생성 인공 지능의 프로세스를 이해하고 생성 AI 모델이 어떻게 구축되는지와 비즈니스 애플리케이션이 무엇인지 알아 보겠습니다.
개요
생성 AI는 사용자의 프롬프트를 처리하고 데이터베이스에 저장된 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 인공 지능 범주입니다. 인공 지능에 관한 한, 그것은 훈련 된 특정 패턴을 기반으로 예측을합니다. 며칠 전, 우리는 인공 지능과 주요 응용 프로그램 ChatGpt에 대한 소개 블로그 게시물을 게시했습니다. 문제의 사실은 AI의 널리 퍼져있는 것이 멈추지 않고 기술 세계에서 일관되게 헤드 라인을 만들고 있다는 것입니다. 인공 지능을 모든 소프트웨어 조직의 필수 구성 요소로 만드는 NLP (Natural Language Processing) 및 기계 학습에는 지속적인 새로운 개발이있었습니다. 이 블로그 게시물에서는* 생성 AI및생성 인공 지능* 가 기존 AI 시스템에 가치를 더할 수있는 방법**를 통과합니다. 이 기사에서 다음 사항을 다룰 것입니다.
생성 AI는 무엇이며 작동 방식은 무엇입니까? 생성 AI가 설명되었습니다
이 인공 지능 분기는 기존 데이터를 기반으로 이미지, 텍스트, 오디오 또는 비디오와 같은 컨텐츠를 생성합니다. “생성"이라는 용어는 제공된 데이터베이스를 기반으로 새로운 것을 생성하기 때문에 여기에서 올바르게 사용됩니다. 생성 인공 지능 는 주로 다음 두 가지 모델을 기반으로합니다. 변압기 기반 모델 : 이 모델은 사용자의 입력을 취하고 인터넷 소스에서 수집 한 텍스트 데이터를 생성합니다.** gpt-3**(생성 사전 훈련 변압기)가 인터넷을 통해 여러 소스에서 수집하고 컴파일 된 텍스트 응답을 생성하기 때문에 ChatGpt는 주요 예입니다. GANS (Generative Adversarial Networks) : GAN은 사용자의 입력을 기반으로 이미지와 같은 시각적 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 신경망을 구성하는 딥 러닝을 기반으로합니다. 또한, 생성 적대적 네트워크 (GANS)에는 두 개의 하위 모델이 있으며 둘 다 신경망입니다.
첫째, 생성 모델는 가짜 또는 실제에 관계없이 임의의 출력을 생성합니다. 작업은 데이터 샘플을 생성하여 헤비급 프로세스이며 더 많은 처리가 필요합니다. 둘째, 식별 모델 는생성 모델 에 의해 생성 된 출력을 입력으로 수신하고 실제 데이터와 가짜 데이터를 구별하는 법을 배웁니다. 기본적으로 실제 데이터 프롬프트를 인식하기 위해 차별적 모델링을 훈련시키는 것입니다. 그러나 일관된 교육 세션 후 생성기는 올바르게 차별화하기 시작합니다. 이것은 생성 인공 지능의 작동 메커니즘에 대한 간단한 개요입니다. 딥 러닝 및 다중 신경망 참여로 인해 생성 AI는 예측할뿐만 아니라 제공된 데이터베이스를 기반으로 새로운 컨텐츠를 생성합니다. 따라서 이러한 모든 구성 요소 및 알고리즘은 시스템이 AI 기반 솔루션을 생성 할 수 있도록합니다.
생성 인공 지능의 비즈니스 이점
블로그 게시물 의이 섹션은 생성 인공 지능의 비즈니스 응용 프로그램을 보여줍니다. 거의 모든 삶의 부문은 생성 AI를 활용하고 있습니다. 다음 사항을 살펴보면 더 자세히 살펴 보겠습니다. 텍스트 컨텐츠 생성 : 실제로, 생성 AI는 기사 작성 및 한 언어를 다른 언어로 번역하는 것과 같은 텍스트 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 이 응용 프로그램의 가장 좋은 예는 다양한 리소스에서 수집 한 텍스트 기반 응답을 생성하는** gpt-3**모델입니다. 또한, 생성 AI는 Chatgpt와 같은 AI 기반 챗봇을 구축하는 데 크게 사용되고 있습니다. 그것은 인간처럼 반응 할뿐만 아니라 코딩 파일의 프로그래머를 도와줍니다. 또한 생성 인공 지능은 알고리즘을 만들고 플러그인을 만들 수 있습니다. 이미지 생성 : 시스템은 텍스트 형식으로 제공되는 입력을 사용하여 다양한 엔티티의 이미지를 만들 수있을 정도로 강력합니다. 또한 제공된 스케치를 기반으로 인간의 얼굴을 실제로 볼 수 있습니다. 또한 생성 AI 모델은 한 유형의 이미지를 다른 이미지로 변환 할 수 있습니다. 무엇보다도 MRI 및 기타 이미징의 실시간 생성에 사용할 수 있습니다. 오디오/비디오 생성 : 이것은 오디오 비디오를 생성 할 수있는 생성 AI의 또 다른 응용 프로그램입니다. GANS (Generative Adversarial Network)는 비디오를 생성 할 수 있으며 단일 프레임이 제공되는 경우 다음 프레임을 예측할 수 있습니다. 또한 기존 비디오의 해상도를 향상시킬 수 있습니다. 따라서 엔터테인먼트 산업은 영화 제작, 작곡, 음악 녹음 및 다양한 유형의 미술관을 형성하는 데 사용할 수있는이 응용 프로그램의 주요 수혜자입니다. 마찬가지로,이 인공 지능 지점에 대해 탐구해야 할 것이 훨씬 많습니다. 그것은 광범위한 비즈니스 부문으로 자동화를 가져 왔습니다.
결론
그래서 여기서 우리는이 블로그 게시물을 종료 할 것입니다. 희망, 당신은이 기사를 살펴본 후 생성 인공 지능를 더 잘 이해하고 있습니다. 또한, 우리는 작업 패턴과 함께 생성 AI 모델 를 통과했습니다. 그래서 우리는생성 ai 가 무엇인지에 대한 답변을 잘하려고 노력했습니다. 실제로,이 인공 지능 분야는 새로운 창의성에 대한 새로운 아이디어를 낳고 있습니다. 또한 AI, Chatgpt 및 Chatgpt 통합에 대한 기사를 게시 했으므로 읽은 것을 잊지 마십시오. 마지막으로, Containerize.com는 추가 오픈 소스 제품 및 주제에 대한 블로그 게시물을 지속적으로 작성하고 있습니다. 또한 소셜 미디어 계정 Facebook, LinkedIn 및 Twitter에서 우리를 따라갈 수 있습니다.
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FAQ
생성 AI의 목적은 무엇입니까? 생성 인공 지능 의 주요 목적은 사용자 입력을 수신하고 처리하며 유지 관리하는 데이터베이스를 기반으로 새 컨텐츠를 생성하는 AI 기반 시스템을 만드는 것입니다. 자세한 내용은이 링크를 방문하십시오.