GenAI 生成式AI 是什麼? 有哪些工具

July 28, 2024

生成式AI 是什麼?

什麼是生成式人工智慧？ 生成式AI，也稱為GenAI，允許使用者輸入各種提示來產生新內容，例如文字、圖像、視訊、聲音、程式碼、3D設計和其他媒體。它“學習”並接受在線已有文件和工件的訓練

生成式人工智慧隨著不斷訓練更多資料而不斷發展。它運行在人工智慧模型和演算法上，這些模型和演算法是在大型未標記資料集上進行訓練的，這需要複雜的數學和大量的計算能力來創建。這些資料集訓練人工智慧以人類自己行動或創造的相同方式預測結果。

生成式人工智慧如何運作？

生成式人工智慧模型使用神經網路來識別現有資料中的模式以產生新內容。經過無監督和半監督學習方法的培訓，組織可以從大型、未標記的資料集中創建基礎模型，從本質上形成人工智慧系統執行任務的基礎[ 1 ]。

基礎模型的一些範例包括 LLM、GAN、VAE 和 Multimodal，它們為 ChatGPT、DALL-E 等工具提供支援。ChatGPT 從 GPT-3 中提取數據，並使用戶能夠根據提示產生故事。另一個基礎模型穩定擴散使用戶能夠根據文字輸入產生逼真的圖像[ 2 ]。

流行的人工智慧生成器

您可以熟悉幾個生成式人工智慧平台。您可能會發現它們有助於自動化工作流程中的某些流程。

  • **ChatGPT：**此語言模型以 GPT 架構為基礎，可產生類似人類生成的文字。它是研究、策略和內容創建的有用伴侶。
  • **DALL-E2：**該模型根據文字提示產生圖像，因此創意人員可以創建充滿活力的插圖和概念藝術，這是內容行銷的有用補充。 
  • GitHub Copilot： GitHub 和 OpenAI 之間的合作充當編碼伴侶，幫助開發人員更快、更直觀地編碼。

生成式人工智慧用例

一旦您決定哪種 AI 產生器適合您的需求，這些用例可能會幫助您發揮創意，讓生成式 AI 為您和您的企業帶來好處。

  • 透過產生特定樣式或長度的草稿文字來編寫或改進內容 

  • 添加不同語言的字幕或配音教育內容、影片和其他內容

  • 概述簡報、簡歷、學期論文等

  • 接收通用程式碼進行編輯或改進

  • 總結文章、電子郵件和報告

  • 改進演示或解釋視頻

  • 以特定的音調或風格創作音樂

生成式人工智慧有許多用例可以使我們的工作方式受益，例如加快內容建立過程或減少為調查或電子郵件製定初始大綱所需的工作量。但生成式人工智慧也有局限性，如果不受監管，可能會引起擔憂。

課程推薦: 生成式人工智慧導論

  • 生成式人工智慧導論
  • 生成式人工智慧基本概念。近年來，生成式人工智慧在各行各業中得到廣泛討論。本課程將從機器學習的基本概念出發，說明何謂生成式人工智慧，並探討其所面臨的獨特挑戰。
  • 文字生成技術。大型語言模型如ChatGPT和Bard已經逐漸融入我們的生活和工作中。本課程將解析這些模型如何通過網路上的大量資料進行學習，以及如何學會理解和回應人類的指令。我們還將探討如何利用現有的大型語言模型工具來創建自己的人工智慧應用，並且體驗如何訓練自己的模型。
  • 優化生成式人工智慧的性能。通過適當的指令（Prompt）來引導大型語言模型是實現高效生成的關鍵。本課程將介紹如何通過不同的指令策略來提升模型的能力，並探討如何利用反思技術來獲得更準確的答案。
  • 工具與生成式人工智慧的結合。生成式人工智慧能夠結合搜尋引擎、計算機等多種工具來增強其性能。本課程將探討工具的使用如何影響生成式人工智慧的效能。
  • 生成式人工智慧的道德與挑戰。隨著生成式人工智慧的普及，其帶來的道德議題也越來越受到關注。本課程將探討人工智慧可能產生的偏見、歧視以及如何自動檢測人工智慧生成的文本和語音等相關議題，並討論如何針對這些問題提出解決方案。
  • 語音生成技術。現代的語音合成技術已經達到了非常擬真的程度，能夠模仿不同人的聲音並具有自然的抑揚頓挫。本課程將深入解析這些技術的工作原理，並展示一些實際的應用例子。
  • 視覺生成技術。視覺生成模型如DALL-E已在廣告創作等應用中開始發揮作用，本課程將說明模型學習繪圖的原理，展示一些實際的應用案例，並體驗客製化自己的視覺生成模型。

對生成式人工智慧的擔憂

生成式人工智慧的流行伴隨著道德、濫用和品質控制方面的擔憂。由於生成式人工智慧是根據現有來源（包括網路上未經驗證的來源）進行訓練的，因此它可能會提供誤導性、不準確和虛假的資訊。即使提供了來源，該來源也可能包含不正確的資訊或可能被錯誤連結。 

由於 ChatGPT 等生成器允許人類用日常語言輸入提示，因此它變得更容易使用——以至於大學生可能會用它來抄襲或生成論文，而內容創作者可能會被指控竊取原創藝術家的作品。偽造資訊可以讓冒充他人進行網路攻擊變得更加容易。

生成式人工智慧

生成式人工智慧是一種人工智慧技術，可以產生各種類型的內容，包括文字、圖像、音訊和合成資料。最近圍繞生成式人工智慧的熱議是由新用戶介面的簡單性推動的，這些用戶介面可以在幾秒鐘內創建高品質的文字、圖形和影片。

應該指出的是，這項技術並不是全新的。生成式 AI 於 20 世紀 60 年代在聊天機器人中引入。但直到 2014 年，隨著生成對抗網路（GAN）（一種機器學習演算法）的引入，生成人工智慧才可以創建令人信服的真實人物圖像、視訊和音訊。

一方面，這種新發現的功能帶來了機會，包括更好的電影配音和豐富的教育內容。它還釋放了人們對深度偽造（數位偽造影像或影片）以及對企業有害網路安全攻擊的擔憂，包括真實模仿員工老闆的惡意請求。

以下將更詳細討論的另外兩項最新進展在生成式人工智慧走向主流的過程中發揮了關鍵作用：變壓器和它們所實現的突破性語言模型。Transformer是一種機器學習，它使研究人員能夠訓練更大的模型，而無需提前標記所有資料。因此，新模型可以在數十億頁的文字上進行訓練，從而得到更有深度的答案。此外，Transformers 還解鎖了一個名為「注意力」的新概念，使模型能夠追蹤頁面、章節和書籍中的單字之間的聯繫，而不僅僅是單個句子中的單字之間的聯繫。不僅僅是文字：變形金剛還可以利用其追蹤連接的能力來分析代碼、蛋白質、化學物質和 DNA。

所謂的大語言模型（LLM）——即具有數十億甚至數萬億參數的模型——的快速發展開啟了一個新時代，生成式人工智慧模型可以編寫引人入勝的文本、繪製逼真的圖像，甚至創造一些有趣的內容即時情境喜劇。此外，多模式人工智慧的創新使團隊能夠跨多種類型的媒體生成內容，包括文字、圖形和視訊。這是 Dall-E 等工具的基礎，這些工具可以根據文字描述自動建立圖像或根據圖像生成文字標題。

儘管取得了這些突破，但我們仍處於使用生成式人工智慧創建可讀文字和逼真的風格化圖形的早期階段。早期的實現存在準確性和偏差問題，並且容易產生幻覺並吐出奇怪的答案。儘管如此，迄今為止的進展表明，這種生成式人工智慧的固有能力可以從根本上改變企業技術和企業的運作方式。展望未來，這項技術可以幫助編寫程式碼、設計新藥、開發產品、重新設計業務流程和轉變供應鏈。

如何評估生成式人工智慧模型？

成功的生成式人工智慧模型的三個關鍵要求是：  

  1. **品質：**特別是對於直接與用戶互動的應用程序，擁有高品質的生成輸出是關鍵。例如，在語音生成中，語音品質差是難以理解的。同樣，在影像生成中，所需的輸出在視覺上應該與自然影像沒有區別。

  2. **多樣性：**一個好的生成模型可以捕捉資料分佈中的少數模式，而不犧牲生成品質。這有助於減少學習模型中不必要的偏差。

  3. **速度：**許多互動式應用程式需要快速生成，例如即時影像編輯以允許在內容建立工作流程中使用。

如何開發生成式人工智慧模型？

生成模型有多種類型，結合每種結果的正面屬性可以創建更強大的模型。

下面是一個細分：

  • **擴散模型：**擴散模型也稱為去噪擴散機率模型 (DDPM)，是在訓練期間透過兩步驟過程確定潛在空間中的向量的生成模型。這兩個步驟是正向擴散和反向擴散。前向擴散過程緩慢地將隨機雜訊添加到訓練資料中，而反向過程則反轉雜訊以重建資料樣本。可以從完全隨機雜訊開始運行反向去噪過程來產生新資料。

圖 2：擴散和去雜訊過程。

擴散模型的訓練時間可能比變分自動編碼器(VAE) 模型要長，但由於這個兩步驟過程，可以訓練數百個（如果不是無限數量的話）層，這意味著擴散模型通常提供最高的性能.建構生成式人工智慧模型時的高品質輸出。

此外，擴散模型也被歸類為基礎模型，因為它們規模大、提供高品質的輸出、靈活，並且被認為最適合通用用例。然而，由於逆向採樣過程，運行基礎模型是一個緩慢而漫長的過程。

在這篇文章中了解有關擴散模型數學的更多資訊。

  • 變分自動編碼器 (VAE)：VAE 由兩個神經網路組成，通常稱為編碼器和解碼器。
    當給定輸入時，編碼器將其轉換為更小、更密集的資料表示。這種壓縮表示保留了解碼器重建原始輸入資料所需的信息，同時丟棄任何不相關的資訊。編碼器和解碼器協同工作來學習高效且簡單的潛在資料表示。這使得用戶可以輕鬆地採樣新的潛在表示，這些表示可以透過解碼器映射以產生新穎的數據。
    雖然 VAE 可以更快地產生影像等輸出，但它們產生的影像不如擴散模型那麼詳細。

  • 生成對抗網路 (GAN)：GAN 於 2014 年被發現，在最近擴散模型取得成功之前，GAN 被認為是三種方法中最常用的方法。GAN 將兩個神經網路相互競爭：生成器產生新範例，鑑別器學習區分產生的內容是真實的（來自領域）還是假的（生成的）。

這兩個模型一起訓練，並且隨著生成器產生更好的內容而變得更加智能，並且鑑別器能夠更好地識別生成的內容。重複此過程，推動兩者在每次迭代後不斷改進，直到生成的內容與現有內容無法區分。

雖然 GAN 可以提供高品質的樣本並快速產生輸出，但樣本多樣性較弱，因此使 GAN 更適合特定領域的資料生成。

生成模型開發的另一個因素是底層的架構。最受歡迎的之一是變壓器網路。了解它在生成人工智慧的背景下如何運作非常重要。

變壓器網路：與循環神經網路類似，變壓器被設計為非順序處理順序輸入資料。

有兩種機制使 Transformer 特別適合基於文字的生成人工智慧應用：自我關注和位置編碼。這兩種技術都有助於表示時間，並使演算法能夠專注於長距離內單字之間的相互關係

圖 3：圖像來自 Aidan Gomez 的演示文稿，他是 2017 年定義 Transformer 的論文的八位合著者之一（來源）。

自註意力層為輸入的每個部分分配一個權重。權重表示該輸入在上下文中相對於其餘輸入的重要性。位置編碼是輸入單字出現順序的表示。

變壓器由多個變壓器塊（也稱為層）組成。例如，變壓器具有自註意力層、前饋層和歸一化層，所有這些層一起工作來破解和預測標記化資料流，其中可能包括文字、蛋白質序列，甚至圖像區塊。

集仕多AI主播

集仕多從2020年開始以生成式AI技術製作AI主播，並且提供客製化服務，有20多種語言可以選擇，台語、客家話、原住民語都能通。集仕多提供AIGV生成式影音平臺服務，利用Generative AI、Deep Learning技術建立AI人物模型。有別於市面上競品，我們最新的五代AI主播擁有算圖技術，可在短時間內因應情境需求切換造型，降低影片產製門檻和成本。客製化建模、快速生成造型、應用情境及多語言是我們最大優勢，致力於幫助客戶快速量產影音和影像、創造高質量的內容，提升流量和關注度，領先數位行銷趨勢。

生成式 AI 工具有哪些

1. ChatGPT

ChatGPT是 OpenAI 的創造，是一種動態語言模型，以其生成逼真文字的卓越能力而聞名。 ChatGPT 具有打造自然對話、闡明查詢和輔助創意寫作的能力，展現了卓越的多功能性。

這項創新在客戶支援機器人、內容創作和作者集思廣益方面取得了長足進步，促進了多個領域的成功。它在自然語言方面的優勢是一個福音，並且透過更新不斷完善。

然而，其潛在的錯誤訊息和偏見以及理解錯綜複雜的上下文細微差別的限制帶來了挑戰。

主要特徵：

  • 產生與人類語言非常相似的文字。
  • 進行自然而真實的對話。
  • 為各種查詢提供詳細而富有洞察力的答案。
  • 為創意寫作工作提供寶貴的支持和建議。
  • 表現出理解並以上下文相關的方式做出反應的能力。

用例：

  • 透過為企業提供互動式聊天機器人，徹底改變了客戶支援。
  • 增強內容創作，從文章到行銷資料，簡化寫作過程。
  • 幫助作家進行腦力激盪，用創新想法克服創意障礙。

2. Scribe

人工智慧寫作助理 Scribe 徹底改變了內容創作。它在總結文章、撰寫報告和輔助學術寫作方面的能力是無與倫比的。該工具為記者、學生和專業人士提供支持，簡化研究和寫作。儘管複雜的創意寫作可能需要人性化的精確性，但 Scribe 擅長客製化任務，提高生產力。

主要特徵：

  • 專用AI寫作助理。
  • 產生多種風格和格式的內容。
  • 總結文章、建立報告並幫助學術寫作。
  • 協助培訓和文件編制。
  • 簡化記錄複雜任務。

用例：

  • 供記者、學生和專業人士用於研究和內容創作。
  • 對於產生高品質的文件和視覺效果很有用。
  • 為新員工建立入職材料，並使招募經理輕鬆入職。
  • 透過建立逐步指南來幫助公司入職和培訓客戶。

3. AlphaCode

AlphaCode 是一款革命性的編碼助手，利用生成式 AI 為開發人員提供支援。它擅長編寫程式碼、解決錯誤以及提出最佳程式設計解決方案。開發人員採用 AlphaCode 來加速工作流程、任務自動化和語言習得。

該工具可以提高效率、減少錯誤並提高編碼熟練程度。然而，複雜的情況可能會導致程式碼產生不理想，因為它依賴已建立的程式模式。

主要特徵：

  • 利用先進的生成人工智慧進行編碼輔助。
  • 支援各種程式語言和範例。
  • 提供即時程式碼建議和錯誤修復。
  • 提供程式碼優化解決方案。
  • 透過共享建議協助協作編碼。

用例：

  • 簡化編碼工作流程以加速專案開發。
  • 自動執行重複性任務以提高生產力。
  • 促進新程式語言的快速學習。
  • 有效解決編碼錯誤和錯誤。

4.GitHub Copilot

GitHub Copilot 透過協作功能以及與流行程式碼編輯器的整合徹底改變了編碼。它提供程式碼片段、解釋和基於上下文的指導，提高開發人員的工作效率和學習能力。它是一種多功能工具，可以加快編碼速度、促進學習並支援各種程式語言。儘管如此，仍需要保持警惕，因為某些生成的程式碼可能需要修改，並且它在很大程度上依賴外部 API 的建議。

主要特徵：

  • 與流行的程式碼編輯器（例如Visual Studio Code）無縫整合。

  • 不僅產生程式碼片段，還產生解釋和上下文資訊以幫助開發人員。

  • 提供即時相關的程式碼補全建議，提高編碼效率。

  • 提供多種程式語言支援，適應各種項目。

  • 從使用模式中學習，適應各個開發人員的偏好。

用例：

  • 加速編碼過程，使開發人員能夠更有效地按時完成任務。
  • 作為教育工具，幫助程式設計師掌握新的程式設計概念。
  • 透過促進遵守編碼最佳實踐和標準來提高代碼品質。
  • 幫助新手理解程式碼庫並做出有意義的貢獻。
  • 透過建議替代方法，使開發人員能夠探索創新解決方案。

5.GPT-4

GPT-4 代表了 AI 語言模型的飛躍，增強了跨各個領域的文本生成能力。它在內容創作、為作家、行銷人員和教育工作者提供幫助方面表現出色。它在自然語言處理任務中的廣泛用途提升了數據分析。

成功案例揭示了它有助於產生創新的敘事和個人化的對話體驗。雖然GPT-4顯示出更高的品質和多功能性，但由於可能存在不準確和偏差，因此仍需保持警惕。

主要特徵：

  • 產生跨不同主題的高品質文字。
  • 產生更連貫和細緻的回應。
  • 產生感覺更自然、更人性化的內容。
  • 更準確地處理複雜的問題和任務。
  • 使用戶能夠掌控生成文字的語氣、風格和細節。

用例：

  • GPT-4 對於內容創作至關重要，它可以幫助作家、部落客和行銷人員提供引人入勝的材料。
  • 增強自然語言處理任務的能力，增強情緒分析和語言理解。
  • 作為創意寫作伴侶，激發作家和編劇的靈感。

6. Bard

Bard 是由 Google 開發的尖端聊天機器人和內容生成工具。它利用了基於 Transformer 的模型 LaMDA，是 Google 對 ChatGPT 的回應。目前處於實驗階段，巴德迎合了美國和英國有限的使用者群體。

主要特徵：

  • 利用 LaMDA 的強大功能，這是基於 Transformer 的強大模型。
  • 有限進入等候名單，迎合美國和英國的特定客戶。
  • 納入用戶響應評級機制。
  • 可透過個人 Google 帳戶存取。
  • 為使用者提供軟體開發和程式設計相關任務的協助。

用例：

  • 幫助集思廣益、產生程式碼片段和解決與程式設計相關的查詢。
  • 協助起草書面內容、文章、部落格文章和創意作品。
  • 幫助使用者進行研究並提供有關廣泛主題的簡潔資訊。
  • 作為學習夥伴，幫助使用者理解複雜的概念並提供解釋。

7. CohereGenerate

CohereGenerate 的多功能功能使開發人員能夠製作動態對話系統，從而增強用戶參與度。它的優勢在於個人化內容創建，透過產生自訂電子郵件使行銷活動受益。儘管其適應性受到讚揚，但完善微調過程對於保持互動中的連貫上下文仍然至關重要。

主要特徵：

  • 專為各種自然語言生成任務量身定制。
  • 輕鬆建立互動式對話代理。
  • 擅長製作個人化電子郵件內容。
  • 為真實的互動提供類似人類的回應。

用例：

  • 使公司能夠建立互動式聊天機器人以增強用戶體驗。
  • 透過自動回應簡化客戶溝通。
  • 促進個人化訊息的創建，增強客戶參與度。
  • 在各領域的成功部署，包括電子商務和客戶支援。

8. Dall-E2

Dall-E2是一種尖端的生成式AI模型，在影像合成方面表現出色。透過將文字轉化為迷人的視覺效果，它使藝術家和設計師能夠探索新的創造力領域。顯著的成功包括製作獨特的藝術品和定製圖像。儘管其訓練有素的概念偶爾會出現錯誤和限制，但它在彌合文字與圖像差距的同時，也促進了創新。

主要特徵：

  • 專門從事影像合成的生成式人工智慧模型。
  • 將文字提示轉換為複雜的視覺內容。
  • 適應各種圖像風格和流派。
  • 提供對影像屬性（如構圖和照明）的控制。
  • 支援高級概念視覺化和詳細圖像。

用例：

  • 使藝術家能夠想像想法。
  • 設計師可以創造新穎的視覺概念。
  • 內容創作者可以產生迷人的自訂圖像。
  • Dall-E2 有助於創造令人驚嘆的虛擬世界。

9. Claude

Claude 是 Anthropic 打造的最先進的人工智慧助手，體現了對創建不僅有用而且公正和安全的人工智慧系統的專門研究成果。

主要特徵：

  • 熟練處理大量文字資料。
  • 進行自然流暢的對話。
  • 顯示多語言能力，涵蓋通用語言和程式語言。
  • 簡化並自動化複雜的工作流程。
  • 無縫適應用戶回饋以持續改善。

用例：

  • 協助程式設計師跨語言編碼任務。
  • 簡化業務流程以提高效率。
  • 支持學生提供互動教育體驗。

10.ChoozMo

ChoozMo AIGV 透過使用文字輸入來產生逼真的視頻，徹底改變了內容創作。透過先進的深度學習技術，它將文字與逼真的視覺效果無縫融合，將概念轉化為引人入勝的視覺體驗。這項技術在行銷、娛樂和教育領域都有應用，重塑了我們溝通和視覺化想法的方式。

主要特徵：

  • 人工智慧驅動的平台可以有效地將文字轉換為影片。
  • 創建動態視覺效果、頭像和場景。
  • 自動語音合成實現無縫音訊。
  • 使用者可以調整視覺效果、文字和語音風格。
  • 同時快速製作多個影片。

用例：

  • 協助行銷人員創建廣告和行銷活動。
  • 內容創作者可以開發教學和個人化影片訊息。
  • 教育工作者可以製作教育影片和簡報。

11.Duet

Duet AI for Google Workspace 與 Google 應用程式無縫整合。將來，您將在 Gmail、Google Docs 和 Google Meet 等熟悉的工具中發現內容生成、摘要和內容重寫的功能。它使用強大的大型語言模型（LLM）作為基礎。如果您使用過 ChatGPT 等人工智慧聊天機器人，您就會熟悉這個概念。

儘管如此，Duet 更進一步，與 Gmail 和 Meet 等知名 Google 應用程式無縫整合。由於這些無縫集成，消除了在不同程式之間手動複製、貼上或匯出內容的需求。該產品目前處於測試階段，以下是 Duet AI for Google Workspace 的功能：

主要特徵：

  • 利用生成式人工智慧功能促進文本生成
  • 為雲端用戶提供人工智慧驅動的程式碼幫助。
  • 根據提示輕鬆生成圖像。
  • 使用戶能夠創建智慧業務應用程式。
  • 使用自然語言指令在 Google Workspace 中建立工作流程。

用例：

  • 幫助使用者完成編寫、組織和視覺化資料等任務。
  • 透過快速建議複雜專案的最佳化程式碼來幫助經驗豐富的開發人員。
  • 幫助使用者準備會議、組織一天的活動以及視覺化解決方案。
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