們越來越多地聽到有關生成人工智慧的信息，這很正常，因為像Google Jarvis、ChatGPT 或Grok這樣的模型，我們無疑看到了工作和生活的未來正在如何變化。但它到底由什麼組成呢？它能做什麼以及如何為我們增加價值？我們將在本文中告訴您所有內容，請繼續閱讀！
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什麼是生成式人工智慧？
生成人工智慧是機器學習類別的一部分。它是一種機器學習形式，能夠創造獨特的新內容，從音樂和藝術到各種虛擬世界。
但它不僅徹底改變了藝術世界。生成式人工 紐西蘭 電話號碼庫 智慧具有多種非常實際的用途，例如創建新產品設計或優化業務流程。此外，它還能夠製作和生成文字、圖像、語音、程式碼甚至影片。
事實上，儘管由於其炒作而顯得如此，生成式人工智慧並不是一個新概念，但生成式人工智慧背後的
機器學習技術近年來已經發展了很多。
生成式人工智慧的工作原理
也就是說，GPT（生成式預訓練變壓器）是一種邏輯學習機器模型，它使用深度學習來產生類似於人類創建的文字。
它們被稱為“生成式”，因為它們可以根據接收到的輸入生成新文本；“預訓練”，因為它們在針對特定任
務進行微調之前，對大量文本數據進行訓練；被稱為“變革性” ，因為它們使用基於 Transformer 的神經網路架構來處理輸入文字並產生輸出文字。
生成人工智慧有什麼用？
生成式人工智慧超越了典型的NLP任務，例如將文字翻譯成不同的語言、總結內容或生成文字。最新版本的OpenAI和ChatGPT在五天內就有超過100萬用戶使用。當今生成人工智慧的例子包括：
新的搜尋引擎架構
解釋複雜的演算法
創建自訂治療機器人
幫助從頭開始創建應用程式
解釋科學概念
寫食譜
大學論文
另一方面，像DALL-E 或 Stable Diffusion這樣的文字和圖像程式有可能改變藝術、動畫、遊戲、電影和建築的表現方式。從這個意義上說，專家認為 2021 年僱用本地 seo 服務的 7 個理由 生成式人工智慧將有助於藝術家和設計師的創作過程，因為他們現有的任務將得到人工智慧系統的補充，加速構思和創作。
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但它們不僅為創意世界帶來了巨大的進步。在複雜領域（例如電腦工程）中存在著具有變革能力的生成人工智慧模型。例如，微軟的 GitHub Copilot 建議程式碼並幫助開發人員自動完成他們的程式設計任務。據估計，該系統能夠自動完成開發人員約 40% 的程式碼，您能想像這對他們的日常生活有多大的加快嗎？
建構生成模型需要什麼？
科技業中只有少數重量級人物能夠推出生成式人工智慧模型。例如，ChatGPT、先前的 GPT 模型和 DALL-E 背後的公司 OpenAI 擁有數十億美元的捐贈資金。
另一方面，Google和Meta的母公司Alphabet旗下 兄弟數據 的DeepMind推出了基於生成式AI的Make-A-Video產品。這些公司聘請了世界上一些最優秀的電腦科學家和工程師。
但你需要的不只是人才。據估計，GPT-3 使用了大約 45 TB 的文字資料進行了訓練，估計成本為數百萬美元，而且正如我們可以想像的那樣，這種級別的資源通常不是任何新創公司都能獲得的。
生成式人工智慧在公司中的使用
最後，雖然它看起來像是一種娛樂工具，但它也為企業提供了多種機會。例如，在幾秒鐘內產生可信的寫作，甚至能夠根據您給予的回饋進行調整，這是一個非常有用的選擇。此功能可以使許多行業受益，從可以利用主要由人工智慧生成的即時程式碼的 IT 組織到社交媒體複製或行銷工作。
簡而言之，任何需要製作書
面資料的組織都會在生成人工智慧中找到支援。此外，它還可以用於創建技術材料，
例如更高解析度版本的醫學影像。
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