技术速递｜生成式 AI 和 LLM 工作原理

生成式 AI 是一种人工智能，能够创建原始内容，例如自然语言、图像、音频和代码。生成式 AI 的输出基于用户提供的输入。用户与生成式 AI 交互的一种常见方法是使用自然语言作为输入的聊天应用程序。OpenAI 开发的 ChatGPT 是一个常见的示例。使用自然语言作为输入的生成式 AI 应用由大语言模型（LLM）提供支持，以执行自然语言处理（NLP）。

生成式 AI 的工作原理

所有生成式 AI 都基于模型构建。这些模型以内容形式（如自然语言、图像、音频和代码）使用大量数据集进行训练。生成式 AI 模型使用训练数据中标识的模式来生成新的统计相似内容。

用户提供的输入由 AI 模型用于生成输出。输入首先分析为模型可以理解的数据形式。然后，该模型使用该数据从其训练中识别匹配模式，并将其组合在一起以生成最终输出。生成式 AI 模型旨在生成独特的内容，因此它们不会为相同的输入生成相同的输出。

支持自然语言作为输入或输出的生成式 AI 应用利用 LLM 执行此操作。LLM 用于执行 NLP，该 NLP 对输入文本进行分类并确定其情绪。生成式 AI 模型使用该分类和情绪分析来识别模式并生成输出。如果输出为文本，那么使用 LLM 即可生成。若是输出为音频或图像，则需要借助其他模型来提供用于生成该格式输出的数据和模式。

生成式 AI 的常见用途

生成式 AI 应用支持各种潜在用例及输出，以下部分将探讨这些用例和潜在输出。

自然语言生成

一些生成式 AI 应用可以生成自然语言输出，例如：

• 为 LinkedIn 个人资料撰写专业的概述
• 为网上店铺的商品撰写丰富的描述
• 提供健康餐的创意

例如，基于用户输入“给我一份含胡椒粉的健康早餐的三个创意”，生成式 AI 应用可能会生成以下输出：

好的，这里有三种含胡椒粉的健康早餐：

1. 甜椒炒鸡蛋：甜椒切碎，在锅里炒软。然后加入打散的鸡蛋，翻炒均匀。搭配全麦吐司食用，就是一份营养早餐。