Gen AI核心技术发展趋势分析

 

Gen AI核心技术解析及发展趋势

  

判别式模型，适用于处理回归与分类任务，其核心在于精准区分各类数据。与生成模型的生成新数据不同，判别模型专注于揭示输入特征与输出标签之间的紧密联系，从而实现准确分类或预测。在众多应用领域，尤其是涉及分类或回归任务的场景中，判别式模型展现出了广泛实用性。举例来说，BERT模型在各类自然语言处理任务中大显身手；信用评分系统如FICO在金融风险评估中发挥关键作用；癌症检测系统等也得益于判别式模型的支持。

而生成式模型（Generative Models）：是生成式AI背后的技术，是一类能学习和模仿数据分布的模型，它们能够创建看起来与训练数据相当相似的新数据样本。举个例子，如果我们有一个人脸生成模型，它可以生成看起来像真人脸的图片，而这些图片与模型用来训练的真实人脸图片很相似，甚至很难区分哪个是生成的，哪个是真实的。生成式模型已被广泛应用于各种领域，特别是在需要生成新数据样本的任务中，例如：GPT、DALL-E（图像生成）、DeepArt和Prisma（图像风格转换）等等。

大模型，是“强大算力+精准算法”的完美融合。它汲取大规模无标签数据的知识，掌握独特的特征和规则。在应用开发中，大模型可微调以适应特定任务，或直接运用于多种场景，无需二次训练。

AI大模型的演变可概括为三个阶段：预训练模型、大规模预训练模型和超大规模预训练模型，参数量从亿级跃升至百万亿级。同时，其模态支持也日益丰富，从单一模态如图片、图像、文本、语音的单一任务，逐步发展为多模态下的多元任务处理。

人工智能领域中的一些重要基础技术概念如下：

神经网络技术，仿生自生物神经系统的计算方法，结构分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接纳原始信息，隐藏层负责提取并处理特征，最终由输出层生成预测结果。这种技术能应对复杂数据和任务，已在AI与机器学习领域大放异彩。

神经符号推理，是神经网络与符号推理的完美融合，它借力于两者优势，应对复杂推理和学习任务。在人工智能领域，其潜力巨大，不仅能够处理繁复的数据和关系，还保留了符号逻辑的清晰性和规律性，为AI未来的发展开辟新的道路。

（3）尺度定律（Scaling Law）是指在训练模型时，模型性能随模型规模（如参数数量）、训练数据量和计算资源的增加而变化的规律。这些定律帮助研究人员和工程师更好地理解和预测扩展模型时的效果和需求。在GPT-3的开发过程中，OpenAI遵循了尺度定律，通过大幅增加模型参数数量（达到1750亿），显著提高了模型的自然语言处理能力。而摩尔定律（Moore's Law）应用于半导体和计算机硬件领域，具体说的是当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目，每隔18个月便会增加一倍，意味着性能也将提升一倍。两个定律应用领域不同，但都体现了技术进步在各自领域内的驱动力。

（4）自然语言处理技术(NLP)：涵盖词法、句法和语义理解等环节。这些技术助力模型深度解读与创造自然语言文本，使生成内容更精确，语义更丰富。

大规模数据集（Dataset）：训练生成式AI模型的关键在于海量且高质量的数据。这些丰富的语言知识和模式，有助于提升模型的表示和生成能力。

无监督学习算法（Unsupervised Learning）无需人工标记，即可从数据中挖掘出模式和特征。这一特性对于生成式AI模型的训练至关重要，使模型能从海量未标记数据中汲取有价值的知识，实现智能化的自我提升。

（7）强化学习，一种革新的机器学习策略，通过模型决策实现最优效果。其采用试错和奖惩机制，与环境互动来掌握最佳行动方案。任何有助于达成目标的操作都将得到加强，反之将被削弱，从而在各种情境下选择最高效的处理路径以获取最大预期收益。这一方法已广泛应用于机器人控制、游戏AI及推荐系统等领域。如AlphaGo就采用了强化学习，寻找出最佳的落子策略。

（8）强化学习与人类反馈（Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF）结合强化学习的自动学习能力和人类的反馈，通过人类反馈指导学习的过程，显著加速学习速度，提高性能及安全性。强化学习与AI反馈（Reinforcement Learning with AI Feedback，RLAIF）是结合了强化学习的自动学习能力和AI模型的智能反馈。其智能体不仅从环境中获得奖励，还从另一个AI系统中获得反馈。这种方法利用AI反馈来指导和改进智能体的学习过程，从而加速策略优化，提高整体性能。

（9）迁移学习，一种机器学习技巧，将模型在一个任务中获得的知识转移至相关任务。这种方法充分利用现有经验，提升新任务的学习效率和表现。尤其在数据稀缺环境中，迁移学习能显著优化模型性能。

联邦学习，一种创新的分布式机器学习策略，它让模型在众多设备或节点上协同训练。这种训练方式在确保数据隐私的同时，巧妙利用分散数据塑造模型，并在全局模型的基础上，微调优化个性化模型，以精准满足各类用户独特需求。

GAN，即生成对抗网络，是深度学习的瑰宝。它由两部分组成：生成器和判别器。生成器致力于创造与真实数据无异的伪造数据，而判别器则专注于鉴别真伪。经过一场无尽的“真假大战”，生成器终将磨砺出能创造出近乎真实的数据。

（12）自回归模型（Autoregressive Model）：以过去输出为依据，预测下一时刻的输出。广泛应用于文本与音频生成领域，释放无限创意可能。

（13）变分自编码器（VAEs）：这是一种由编码器和解码器构成的模型。编码器将图像信息压缩成一个“潜在空间”，就像画家将复杂的画面概括成简单的草图，这个草图包含了图片的关键要素，但省略了细节。解码器根据这些草图画出新图像，就像画家根据草图创作出一幅新画。这些新画看起来像是从原始图像中生成的，但又是独一无二的。在训练过程中，VAE会不断调整编码器和解码器，让生成的图像越来越逼真。

（14）算法优化：这是提升模型性能的关键步骤，通过调整模型参数以最小化损失函数。常见的优化策略包括随机梯度下降（SGD）及其各种变体，以及如Adam等自适应学习率算法。例如，SGD并非使用所有样本来计算当前梯度，而是采用小批量样本来估计，这一策略显著提升了效率。在机器学习领域，这些优化算法为我们提供了强大的工具，使我们能够更有效地训练和改进模型。

注意力机制（Attention）是提升模型处理效率和效果的关键技术，它使模型能聚焦于输入的关键部分。在生成式AI中，这一机制得到了广泛应用。例如，Transformer等基于注意力机制的自然语言处理模型，能有效解决长距离依赖问题，显著增强生成性能。

在过去的20年里，这些技术迅猛发展，直至2017年历史性的突破——Transformer的出现，为生成式AI奠定了基础。2022年，ChatGPT惊艳亮相，将生成式AI模型从依赖大量标注数据训练的时代，引领至无需标注数据即可进行大规模数据训练的新纪元。

 

-对此，您有什么看法见解？-

-欢迎在评论区留言探讨和分享。-

原文地址：https://blog.csdn.net/njbaige/article/details/140639516

免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！