生成式ai

生成式AI（Generative AI）是一种人工智能技术，它能够根据各种输入快速生成新内容。这些内容可以是文本、图像、声音、动画、3D模型或其他类型的数据1。生成式AI模型使用神经网络来识别现有数据中的模式和结构，以生成新的原创内容1。在机器学习领域，生成式AI作为人工智能的一个子领域，通过分析大量的数字化材料产生新颖的文本、图像、音乐和软件2。

生成式AI的基础是深度学习模型，这些模型是多种不同类型生成式AI应用程序的基础3。目前最常见的基础模型是为文本生成应用程序而创建的大型语言模型（LLM），但也有用于图像生成、视频生成以及声音和音乐生成的基础模型，还有可以支持多种内容生成的多模态基础模型3。

生成式人工智能技术不仅仅是分析或分类现有数据，而是能够创建全新内容，包括文本、图像、音频、合成数据等形式4。在商业、科学和社会领域，生成式人工智能将推动人类的创造力和生产力不断突破。从ChatGPT到DALL-E，新一代生成式人工智能应用相继脱胎于各种基础模型4。

生成式AI专注于生成新内容，如文本、图像和音乐。这些系统在大型数据集上进行训练，并使用机器学习算法生成与训练数据相似的新内容5。它是基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术6。

生成式AI是一种依赖基于大数据集训练的深度学习模型来创建新内容的技术。它与用于根据差异对数据分类的判别式AI模型截然不同。生成式AI的常见用例包括聊天机器人、图像创建和编辑、软件代码辅助和科学研究等7。

当用户输入提示时，生成式AI可以根据从互联网上现有示例中学到的知识生成回复，通常会生成独特且富有创意的结果8。IBM通过大量的全球调研和在众多行业的亲身实践，把对生成式AI发展的洞察和思考总结成了书籍，探索如何开发以人为中心的模型9。

代码生成是生成式人工智能最有前景的应用场景之一，借助AI编码配套应用程序如Amazon CodeWhisperer，可以在开发人员工作效率方面取得显著成效10。在预览期间，Amazon举办了一场生产力挑战赛，使用Amazon CodeWhisperer的参与者成功完成任务的可能性要比未使用的高出许多10。