斷——脊髓纏繞症候群（Tethered Cord Syndrome）。這個診斷是透過輸入兒子的症狀和 MRI掃描資料得出的。

外掛和高階資料分析

ChatGPT 支援多種第三方外掛，包括 Advanced Data Analysis（以前稱為 Code Interpreter）和 Code Whisperer。這些外掛可以幫助使用者進行高階資料分析和程式碼生成。

內容解密：

上述內容介紹了 ChatGPT 和 GPT-4 的基本功能和應用，包括 GPTBot、ChatGPT Playground、醫學診斷、外掛和高階資料分析等。這些工具和技術可以幫助開發者和使用者更好地解決問題和創造新的價值。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[ChatGPT] --> B[GPTBot]
    B --> C[網站存取]
    A --> D[ChatGPT Playground]
    D --> E[醫學診斷]
    A --> F[外掛]
    F --> G[Advanced Data Analysis]
    F --> H[Code Whisperer]

高評價外掛介紹

玄貓為您推薦以下幾個高評價的外掛：

• AskYourPDF
• ChatWithVideo
• Noteable
• Upskillr
• Wolfram

這些外掛可以根據您的需求提供不同的功能，例如問答、影片聊天、筆記等。

開發外掛

如果您想為 ChatGPT 開發一個外掛，可以存取 OpenAI 的網站，瞭解更多關於外掛開發的資訊，包括：

• 認證
• 示例
• 外掛審查
• 外掛政策

OpenAI 不控制您新增到 ChatGPT 的任何外掛，這些外掛連線 ChatGPT 到外部應用程式。ChatGPT 會根據您啟用的特定外掛，在您的會話中決定使用哪個外掛。

從技術演進的角度來看，生成式人工智慧，特別是大語言模型（LLM）如ChatGPT和GPT-4，代表了AI發展的一個重要方向，值得深入研究和佈局。分析ChatGPT的發展脈絡，從最初的文字生成到如今的外掛支援、醫學診斷輔助，甚至程式碼生成，可以發現其應用場景正不斷擴充套件，展現出巨大的潛力。然而，模型的準確性和可靠性仍是挑戰，例如在醫學診斷等關鍵領域，ChatGPT的輔助作用不可取代專業醫生的判斷。同時，資料安全、隱私保護以及潛在的倫理問題也需要關注。展望未來，LLM與其他技術的融合，例如與視覺模型、機器人技術的結合，將開創更多可能性，同時，Prompt Engineering等技術的發展也將進一步提升LLM的效能和應用範圍。玄貓認為，在技術持續演進的同時，建立相應的規範和監管機制至關重要，以確保生成式AI技術的健康發展，並最終造福人類。