Introduction to Generative AI

Summary

本视频课程介绍了生成性人工智能（Generative AI）的基础知识，包括定义、工作原理、模型类型和应用场景。课程解释了AI、机器学习和深度学习之间的关系，并探讨了生成性模型与判别性模型的区别。通过实例讲解了如何使用不同类型的生成性AI模型来生成文本、图像、音频等内容，以及如何通过提示设计来引导模型输出。此外，还介绍了Google Cloud提供的资源和工具，如Vertex AI Studio、Vertex AI Search and Conversation以及PaLM API，帮助开发者利用生成性AI解决实际问题。

Takeaways

• 📚 生成式AI是一种可以创造文本、图像、音频和合成数据的人工智能技术。
• 🤖 人工智能是计算机科学的一个分支，涉及创建能够自主推理、学习和行动的智能代理。
• 🧠 机器学习是AI的一个子领域，通过输入数据训练模型，使其能够对新的数据做出有用的预测。
• 🔍 监督学习模型使用带标签的数据，而无监督学习模型处理不带标签的数据。
• 🌟 深度学习是机器学习的一种，使用人工神经网络处理更复杂的模式。
• 🛠️ 生成式模型基于学习到的数据概率分布生成新数据实例，而判别式模型则用于分类或预测数据点的标签。
• 📈 生成式AI是深度学习的子集，使用人工神经网络，可以处理标记和未标记数据，并使用监督、无监督和半监督方法。
• 📝 生成式AI通过训练学习现有内容，创建统计模型，并在给定提示时生成新内容。
• 🔑 提示是给LLM的一小段文本输入，可以用来以多种方式控制模型的输出。
• 🏗️ 基础模型是在大量数据上预训练的大型AI模型，旨在适应（或微调）广泛的下游任务。
• 🌐 Vertex AI提供模型花园，其中包括用于聊天和文本的基础模型PaLM API和用于图像生成的稳定扩散模型。

Q & A

生成式AI是什么？

生成式AI是一种人工智能技术，能够生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。

人工智能和机器学习有什么区别？

人工智能是计算机科学的一个分支，涉及创建能够自主推理、学习和行动的智能代理。机器学习是AI的一个子领域，是一种通过输入数据训练模型的程序或系统。

监督学习和无监督学习的主要区别是什么？

监督学习模型使用带有标签的数据，而无监督学习模型使用没有标签的数据。监督学习通过过去的示例来预测未来的值，而无监督学习关注于发现数据是否自然分组。

深度学习在机器学习方法中扮演什么角色？

深度学习是机器学习的一种类型，使用人工神经网络处理比传统机器学习更复杂的模式。人工神经网络受到人脑的启发，由许多相互连接的节点或神经元组成，可以通过处理数据和做出预测来学习执行任务。

生成式模型和判别式模型有何不同？

判别式模型用于对数据点进行分类或预测标签，而生成式模型基于学习到的现有数据的概率分布生成新数据实例。

如何判断一个输出是否是生成式AI的产物？

如果输出是自然语言、音频或图像等，那么它是生成式AI的产物。如果输出是一个数字、类别或概率，那么它不是生成式AI的产物。

生成式AI的过程与传统机器学习过程有何不同？

传统机器学习过程使用训练代码和标记数据来构建模型，而生成式AI过程可以使用训练代码、标记数据和未标记数据来构建一个基础模型，该模型能够生成新内容，如文本、代码、图像、音频、视频等。

什么是Transformers模型？

Transformers模型由编码器和解码器组成，编码器编码输入序列并将其传递给解码器，解码器学习如何解码表示以完成相关任务。Transformers在2018年引发了自然语言处理的革命。

什么是prompt设计？

Prompt设计是创建一个提示的过程，该提示将从大型语言模型（LLM）生成期望的输出。

基础模型是什么，它们如何帮助行业？

基础模型是大型AI模型，它们在大量数据上进行预训练，旨在适应（或微调）广泛的下游任务，如情感分析、图像描述和对象识别。基础模型有潜力革新许多行业，包括医疗保健、金融和客户服务。

Google Cloud如何帮助用户更多地利用生成式AI？

Google Cloud通过Vertex AI Studio、Vertex AI Search and Conversation以及PaLM API等工具，帮助用户探索、定制和部署生成式AI模型，即使没有编码或机器学习经验也能构建聊天机器人、数字助手、自定义搜索引擎等。

Gemini模型的特点是什么？

Gemini模型是一种多模态AI模型，它不仅能理解文本，还能分析图像、理解音频的细微差别，甚至解释编程代码。这使得Gemini能够执行以前对AI来说不可能的复杂任务。