生成式人工智能（Generative AI）和大型语言模型（LLM）经常互换使用，尽管它们有一些相似之处，但在用途、架构和功能上却有很大不同。
在本文中，我们将分析两者之间的区别，探讨生成式人工智能的更广泛含义，并审视这两种技术的挑战和局限性。
1] 什么是生成式人式智能（Generative AI）
生成式人工智能是指这样一类人工智能系统，其旨在基于从现有数据中学习到的模式来创建新内容，无论是文本、图像、音乐还是视频。
生成式人工智能的核心功能是从大量数据（如图像、文本或声音）中学习模式。
这个过程包括向人工智能提供巨大的数据集，使其能够”深入理解”这些模式，从而重新创建类似但完全原创的东西。
“生成式”意味着人工智能不仅仅是识别或分类信息，它要从头开始创造新的东西。
具体方法如下：
1. 神经网络
生成式人工智能使用神经网络，这是一种类似人类大脑工作方式的算法。
这些网络由多层人工神经元组成，每层神经元负责处理数据。
神经网络可以经过训练来识别数据中的模式，然后生成遵循这些模式的新数据。
2. 循环神经网络（RNN）
对于涉及序列的任务，例如生成文本或音乐，经常使用循环神经网络（RNN）。
RNN 是一种神经网络，旨在通过保留之前发生的事情的某种”记忆”来处理顺序数据。
例如，在生成句子时，RNN 会记住之前生成的单词，从而使它们能够编写连贯的句子，而不是随机的字符串。
3. 生成对抗网络（GAN）
GAN 的工作原理是让两个神经网络相互对抗。
其中一个网络（生成器）创建内容（如图像），而另一个网络（鉴别器）判断该内容是真实的还是虚假的。
生成器从鉴别器的反馈中学习，逐渐改进，直到能够生成与真实数据无法区分的内容。
这种方法在生成高质量图像和视频方面特别有效。
生成式人工智能的例子：
- 图像生成器：
- DALL-E：它可以根据文本描述生成高度详细的图像，展示了其理解和将语言转化为视觉形式的能力
- Stable Diffusion：它允许用户生成各种图像，从逼真的肖像到奇幻的风景
- 音乐生成器：
- Udio：这个人工智能工具可以创作各种风格的原创音乐作品，从古典到电子
- Jukebox：另一个值得注意的音乐生成器，Jukebox 能够生成不同类型的逼真的音乐，甚至模仿特定的艺术家
- 视频工具：
- Runway：这个多功能平台提供了一套用于视频编辑、动画和生成的工具。它可以用来创建从简单动画到复杂视觉效果的所有内容
- Topaz Video AI：该软件专门增强和恢复视频片段，使用AI来提高质量，降低噪音，甚至提高分辨率
2] 什么是大语言模型（LLM）
大型语言模型 (LLM) 是一种专门的人工智能形式，旨在以非凡的熟练程度理解和生成人类语言。
与可以创建各种内容的一般生成式人工智能不同，LLM 专注于处理和生成文本，使其成为翻译、摘要和对话式人工智能等任务不可或缺的一部分。
从本质上讲，LLM 利用了自然语言处理 (NLP)，这是 AI 的一个分支，致力于理解和解释人类语言。该过程从标记化开始。
1. 标记化
所谓标记化，就是将句子分解为更小的单元，通常是单词或子单词。在 LLM 术语中，这些被分解的单元被称为标记。
例如，句子”我爱 AI”可能被标记为 [“I”、”love”、”AI”]。这些标记是模型理解的基石。
2. 转换器
LLM 通常使用一种称为转换器的架构，这是一种彻底改变自然语言处理的模型。
它们通过分析海量数据集中单词与其上下文之间的关系来工作。
简而言之，可以将它们视为能够撰写论文、回答复杂问题或总结文章的增强型自动完成功能。
大语言模型的例子：
- GPT-3：最著名的大语言模型之一，它能够生成类似人类的文本，从写论文到创作诗歌
- GPT-4：它是更先进的继任者，并得到了进一步改进，例如具有记忆功能，使其能够保存和访问以前对话中的信
- Gemini：谷歌的著名大语言模型，专注于增强文本生成和理解
现在您已经熟悉了生成式 AI 和大型语言模型 (LLM) 的基础知识，让我们探索这些技术结合在一起时的变革潜力。
3] 典型应用
1. 内容创作
对于可能遇到写作障碍的人来说，LLM 和生成式 AI 的结合使我们能够在各种媒体文本、图像甚至音乐中创作出独特且具有语境相关性的内容。
2. 文档交互
一个有趣的现实用例是企业和个人现在可以扫描文档并与之交互。
我们可以询问有关内容的具体问题，生成摘要或请求进一步的见解，而不会损害隐私。
这种方法在数据保密性至关重要的领域（例如法律、医疗保健或教育）尤其有价值。
3. 增强型机器人和智能助理
没有人喜欢客服聊天机器人的千篇一律的回复。LLM 和生成式 AI 的结合可以为高级聊天机器人提供动力，使其能够更自然地处理复杂的查询。
例如，LLM 可能有助于虚拟助手了解客户的需求，而生成式 AI 则可以制作详细而引人入胜的回复。
可定制的聊天机器人框架 Rasa 等开源项目让寻求隐私和灵活性的企业能够使用这项技术。
4. 高级翻译和本地化
LLM 和生成式 AI 相结合，可以显著提高翻译准确性和文化敏感性。
例如，LLM 可以处理阿拉伯语等语言的语言细微差别，而生成式 AI 可以为同一受众生成文化相关的图像或内容。
Marian NMT 和 Unlabel Tower 等开源项目（翻译工具包和 LLM）在这一领域显示出前景。
4] 限制与挑战
生成式 AI 和 LLM 都面临着重大挑战，其中许多挑战引发了人们对其在现实世界中的应用的担忧：
1. 偏见
生成式 AI 和大语言模型从训练数据中学习。如果训练数据包含偏见内容（例如歧视性语言或刻板印象），人工智能将在其输出中反映这些偏见。
2. 幻觉
LLM 的一个独特问题是”幻觉”，即模型以不合理的信心生成虚假或无意义的信息。
虽然生成式人工智能可能会创建一些容易检测到的视觉上不连贯的东西（例如扭曲的图像）。
但 LLM 可能会以一种看似完全合理的方式巧妙地呈现不正确的信息，使其更难被发现。
3. 资源密集消耗
训练生成式 AI 和 LLM 需要大量计算资源。这不仅与处理能力有关，还与存储和能源有关。
4. 道德问题
生成式人工智能能够近乎完美地模仿图像、声音甚至个性，这引发了道德问题。
我们如何区分人工智能生成的内容和人造内容？对于 LLM 来说，问题变成了：我们如何防止错误信息的传播或将人工智能用于恶意目的？
总之，生成式人工智能和 LLM 的互补方式令人惊叹，无论是从简单的文本生成生动的图像还是创建类似人类的对话，可能性似乎无穷无尽。
然而，最大的担忧之一是开发公司在未经明确许可的情况下使用用户数据训练他们的模型。
这种做法引发了严重的隐私问题，如果我们在网上做的每一件事都被输入到人工智能中，那么还剩下什么才是真正个人或隐私呢？感觉我们正在逐渐接近一个数据所有权成为过去遗物的世界。