生成式人工智慧使機器不僅可以從資料中學習，還可以產生與用於訓練它的輸入類似的新資訊。其影響是多維的，因為該技術可用於設計、音樂、藝術等。 而且，隨著生成式人工智慧在多個行業的應用，許多公司都感受到了它的影響。根據我們的生成式人工智慧報告，文字應用程式是採用生成式人工智慧工具的首要原因（40.8%）。 為了理解為什麼該技術主要用於文字應用程序，我們將詳細探討主要應用程式。這些都是： 音訊應用 文字應用 對話式應用 數據增強 視訊/視覺應用 音訊應用 生成式人工智慧音訊模型使用機器學習技術、人工智慧和演算法從現有數據中創建新的聲音。這些數據可以包括樂譜、環境聲音、錄音或語音轉聲音效果。 模型經過訓練後，他們可以創建原創且獨特的新音訊。每個模型使用不同類型的提示來產生音訊內容，可以是： 環境數據 MIDI數據 使用者即時輸入 文字提示 現有錄音 生成式人工智慧音訊模型有多種應用： 1. 數據可聽化 模型可以將複雜的數據模式轉換為聽覺表示，使分析師和研究人員可以透過聲音理解和探索數據。這可以應用於科學研究、資料視覺化和探索性資料分析。 2. 互動音訊體驗 透過創建互動式和動態音訊體驗，模型可以為虛擬實境環境和視訊遊戲產生自適應音軌。這些模型還可以響應環境變化或使用者輸入，以提高參與度和沈浸感。 3. 音樂生成與創作 對於這些模型來說，創建音樂伴奏或創作原創音樂作品很容易；他們可以從現有的作品中學習風格和模式，以產生節奏、旋律和和聲。 4. 音訊增強與修復 您可以使用生成式 AI 來恢復和增強錄音，從而減少噪音、提高聲音的整體品質並消除音損。這對於出於存檔目的的音訊恢復非常有用。 5.音效創作與合成 模型可以合成獨特且真實的聲音，例如樂器、抽象音景和環境效果。他們可以創建複製現實世界音訊或全新音訊體驗的聲音。 6. 音訊字幕和轉錄 模型有助於實現語音到文字轉錄和音訊字幕的自動化，可以大大提高播客、視訊甚至現場活動等多種媒體格式的可訪問性。 7. 語音合成與語音克隆 您可以透過產生人工智慧模型來複製某人的聲音，並創建聽起來與他們一模一樣的語音。這對於有聲書旁白、語音助理和畫外音製作非常有用。 8.個性化音訊內容 透過使用生成式 AI 模型，您可以根據個人喜好創建個人化音訊內容。其範圍可以從環境音景到個人化播放列表，甚至是人工智慧生成的播客。 生成式人工智慧音訊模型如何運作？ 與其他人工智慧系統一樣，產生音訊模型在大量資料集上進行訓練以產生新的音訊輸出。具體的訓練方法可以根據每個模型的架構而有所不同。 讓我們透過探索兩種不同的模型來看看這通常是如何完成的：WaveNet 和 GAN。 波網 WaveNet 由 Google DeepMind 創建，是一種基於深度神經網路的生成音訊模型。使用擴張卷積，它透過引用先前的音訊樣本來創建高品質的音訊。它可以產生逼真的語音和音樂，在語音合成、音訊增強和音訊風格適應方面都有應用。其操作流程包括： **波形採樣。**WaveNet 從輸入波形開始，通常是一系列音訊樣本，透過多個卷積層進行處理。 **擴張卷積。**為了辨識音訊波形中的長跨依賴性，WaveNet 採用擴張卷積層。膨脹幅度設定卷積層中感受野的大小，幫助模型區分擴展模式。 **自迴歸模型。**WaveNet 以自回歸的方式連續產生音訊樣本，每個樣本都受到其前輩的影響。然後，它根據先前的樣本預測即將到來的樣本的可能性。 **抽樣機制。**為了從模型的預測機率分佈中提取音訊樣本，WaveNet 採用了 softmax 取樣方法，確保了多樣化且真實的音訊輸出。 **培訓協議。**該模型使用最大可能性估計技術進行訓練，該技術旨在增加訓練資料對於模型參數的機率。 生成對抗網路（GAN） GAN 包含兩個神經網路：一個用於建立音訊樣本的生成器和一個用於判斷其真實性的鑑別器。概述如下： **建築學。**GAN 由生成器和判別器構成。前者攝取隨機雜訊向量，輸出音訊樣本，而後者評估音訊的真實性。 **訓練動態。**生成器在訓練期間根據隨機雜訊創建音訊樣本，鑑別器的任務是對它們進行分類。生成器協同工作，細化其輸出，使其對鑑別器來說顯得真實，並且這種同步是透過減少鑑別器的結果與每個樣本的實際標籤之間的二元交叉熵損失來執行的。 **對抗性損失。**GAN 旨在減少對抗性損失，即真實音訊樣本分佈與假音訊樣本分佈之間的差距。這種最小化在生成器的增強功能（用於更真實的輸出）和鑑別器的改進（區分真實音訊和生成的音訊）之間輪換。 **音訊應用程式。**GAN 有多種音訊用途，例如音樂創作、音訊風格調變和音訊校正。對於音樂創作，生成器會自我完善以形成新的音樂產出。對於風格調製，它將風格從一個樣本調整到另一個樣本。為了進行糾正，它經過訓練可以消除噪音或缺陷。 文字應用 人工智慧文字產生器使用人工智慧來建立書面副本，這對於網站內容創建、報告和文章生成、社交媒體貼文創建等應用程式很有幫助。 透過使用現有數據，這些人工智慧文字產生器可以確保內容符合客製化的興趣。他們還幫助就人們最感興趣的內容（從產品到資訊）提供建議。 生成式人工智慧文字模型有多種應用： 1. 語言翻譯 這些模型可用於改進語言翻譯服務，因為它們可以分析大量文字並即時產生準確的翻譯。這有助於加強不同語言之間的溝通。 2、內容創作 內容創建可能是最受歡迎的應用程式之一，指的是部落格文章、社交媒體貼文、產品描述等。模型經過大量資料的訓練，可以非常快速地產生高品質的內容。 3. 總結 模型有助於文字摘要，透過突出顯示最重要的點來提供簡潔且易於閱讀的資訊版本。這在總結研究論文、書籍、部落格文章和其他長篇內容時非常有用。 4. 聊天機器人和虛擬助手 虛擬助理和聊天機器人都使用文字生成模型來以對話方式與使用者互動。這些助手可以理解用戶的查詢並提供相關答案，同時提供個人化的信息和幫助。 5. SEO優化的內容 文字產生器可以幫助優化搜尋引擎的文字。他們可以決定元描述、標題，甚至是關鍵字。您可以輕鬆找到搜尋最多的主題及其關鍵字量，以確保您擁有排名最高的網址。 生成人工智慧文字模型如何運作？ AI 驅動的內容產生器使用自然語言處理 (NLP) 和自然語言生成 (NLG) 技術來創建文字。這些工具具有改進企業數據、根據用戶互動自訂內容以及製作個人化產品描述的優勢。 演算法結構與訓練 基於 NLG 的內容是由演算法精心設計和建構的。這些通常是文字生成演算法，經歷無監督學習的初始階段。在此階段，語言轉換器模型將自身沉浸在龐大的資料集中，提取各種見解。 透過對大量資料進行訓練，該模型能夠熟練地創建精確的向量表示。這有助於透過增強的上下文感知來預測單字、短語和更大的文字區塊。 從 RNN 到 Transformer 的演變 雖然循環神經網路 (RNN) 一直是深度學習的傳統選擇，但它們通常難以對擴展上下文進行建模。這個缺點來自於梯度消失問題。 當深度網路（無論是前饋網路還是循環網路）發現很難將資訊從輸出層傳回初始層時，就會出現此問題。這導致多層模型要么無法在特定資料集上進行有效訓練，要么過早接受不太理想的解決方案。 變形金剛的出現就是為了解決這個困境。隨著資料量和架構複雜度的增加，變壓器提供了平行處理能力等優勢。他們在識別長模式方面經驗豐富，這會導致更強大、更細緻的語言模型。 簡化後，文字產生的步驟如下所示： **資料收集和預處理。**文字資料收集、清理和標記化為更小的單元以用於模型輸入。 **模型訓練。**該模型根據令牌序列進行訓練，並調整其參數，以便根據先前的令牌來預測序列中的下一個令牌。 **一代。**模型經過訓練後，它可以根據提供的種子序列和先前產生的標記一次預測一個標記，從而創建新文字。 **解碼策略。**您可以使用不同的策略，例如波束搜尋、op-k/top-p 取樣或貪婪編碼來選擇下一個標記。 **微調。**預先訓練的模型會針對特定任務或領域定期進行調整，以提高表現。 對話式應用 對話式人工智慧專注於幫助人類和人工智慧系統之間進行自然語言對話。利用 NLG 和自然語言理解 (NLU) 等技術，它可以實現無縫互動。 生成式人工智慧對話模型有多種應用： 1.自然語言理解（NLU） 對話式 AI 使用複雜的 NLU 技術來理解和解釋使用者語句和查詢背後的含義。透過分析使用者輸入中的意圖、上下文和實體，對話式人工智慧可以提取重要資訊以產生適當的答案。 2. 語音識別 對話式人工智慧系統使用先進的演算法將口語轉換為文字。這使得系統能夠理解並處理使用者以語音或語音命令的形式輸入的內容。 3.自然語言生成（NLG） 為了即時產生類似人類的答案，對話式人工智慧系統使用 NLG 技術。透過利用預先定義的模板、神經網路或機器學習模型，系統可以為查詢創建有意義且適合上下文的答案。 4. 對話管理 使用強大的對話管理演算法，對話式人工智慧系統可以保持上下文感知和連貫的對話。這些演算法使人工智慧系統能夠以自然且類似人類的方式理解和回答用戶輸入。 生成式人工智慧對話模型如何運作？ 在底層深度神經網路和機器學習的支持下，典型的對話式人工智慧流程包括： 允許使用者將文字輸入系統或自動語音辨識的介面，即將語音轉換為文字的使用者介面。 自然語言處理從文字或音訊輸入中提取使用者的意圖，將文字轉換為結構化資料。 自然語言理解根據上下文、語法和含義處理數據，以便更好地理解實體和意圖。它還幫助它充當對話管理單元，以建立適當的答案。 人工智慧模型根據意圖和模型的訓練資料為使用者預測最佳答案。自然語言生成從上述過程中推斷，形成與人類互動的適當答案。 數據增強 透過使用人工智慧演算法，尤其是生成模型，您可以建立新的合成資料點，並將其新增至現有資料集中。這通常用於機器學習和深度學習應用程序，以透過增加訓練資料的大小和多樣性來增強模型效能。 資料增強可以幫助克服不平衡或有限資料集的挑戰。透過創建與原始數據相似的新數據點，數據科學家可以確保模型更強大，並且能夠更好地概括未見過的數據。 變分自動編碼器 (VAE) 和生成對抗網路 (GAN) 等生成人工智慧模型有望生成高品質的合成資料。他們了解輸入資料的基本分佈，並能夠創建與原始資料點非常相似的新樣本 變分自動編碼器 (VAE) 利用編碼器-解碼器架構的生成模型類型。編碼器學習輸入資料的低維表示（潛在空間），解碼器從潛在空間重建輸入資料。 VAE 在潛在空間上強制採用機率結構，使它們可以透過從學習的分佈中取樣來創建新的資料點。這些模型對於具有複雜結構（如文字或圖像）的輸入資料的資料增強任務非常有用。 生成對抗網路（GAN） 由兩個同時訓練的神經網路組成，即鑑別器和生成器。生成器創建合成數據點，鑑別器透過將所創建數據與原始數據進行比較來評估所創建數據的品質。 生成器和鑑別器都相互競爭，生成器試圖創建真實的數據點來欺騙鑑別器。鑑別器試圖準確地區分真實數據和產生數據，隨著訓練的進行，生成器能夠更好地產生高品質的合成數據。 生成式人工智慧資料增強模型有多種應用： 1. 醫學影像 MRI 掃描或 X 光等合成醫學影像的產生有助於增加訓練資料集的大小並增強診斷模型的效能。 2.自然語言處理（NLP） 透過更改現有句子來建立新的文字樣本，例如用同義詞替換單字、添加雜訊或更改詞序。這有助於提高機器翻譯模型、文字分類和情感分析的性能。 3.電腦視覺 透過建立具有不同變換（如平移、旋轉和縮放）的新影像來增強影像資料集。有助於增強物件偵測、影像分類和分割模型的效能。 4.時間序列分析 透過對底層模式進行建模並創建具有相似特徵的新序列來產生合成時間序列數據，這有助於增強異常檢測、時間序列預測和分類模型的性能。 5. 自治系統 為自動駕駛汽車和無人機創建合成感測器資料可以對人工智慧系統進行安全和廣泛的訓練，而無需考慮現實世界的風險。 6. 機器人技術 產生合成物件和場景可以讓機器人在部署到現實世界之前接受虛擬環境中導航和操作等任務的訓練。 生成式人工智慧資料增強模型如何運作？ 增強數據源自原始數據，經過微小改變，而合成數據是在不使用原始數據集的情況下人為生成的。後者經常使用 GAN 和深度神經網路 (DNN) 來產生合成資料。 有一些數據增強技術： 文字資料增強 **句子或單字的洗牌。**隨機改變句子或單字的位置。 **詞替換。**您可以用同義詞替換單字。 **語法樹操作。**使用相同的單字複述句子。 **隨機詞插入。**隨機添加單字。 **隨機刪除單字。**隨機刪除單字。 音訊資料增強 **噪音注入。**在音訊資料集中新增隨機或高斯雜訊以增強模型效能。 **轉移。**以隨機秒數向左或向右移動音訊。 **改變速度。**按固定比率拉伸時間序列。 **改變音調。**隨機改變音訊音高。 影像資料增強 **色彩空間變換。**隨機變更 RGB 色彩通道、亮度和對比度。 **影像混合。**融合和混合多個影像。 **幾何變換。**任意裁剪、縮放、翻轉、旋轉、拉伸影像；但是，在對同一圖像應用各種變換時要小心，因為它會降低模型的性能。 **隨機擦除。**刪除原始影像的一部分。 **核心過濾器。**隨機變更影像的模糊度或清晰度。 視覺/視訊應用 生成式人工智慧對於視訊應用程式變得越來越重要，因為它能夠以以前不切實際或不可能的方式產生、修改和分析影片內容。 然而，隨著生成式人工智慧在視訊應用中的使用越來越多，一些道德問題也隨之出現。例如，深度贗品已被惡意使用，因此對檢測和對抗它們的工具的需求不斷增長。 真實性驗證、使用某人肖像的知情同意以及對視頻製作行業就業的潛在影響只是仍然需要應對的一些挑戰。 生成式人工智慧視訊模型有多種應用： 1. 內容創作 生成模型可用於建立原始影片內容，例如動畫、視覺效果或整個場景。這對於預算緊張的電影製片人或廣告商尤其重要，他們可能無法承擔大量的 CGI 或真人拍攝費用。 2. 視訊增強 生成模型可以將低解析度視頻升級到更高分辨率，填充丟失的幀以平滑視頻，或恢復舊的或損壞的視頻片段。 3.個人化內容 生成式人工智慧可以更改影片以適應個人喜好或要求。例如，可以調整場景以在招牌上顯示觀看者的名字，或觀看者先前表示感興趣的產品。 4.虛擬實境和遊戲 生成式人工智慧可用於產生逼真的互動式環境或角色。這為遊戲或虛擬實境體驗中的更具動態性和響應性的世界提供了潛力。 5. 培訓 由於其能夠創建多樣化且真實的場景，生成式人工智慧非常適合訓練目的。它可以產生用於駕駛員培訓的各種道路場景或用於培訓醫療保健專業人員的醫療場景。 6. 數據增強 對於基於視訊的機器學習項目，有時沒有足夠的數據。生成模型可以創建與現有數據集相似但不相同的附加視訊數據，從而增強訓練模型的穩健性。 7.視頻壓縮 生成模型可以透過學習從壓縮表示再現高品質影片來幫助執行更有效的視訊壓縮技術。 8.互動內容 生成模型可用於互動式視訊裝置或體驗，其中視訊內容即時響應用戶輸入。 9. 行銷和廣告 公司可以使用生成式人工智慧為觀眾創建個人化影片廣告，或快速產生影片廣告的多個版本以進行 A/B 測試。 10.其他輸入的視訊合成 生成式人工智慧可以根據文字描述或其他類型的輸入產生影片剪輯，從而實現講故事或視覺化技術的新方式。 生成式人工智慧視訊模型如何運作？ 產生視訊模型是根據現有影片建立新影片的電腦程式。他們從影片收藏中學習並產生看起來既獨特又逼真的新影片。 透過在虛擬實境、電影和電玩遊戲開發中的實際應用，產生視訊模型可用於內容創建、視訊合成和特效生成。 建立生成視訊模型涉及： 準備視訊數據 第一步包括收集反映要製作的輸出類型的各種影片。透過丟棄任何不相關或不合格的內容來簡化和完善該集合，從而保證品質和相關性。然後，必須將資料組織成單獨的資料集，以用於訓練和驗證模型的效能。 選擇正確的生成模型 選擇合適的架構來產生影片至關重要。潛在的選擇包括變分自動編碼器（VAE）或生成對抗網路（GAN）。選項有： **變分自動編碼器（VAE）。**這些模型獲得對影片的潛在理解，然後透過從該獲得的潛在領域中提取樣本來製作新的序列。 **生成對抗網路（GAN）。**這些模型由生成器和鑑別器組成，它們協同工作以產生逼真的視訊。 **循環神經網路 (RNN)。**模型擅長識別影片中基於時間的模式，並根據這些識別的模式產生序列。 **條件生成模型。**這些模型根據特定的給定屬性或資料建立影片。選擇時需考慮計算需求、複雜性和專案特定需求等因素。 影片生成模型的訓練過程 概述了所選生成模型的結構和超參數。精選的視訊資料教導模型，旨在創建可信且多樣化的視訊序列。需要使用驗證資料集來一致地檢查模型的有效性。 細化輸出 如果需要，需要調整生成的序列以提高其清晰度和連續性。採用各種增強技術，例如減少噪音、穩定影片或調整顏色。 模型的評估與最佳化 製作的影片需要使用多種標準進行檢查，例如視覺吸引力、真實性和多樣性。專業使用者或專家的意見有助於衡量影片產生模型的實用性和效率。 使用模型 如果一切正常，則可以啟動模型來產生新的影片序列。視訊生成模型可用於多種領域，包括視訊創作、特殊電影效果或虛擬實境中的沉浸式體驗。 台灣生成式AI的專業廠商 推薦 集仕多ChoozMo 回到上一頁
生成式人工智慧使機器不僅可以從資料中學習，還可以產生與用於訓練它的輸入類似的新資訊。其影響是多維的，因為該技術可用於設計、音樂、藝術等。 而且，隨著生成式人工智慧在多個行業的應用，許多公司都感受到了它的影響。根據我們的生成式人工智慧報告，文字應用程式是採用生成式人工智慧工具的首要原因（40.8%）。 為了理解為什麼該技術主要用於文字應用程序，我們將詳細探討主要應用程式。這些都是： 音訊應用 文字應用 對話式應用 數據增強 視訊/視覺應用 音訊應用 生成式人工智慧音訊模型使用機器學習技術、人工智慧和演算法從現有數據中創建新的聲音。這些數據可以包括樂譜、環境聲音、錄音或語音轉聲音效果。 模型經過訓練後，他們可以創建原創且獨特的新音訊。每個模型使用不同類型的提示來產生音訊內容，可以是： 環境數據 MIDI數據 使用者即時輸入 文字提示 現有錄音 生成式人工智慧音訊模型有多種應用： 1. 數據可聽化 模型可以將複雜的數據模式轉換為聽覺表示，使分析師和研究人員可以透過聲音理解和探索數據。這可以應用於科學研究、資料視覺化和探索性資料分析。 2. 互動音訊體驗 透過創建互動式和動態音訊體驗，模型可以為虛擬實境環境和視訊遊戲產生自適應音軌。這些模型還可以響應環境變化或使用者輸入，以提高參與度和沈浸感。 3. 音樂生成與創作 對於這些模型來說，創建音樂伴奏或創作原創音樂作品很容易；他們可以從現有的作品中學習風格和模式，以產生節奏、旋律和和聲。 4. 音訊增強與修復 您可以使用生成式 AI 來恢復和增強錄音，從而減少噪音、提高聲音的整體品質並消除音損。這對於出於存檔目的的音訊恢復非常有用。 5.音效創作與合成 模型可以合成獨特且真實的聲音，例如樂器、抽象音景和環境效果。他們可以創建複製現實世界音訊或全新音訊體驗的聲音。 6. 音訊字幕和轉錄 模型有助於實現語音到文字轉錄和音訊字幕的自動化，可以大大提高播客、視訊甚至現場活動等多種媒體格式的可訪問性。 7. 語音合成與語音克隆 您可以透過產生人工智慧模型來複製某人的聲音，並創建聽起來與他們一模一樣的語音。這對於有聲書旁白、語音助理和畫外音製作非常有用。 8.個性化音訊內容 透過使用生成式 AI 模型，您可以根據個人喜好創建個人化音訊內容。其範圍可以從環境音景到個人化播放列表，甚至是人工智慧生成的播客。 生成式人工智慧音訊模型如何運作？ 與其他人工智慧系統一樣，產生音訊模型在大量資料集上進行訓練以產生新的音訊輸出。具體的訓練方法可以根據每個模型的架構而有所不同。 讓我們透過探索兩種不同的模型來看看這通常是如何完成的：WaveNet 和 GAN。 波網 WaveNet 由 Google DeepMind 創建，是一種基於深度神經網路的生成音訊模型。使用擴張卷積，它透過引用先前的音訊樣本來創建高品質的音訊。它可以產生逼真的語音和音樂，在語音合成、音訊增強和音訊風格適應方面都有應用。其操作流程包括： **波形採樣。**WaveNet 從輸入波形開始，通常是一系列音訊樣本，透過多個卷積層進行處理。 **擴張卷積。**為了辨識音訊波形中的長跨依賴性，WaveNet 採用擴張卷積層。膨脹幅度設定卷積層中感受野的大小，幫助模型區分擴展模式。 **自迴歸模型。**WaveNet 以自回歸的方式連續產生音訊樣本，每個樣本都受到其前輩的影響。然後，它根據先前的樣本預測即將到來的樣本的可能性。 **抽樣機制。**為了從模型的預測機率分佈中提取音訊樣本，WaveNet 採用了 softmax 取樣方法，確保了多樣化且真實的音訊輸出。 **培訓協議。**該模型使用最大可能性估計技術進行訓練，該技術旨在增加訓練資料對於模型參數的機率。 生成對抗網路（GAN） GAN 包含兩個神經網路：一個用於建立音訊樣本的生成器和一個用於判斷其真實性的鑑別器。概述如下： **建築學。**GAN 由生成器和判別器構成。前者攝取隨機雜訊向量，輸出音訊樣本，而後者評估音訊的真實性。 **訓練動態。**生成器在訓練期間根據隨機雜訊創建音訊樣本，鑑別器的任務是對它們進行分類。生成器協同工作，細化其輸出，使其對鑑別器來說顯得真實，並且這種同步是透過減少鑑別器的結果與每個樣本的實際標籤之間的二元交叉熵損失來執行的。 **對抗性損失。**GAN 旨在減少對抗性損失，即真實音訊樣本分佈與假音訊樣本分佈之間的差距。這種最小化在生成器的增強功能（用於更真實的輸出）和鑑別器的改進（區分真實音訊和生成的音訊）之間輪換。 **音訊應用程式。**GAN 有多種音訊用途，例如音樂創作、音訊風格調變和音訊校正。對於音樂創作，生成器會自我完善以形成新的音樂產出。對於風格調製，它將風格從一個樣本調整到另一個樣本。為了進行糾正，它經過訓練可以消除噪音或缺陷。 文字應用 人工智慧文字產生器使用人工智慧來建立書面副本，這對於網站內容創建、報告和文章生成、社交媒體貼文創建等應用程式很有幫助。 透過使用現有數據，這些人工智慧文字產生器可以確保內容符合客製化的興趣。他們還幫助就人們最感興趣的內容（從產品到資訊）提供建議。 生成式人工智慧文字模型有多種應用： 1. 語言翻譯 這些模型可用於改進語言翻譯服務，因為它們可以分析大量文字並即時產生準確的翻譯。這有助於加強不同語言之間的溝通。 2、內容創作 內容創建可能是最受歡迎的應用程式之一，指的是部落格文章、社交媒體貼文、產品描述等。模型經過大量資料的訓練，可以非常快速地產生高品質的內容。 3. 總結 模型有助於文字摘要，透過突出顯示最重要的點來提供簡潔且易於閱讀的資訊版本。這在總結研究論文、書籍、部落格文章和其他長篇內容時非常有用。 4. 聊天機器人和虛擬助手 虛擬助理和聊天機器人都使用文字生成模型來以對話方式與使用者互動。這些助手可以理解用戶的查詢並提供相關答案，同時提供個人化的信息和幫助。 5. SEO優化的內容 文字產生器可以幫助優化搜尋引擎的文字。他們可以決定元描述、標題，甚至是關鍵字。您可以輕鬆找到搜尋最多的主題及其關鍵字量，以確保您擁有排名最高的網址。 生成人工智慧文字模型如何運作？ AI 驅動的內容產生器使用自然語言處理 (NLP) 和自然語言生成 (NLG) 技術來創建文字。這些工具具有改進企業數據、根據用戶互動自訂內容以及製作個人化產品描述的優勢。 演算法結構與訓練 基於 NLG 的內容是由演算法精心設計和建構的。這些通常是文字生成演算法，經歷無監督學習的初始階段。在此階段，語言轉換器模型將自身沉浸在龐大的資料集中，提取各種見解。 透過對大量資料進行訓練，該模型能夠熟練地創建精確的向量表示。這有助於透過增強的上下文感知來預測單字、短語和更大的文字區塊。 從 RNN 到 Transformer 的演變 雖然循環神經網路 (RNN) 一直是深度學習的傳統選擇，但它們通常難以對擴展上下文進行建模。這個缺點來自於梯度消失問題。 當深度網路（無論是前饋網路還是循環網路）發現很難將資訊從輸出層傳回初始層時，就會出現此問題。這導致多層模型要么無法在特定資料集上進行有效訓練，要么過早接受不太理想的解決方案。 變形金剛的出現就是為了解決這個困境。隨著資料量和架構複雜度的增加，變壓器提供了平行處理能力等優勢。他們在識別長模式方面經驗豐富，這會導致更強大、更細緻的語言模型。 簡化後，文字產生的步驟如下所示： **資料收集和預處理。**文字資料收集、清理和標記化為更小的單元以用於模型輸入。 **模型訓練。**該模型根據令牌序列進行訓練，並調整其參數，以便根據先前的令牌來預測序列中的下一個令牌。 **一代。**模型經過訓練後，它可以根據提供的種子序列和先前產生的標記一次預測一個標記，從而創建新文字。 **解碼策略。**您可以使用不同的策略，例如波束搜尋、op-k/top-p 取樣或貪婪編碼來選擇下一個標記。 **微調。**預先訓練的模型會針對特定任務或領域定期進行調整，以提高表現。 對話式應用 對話式人工智慧專注於幫助人類和人工智慧系統之間進行自然語言對話。利用 NLG 和自然語言理解 (NLU) 等技術，它可以實現無縫互動。 生成式人工智慧對話模型有多種應用： 1.自然語言理解（NLU） 對話式 AI 使用複雜的 NLU 技術來理解和解釋使用者語句和查詢背後的含義。透過分析使用者輸入中的意圖、上下文和實體，對話式人工智慧可以提取重要資訊以產生適當的答案。 2. 語音識別 對話式人工智慧系統使用先進的演算法將口語轉換為文字。這使得系統能夠理解並處理使用者以語音或語音命令的形式輸入的內容。 3.自然語言生成（NLG） 為了即時產生類似人類的答案，對話式人工智慧系統使用 NLG 技術。透過利用預先定義的模板、神經網路或機器學習模型，系統可以為查詢創建有意義且適合上下文的答案。 4. 對話管理 使用強大的對話管理演算法，對話式人工智慧系統可以保持上下文感知和連貫的對話。這些演算法使人工智慧系統能夠以自然且類似人類的方式理解和回答用戶輸入。 生成式人工智慧對話模型如何運作？ 在底層深度神經網路和機器學習的支持下，典型的對話式人工智慧流程包括： 允許使用者將文字輸入系統或自動語音辨識的介面，即將語音轉換為文字的使用者介面。 自然語言處理從文字或音訊輸入中提取使用者的意圖，將文字轉換為結構化資料。 自然語言理解根據上下文、語法和含義處理數據，以便更好地理解實體和意圖。它還幫助它充當對話管理單元，以建立適當的答案。 人工智慧模型根據意圖和模型的訓練資料為使用者預測最佳答案。自然語言生成從上述過程中推斷，形成與人類互動的適當答案。 數據增強 透過使用人工智慧演算法，尤其是生成模型，您可以建立新的合成資料點，並將其新增至現有資料集中。這通常用於機器學習和深度學習應用程序，以透過增加訓練資料的大小和多樣性來增強模型效能。 資料增強可以幫助克服不平衡或有限資料集的挑戰。透過創建與原始數據相似的新數據點，數據科學家可以確保模型更強大，並且能夠更好地概括未見過的數據。 變分自動編碼器 (VAE) 和生成對抗網路 (GAN) 等生成人工智慧模型有望生成高品質的合成資料。他們了解輸入資料的基本分佈，並能夠創建與原始資料點非常相似的新樣本 變分自動編碼器 (VAE) 利用編碼器-解碼器架構的生成模型類型。編碼器學習輸入資料的低維表示（潛在空間），解碼器從潛在空間重建輸入資料。 VAE 在潛在空間上強制採用機率結構，使它們可以透過從學習的分佈中取樣來創建新的資料點。這些模型對於具有複雜結構（如文字或圖像）的輸入資料的資料增強任務非常有用。 生成對抗網路（GAN） 由兩個同時訓練的神經網路組成，即鑑別器和生成器。生成器創建合成數據點，鑑別器透過將所創建數據與原始數據進行比較來評估所創建數據的品質。 生成器和鑑別器都相互競爭，生成器試圖創建真實的數據點來欺騙鑑別器。鑑別器試圖準確地區分真實數據和產生數據，隨著訓練的進行，生成器能夠更好地產生高品質的合成數據。 生成式人工智慧資料增強模型有多種應用： 1. 醫學影像 MRI 掃描或 X 光等合成醫學影像的產生有助於增加訓練資料集的大小並增強診斷模型的效能。 2.自然語言處理（NLP） 透過更改現有句子來建立新的文字樣本，例如用同義詞替換單字、添加雜訊或更改詞序。這有助於提高機器翻譯模型、文字分類和情感分析的性能。 3.電腦視覺 透過建立具有不同變換（如平移、旋轉和縮放）的新影像來增強影像資料集。有助於增強物件偵測、影像分類和分割模型的效能。 4.時間序列分析 透過對底層模式進行建模並創建具有相似特徵的新序列來產生合成時間序列數據，這有助於增強異常檢測、時間序列預測和分類模型的性能。 5. 自治系統 為自動駕駛汽車和無人機創建合成感測器資料可以對人工智慧系統進行安全和廣泛的訓練，而無需考慮現實世界的風險。 6. 機器人技術 產生合成物件和場景可以讓機器人在部署到現實世界之前接受虛擬環境中導航和操作等任務的訓練。 生成式人工智慧資料增強模型如何運作？ 增強數據源自原始數據，經過微小改變，而合成數據是在不使用原始數據集的情況下人為生成的。後者經常使用 GAN 和深度神經網路 (DNN) 來產生合成資料。 有一些數據增強技術： 文字資料增強 **句子或單字的洗牌。**隨機改變句子或單字的位置。 **詞替換。**您可以用同義詞替換單字。 **語法樹操作。**使用相同的單字複述句子。 **隨機詞插入。**隨機添加單字。 **隨機刪除單字。**隨機刪除單字。 音訊資料增強 **噪音注入。**在音訊資料集中新增隨機或高斯雜訊以增強模型效能。 **轉移。**以隨機秒數向左或向右移動音訊。 **改變速度。**按固定比率拉伸時間序列。 **改變音調。**隨機改變音訊音高。 影像資料增強 **色彩空間變換。**隨機變更 RGB 色彩通道、亮度和對比度。 **影像混合。**融合和混合多個影像。 **幾何變換。**任意裁剪、縮放、翻轉、旋轉、拉伸影像；但是，在對同一圖像應用各種變換時要小心，因為它會降低模型的性能。 **隨機擦除。**刪除原始影像的一部分。 **核心過濾器。**隨機變更影像的模糊度或清晰度。 視覺/視訊應用 生成式人工智慧對於視訊應用程式變得越來越重要，因為它能夠以以前不切實際或不可能的方式產生、修改和分析影片內容。 然而，隨著生成式人工智慧在視訊應用中的使用越來越多，一些道德問題也隨之出現。例如，深度贗品已被惡意使用，因此對檢測和對抗它們的工具的需求不斷增長。 真實性驗證、使用某人肖像的知情同意以及對視頻製作行業就業的潛在影響只是仍然需要應對的一些挑戰。 生成式人工智慧視訊模型有多種應用： 1. 內容創作 生成模型可用於建立原始影片內容，例如動畫、視覺效果或整個場景。這對於預算緊張的電影製片人或廣告商尤其重要，他們可能無法承擔大量的 CGI 或真人拍攝費用。 2. 視訊增強 生成模型可以將低解析度視頻升級到更高分辨率，填充丟失的幀以平滑視頻，或恢復舊的或損壞的視頻片段。 3.個人化內容 生成式人工智慧可以更改影片以適應個人喜好或要求。例如，可以調整場景以在招牌上顯示觀看者的名字，或觀看者先前表示感興趣的產品。 4.虛擬實境和遊戲 生成式人工智慧可用於產生逼真的互動式環境或角色。這為遊戲或虛擬實境體驗中的更具動態性和響應性的世界提供了潛力。 5. 培訓 由於其能夠創建多樣化且真實的場景，生成式人工智慧非常適合訓練目的。它可以產生用於駕駛員培訓的各種道路場景或用於培訓醫療保健專業人員的醫療場景。 6. 數據增強 對於基於視訊的機器學習項目，有時沒有足夠的數據。生成模型可以創建與現有數據集相似但不相同的附加視訊數據，從而增強訓練模型的穩健性。 7.視頻壓縮 生成模型可以透過學習從壓縮表示再現高品質影片來幫助執行更有效的視訊壓縮技術。 8.互動內容 生成模型可用於互動式視訊裝置或體驗，其中視訊內容即時響應用戶輸入。 9. 行銷和廣告 公司可以使用生成式人工智慧為觀眾創建個人化影片廣告，或快速產生影片廣告的多個版本以進行 A/B 測試。 10.其他輸入的視訊合成 生成式人工智慧可以根據文字描述或其他類型的輸入產生影片剪輯，從而實現講故事或視覺化技術的新方式。 生成式人工智慧視訊模型如何運作？ 產生視訊模型是根據現有影片建立新影片的電腦程式。他們從影片收藏中學習並產生看起來既獨特又逼真的新影片。 透過在虛擬實境、電影和電玩遊戲開發中的實際應用，產生視訊模型可用於內容創建、視訊合成和特效生成。 建立生成視訊模型涉及： 準備視訊數據 第一步包括收集反映要製作的輸出類型的各種影片。透過丟棄任何不相關或不合格的內容來簡化和完善該集合，從而保證品質和相關性。然後，必須將資料組織成單獨的資料集，以用於訓練和驗證模型的效能。 選擇正確的生成模型 選擇合適的架構來產生影片至關重要。潛在的選擇包括變分自動編碼器（VAE）或生成對抗網路（GAN）。選項有： **變分自動編碼器（VAE）。**這些模型獲得對影片的潛在理解，然後透過從該獲得的潛在領域中提取樣本來製作新的序列。 **生成對抗網路（GAN）。**這些模型由生成器和鑑別器組成，它們協同工作以產生逼真的視訊。 **循環神經網路 (RNN)。**模型擅長識別影片中基於時間的模式，並根據這些識別的模式產生序列。 **條件生成模型。**這些模型根據特定的給定屬性或資料建立影片。選擇時需考慮計算需求、複雜性和專案特定需求等因素。 影片生成模型的訓練過程 概述了所選生成模型的結構和超參數。精選的視訊資料教導模型，旨在創建可信且多樣化的視訊序列。需要使用驗證資料集來一致地檢查模型的有效性。 細化輸出 如果需要，需要調整生成的序列以提高其清晰度和連續性。採用各種增強技術，例如減少噪音、穩定影片或調整顏色。 模型的評估與最佳化 製作的影片需要使用多種標準進行檢查，例如視覺吸引力、真實性和多樣性。專業使用者或專家的意見有助於衡量影片產生模型的實用性和效率。 使用模型 如果一切正常，則可以啟動模型來產生新的影片序列。視訊生成模型可用於多種領域，包括視訊創作、特殊電影效果或虛擬實境中的沉浸式體驗。 台灣生成式AI的專業廠商 推薦 集仕多ChoozMo
