Comprendiamo i processi alla base dell’intelligenza artificiale generativa e vediamo come viene costruito un modello di AI generativo e quali sono le sue applicazioni aziendali.

Cos'è AI generativo | Intelligenza artificiale generativa|Cos'è AI generativo | Intelligenza artificiale generativa

Panoramica ## L’intelligenza artificiale generativa è una categoria di intelligenza artificiale che elabora il prompt dell’utente e genera nuovi dati in base ai dati che ha archiviato nel database. Per quanto riguarda l’intelligenza artificiale, fa previsioni basate su alcuni schemi su cui è addestrato. Qualche giorno fa, abbiamo pubblicato un post introduttivo sul blog su Intelligenza Artificiale e sulla sua principale applicazione CHATGPT. Il fatto che la questione è la diffusa dell’IA non si ferma e sta costantemente facendo notizia nel mondo della tecnologia. Ci sono stati nuovi sviluppi continui nell’elaborazione del linguaggio naturale (PNL) e nell’apprendimento automatico che stanno rendendo l’intelligenza artificiale una componente indispensabile di qualsiasi organizzazione software. In questo post sul blog, passeremo ciò che è****AI generativo e come l’intelligenza artificiale generativapuò aggiungere valore ai tuoi sistemi AI esistenti. Tratteremo i seguenti punti in questo articolo:

Che cos’è l’IA generativa e come funziona? Spiegata AI generativa

Questo ramo dell’intelligenza artificiale genera contenuti come immagini, testo, audio o video basati su dati esistenti. Il termine “generativo” viene utilizzato correttamente qui perché genera qualcosa di nuovo in base ai database forniti. Intelligenza artificiale generativa si basa principalmente sui seguenti due modelli: Modelli basati sul trasformatore: Questo modello prende l’input dell’utente e genera dati testuali raccolti dalle fonti Internet. CHATGPT è un esempio importante perché** GPT-3**(trasformatore pre-addestrato generativo) genera risposte testuali raccolte e compilate da più fonti su Internet. Reti di avversaria generative (GANS): GANS vengono utilizzati per generare dati visivi come immagini in base all’input dell’utente. Si basa sul deep learning che comprende reti neurali. Inoltre, le reti contraddittorie generative (GAN) hanno due sotto-modelli ed entrambi sono reti neurali.

Modello AI generativo,

Innanzitutto, Modello generativogenera output casuali, indipendentemente dal falso o reale. Poiché il suo compito è generare campioni di dati, quindi si tratta di un processo dei pesi massimi e richiede una maggiore elaborazione. In secondo luogo, Modello discriminatorio riceve l’output generato dal modellogenerativo come input e impara a distinguere tra dati reali e falsi. È fondamentalmente addestrare la modellazione discriminatoria per riconoscere i test di dati reali. Tuttavia, il generatore inizia a differenziarsi correttamente dopo sessioni di allenamento coerenti. Questa è una breve panoramica del meccanismo di lavoro dell’intelligenza artificiale generativa. A causa dell’apprendimento profondo e del coinvolgimento della rete neurale multipla, l’intelligenza artificiale generativa non solo fa previsioni, ma genera anche nuovi contenuti in base al database fornito. Quindi, tutti questi componenti e algoritmi consentono ai sistemi di generare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.

Vantaggi commerciali dell’intelligenza artificiale generativa

Questa sezione del post sul blog dimostrerà le applicazioni aziendali dell’intelligenza artificiale generativa. Quasi ogni settore della vita sta sfruttando l’intelligenza artificiale generativa. Esploriamolo ulteriormente attraversando i seguenti punti: Generazione di contenuti testuali: In effetti, Ai generativoviene utilizzato per generare dati testuali come la scrittura di articoli e tradurre una lingua in un’altra. Il miglior esempio di questa applicazione è il modello** GPT-3**che genera risposte basate sul testo raccolte da varie risorse. Inoltre, l’intelligenza artificiale generativa viene pesantemente utilizzata nella costruzione di chatbot basati sull’intelligenza artificiale come Chatgpt. Non solo risponde come umani, ma aiuta anche i programmatori nei loro file di codifica. Inoltre, l’intelligenza artificiale generativa può creare algoritmi e creare plugin. Generazione di immagini: I sistemi sono abbastanza potenti da creare immagini di varie entità anche con l’input indicato nella forma testuale. Inoltre, può dare un vero aspetto a un volto umano in base allo schizzo fornito. Inoltre, un modello AI generativo può trasformare un tipo di immagine in un altro. Soprattutto, può essere utilizzato nella generazione in tempo reale della risonanza magnetica e di altri imaging. Generazione audio/video: Questa è un’altra applicazione di AI generativa in cui è possibile generare video audio. Le reti di avversaria generative (GAN) possono generare video e possono prevedere il frame successivo se viene fornito un singolo frame. Inoltre, può anche migliorare la risoluzione dei video esistenti. Quindi, l’industria dell’intrattenimento è il principale beneficiario di questa applicazione in quanto possono usarla nel cinema, nel songwriting, nella registrazione musicale e nella formazione di vari tipi di gallerie d’arte. Allo stesso modo, c’è molto di più da esplorare su questo ramo dell’intelligenza artificiale. Ha portato l’automazione in una vasta gamma di settori di aziende.

Conclusione

Quindi, qui finiremo questo post sul blog. Spero che tu abbia una migliore comprensione dell’intelligenza artificiale generativa dopo aver attraversato questo articolo. Inoltre, abbiamo anche attraversatomodelli AI generativiinsieme ai loro modelli di lavoro. Quindi, abbiamo cercato di rispondere alla domanda che cos’è Ai**generativo? In effetti, questo ramo dell’intelligenza artificiale sta dando vita a nuove idee di creatività. Inoltre, abbiamo pubblicato alcuni articoli su integrazioni di AI, Chatgpt e Chatgpt, quindi non dimenticare di leggere loro. Infine, containerize.com scrive continuamente post sul blog su ulteriori prodotti e argomenti open source. Inoltre, puoi seguirci sui nostri account di social media Facebook, LinkedIn e Twitter.

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FAQ

Qual è lo scopo dell’intelligenza artificiale generativa? Lo scopo principale dell’intelligenza artificiale generativa**è quello di creare sistemi alimentati dall’intelligenza artificiale che ricevono input degli utenti, elaborali e generano nuovi contenuti in base ai database che mantiene. Per maggiori dettagli, visitare questo link.

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