什麼是生成式 AI？

GAN 包含兩個互相競爭的網路，一個產生器和一個鑑別子。產生器會建立假資料，而鑑別子會針對實際資料進行評估。目標是讓產生器產生無法與實際資料區分的資料。

• 生成器： 根據訓練創建合成數據。
• 判別器： 評估數據並向生成器提供反饋。

 
GAN 範例

• 深偽技術： 生成對抗網絡可以通過學習面部動作和表情來製作真實的視頻或圖像。不過，這些應用程式引起道德疑慮。
• 圖像合成： 在時尚或遊戲等行業中，生成對抗網絡創造高品質的產品設計或角色創建圖像。
• 協作藝術工具： 某些平台允許人們通過結合現有圖像來創作新藝術作品或逼真的肖像，使用生成對抗網絡技術。 

VAEs 是縮減資料大小並保留重要部分的模型。然後，他們根據縮小圖像來製作新資料。VAE 通常用於工作，例如：

• 數據壓縮： 有效壓縮大型數據集，以便於存儲和處理。
• 圖像去噪： 通過生成更清晰的版本來改善低解析度或噪聲圖像的質量。
• 醫學影像： 增強MRI和CT掃描圖像，提供更清晰的診斷視覺效果。 

轉換器是自然語言處理中的熱門架構，也是 GPT-3 等語言模型的基礎。這些模型會根據先前內容預測句子中的下一個字，以產生文字。轉換器使用下列方法運作：

• 注意機制： 變壓器使用自注意力來權衡句子中每個單詞的重要性。
• 語言理解： 變壓器理解上下文和單詞之間的關係，以生成準確的文本。

 
轉換器應用程式

• 內容生成： 使用像GPT-3這樣的模型撰寫文章、報告和其他形式的創意內容。
• 語言翻譯： 以高準確度將文本從一種語言翻譯成另一種語言。
• 聊天機器人： 為客戶支持等應用提供類似人類的即時回應。  

使用生成式 AI 為各種創意工作帶來新的解決方案和效率。

• 精簡的創意流程： 生成式人工智慧幫助創作者自動化重複性任務，讓他們有更多時間進行創新。在 AI 處理基本工作時，藝術家、作者和音樂家可以專注於精簡他們的工作。
  
  

範例：一位小說家在撰寫新書時，使用生成式人工智慧根據該作者的風格草擬初始章節，讓她能專注於完善情節和角色。

• 新穎的解決方案： 透過分析龐大的數據集，生成式人工智慧可以創造出新穎的問題解決方案。這包括設計新產品、草擬行銷副本，或建立科學與工程的解決方案。
   

範例：一位產品設計師負責創建一條新的環保包裝線，使用生成式人工智慧分析大量材料和消費者偏好的數據集，然後提出可持續的 創新設計。

 

生成式 AI 的優點包括大幅提升生產力。

• 自動化內容創建： 企業可以自動化文本、圖像或代碼的創建，顯著減少內容生產所需的時間。這可讓小組專注於更高層級的工作和策略規劃。
   

範例：一家行銷公司使用生成式人工智慧創建社交媒體貼文、部落格文章和促銷圖像。AI 可協助分析趨勢和對象喜好設定，以建立符合目標市場的內容。

 

• 時間和成本節省： 透過使用人工智慧自動化創意和技術任務，企業節省成本並加快工作流程。這樣可減少某些領域的大量人力需求，進而更有效率地作業。
   

範例：一家軟體開發公司利用生成式人工智慧撰寫和除錯代碼。在開發新的應用程式時，AI 可協助建立初始程式碼結構，讓開發人員專注於更複雜且具創意專案層面。

企業正在使用 AI 來改善客戶體驗。

量身定制的體驗和產品： 人工智慧可以幫助創建個性化內容，從產品推薦到量身定制的行銷電子郵件，提升客戶體驗。這種個人化層級可協助企業更深入地與對象建立連結，促進忠誠度和參與度。

範例：一家零售公司使用生成式人工智慧為其顧客創建個性化的購物體驗。AI 會分析每個客戶的瀏覽歷程記錄、購買模式和喜好，以建立量身打造的產品建議，讓購物體驗更具吸引力、更貼切。