让我们了解生成人工智能背后的过程，看看如何构建生成AI模型以及其业务应用程序是什么。
概述
Generative AI是人工智能的一种类别，可以处理用户的提示，并根据其存储在数据库中的数据生成新数据。就人工智能而言，它根据训练的某些模式进行预测。几天前，我们发表了一篇有关人工智能及其主要应用程序chatgpt的介绍性博客文章。问题的事实是，人工智能的广泛存在并没有停止，并且一直在技术领域成为头条新闻。自然语言处理（NLP）和机器学习一直有新的发展，使人工智能成为任何软件组织的必备部分。在这篇博客文章中，我们将浏览 的****生成ai 以及如何 生成人工智能可以为您的现有AI系统增加价值。 我们将在本文中介绍以下几点：
什么是生成AI及其工作原理？生成的AI解释了
人工智能的这个分支基于现有数据生成图像，文本，音频或视频等内容。 “生成”一词在此处正确使用，因为它基于提供的数据库生成了新事物。 生成人工智能主要基于以下两个模型： 基于变压器的模型： 此模型获取用户的输入，并生成从Internet来源收集的文本数据。 CHATGPT是一个主要示例，因为 GPT-3（生成预训练的变压器）会通过Internet生成从多个来源收集和编译的文本响应。 生成对抗网络（GAN）: gans用于基于用户输入的图像来生成视觉数据。它基于包括神经网络的深度学习。此外，生成的对抗网络（GAN）有两个子模型，它们都是神经网络。
首先， 生成模型无论是假的还是真实的，都会生成随机输出。由于其工作是生成数据样本，因此它是一个重量级过程，需要更多的处理。其次，判别模型 接收由“生成模型”作为输入产生的输出，并学会区分真实数据和假数据。基本上是训练判别建模以识别实际数据提示。但是，在持续的培训课程后，发电机开始正确区分。 这是生成人工智能的工作机制的简要概述。由于深度学习和多个神经网络的参与，生成的AI不仅可以预测，而且还基于提供的数据库生成新内容。因此，所有这些组件和算法都可以使系统能够生成基于AI的解决方案。
生成人工智能的商业利益
博客文章的这一部分将展示生成人工智能的业务应用。生活的几乎每个领域都在利用生成的AI。让我们通过浏览以下几点进一步探讨它： 文本内容生成： 实际上，生成ai用于生成文本数据，例如编写文章，并将一种语言转化为另一种语言。此应用程序的最好示例是 gpt-3模型，该模型生成了从各种资源收集的基于文本的响应。此外，生成的AI大量用于构建AI驱动的聊天机器人，例如Chatgpt。它不仅像人类一样响应，而且还可以帮助程序员在编码文件中。此外，生成人工智能可以创建算法并创建插件。 图像生成: 系统功能足够强大，即使在文本形式中给出的输入也可以创建各种实体的图像。此外，它可以根据提供的草图为人类的面孔提供真实的外观。此外，生成的AI模型可以将一种类型的图像转换为另一种图像。最重要的是，它可以用于实时的MRI和其他成像。 音频/视频生成: 这是生成AI的另一种应用，您可以在其中生成音频视频。生成对抗网络（GAN）可以生成视频，如果提供了单个帧，则可以预测下一帧。此外，它还可以改善现有视频的分辨率。因此，娱乐行业是该应用程序的主要受益者，因为他们可以在电影制作，歌曲创作，音乐录制和形成各种类型的美术馆中使用它。 同样，关于人工智能的这一分支，还有更多探索。它已将自动化带入了众多企业领域。
结论
因此，我们将在这里结束这篇博客文章。希望，您对 生成人工智能有了更好的了解。此外，我们还经历了生成的AI模型及其工作模式。因此，我们已经很好地回答了这个问题是什么是 生成的ai**？实际上，人工智能的这个分支正在孕育创造力的新思想。此外，我们已经发表了有关AI，Chatgpt和Chatgpt集成的一些文章，因此请不要忘记给他们阅读。 最后，Containerize.com不断地撰写有关进一步开源产品和主题的博客文章。此外，您可以在我们的社交媒体帐户上关注我们Facebook，LinkedIn和Twitter。
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常见问题解答
生成AI的目的是什么？ 生成人工智能的主要目的是制造以AI为动力的系统来接收用户输入，处理它们并根据其维护的数据库生成新内容。有关更多详细信息，请访问此链接。