什麼是生成式人工智慧？

生成式人工智慧指的是基於從大型資料集中學習到的模式來創建新內容（文字、圖像、音訊、視訊、程式碼、資料結構）的模型。這些系統並非簡單地將事物標記或排序，而是產生與相似但並非完全相同的新穎輸出。例如：撰寫一段文字、渲染一個標誌、寫 SQL 語句、譜寫一段旋律。這就是其核心思想。 [1]

您可能還想閱讀以下文章：

🔗 什麼是智能體人工智慧？
探索智能AI如何自主地進行規劃、行動和學習。

🔗 如今人工智慧可擴展性在實踐中究竟是什麼？
了解為什麼可擴展的人工智慧系統對成長和可靠性至關重要。

🔗 什麼是人工智慧軟體框架？
了解可重複使用的 AI 框架，以加快開發速度並提高一致性。

🔗 機器學習與人工智慧：關鍵差異詳解
比較人工智慧和機器學習的概念、能力和實際應用。

為什麼人們總是問「什麼是生成式人工智慧？」🙃

因為它感覺就像魔法一樣。你輸入一個提示，就能得到一些有用的資訊──有時精彩絕倫，有時卻又莫名其妙。這是軟體首次大規模地展現出對話性和創造性。此外，它還與搜尋、助手、分析、設計和開發工具重疊，這模糊了類別界限，坦白說，也打亂了預算。

生成式人工智慧的用途是什麼？ ✅

• 快速選秀——它能讓你以驚人的速度獲得不錯的首輪傳球。

• 模式綜合——將你可能在周一早上根本無法聯繫起來的各種來源的想法融合在一起。

• 靈活的介面－聊天、語音、圖像、API 呼叫、插件；選擇你的路徑。

• 自訂功能－從輕量級的提示模式到根據您自己的資料進行全面微調。

• 複合工作流程- 用於多階段任務的鍊式步驟，例如研究 → 大綱 → 草稿 → 品質保證。

• 工具使用－許多模型可以在對話過程中呼叫外部工具或資料庫，所以它們不會只是猜測。

• 對齊技術－例如 RLHF 等方法，有助於模型在日常使用中表現得更有益、更安全。 [2]

說實話，這些都不能說明它是水晶球。它更像是個才華洋溢的實習生，從不睡覺，偶爾會憑空想像出一份書目。

簡而言之，它的工作原理是這樣的🧩

大多數流行的文本模型都使用Transformer——一種神經網路架構，它擅長識別序列之間的關係，因此能夠以連貫的方式預測下一個詞元。對於圖像和視頻，擴散模型很常見——它們從噪聲開始，通過迭代去除噪聲，最終呈現出逼真的圖像或視頻片段。這是一種簡化，但很實用。 [3][4]

• Transformer 模型：經過相應訓練後，在語言、推理模式和多模態任務方面表現出色。 [3]

• 擴散：擅長產生逼真的影像、保持一致的風格，並透過提示或遮罩進行可控編輯。 [4]

還有混合型系統、增強檢索功能的系統和專門的架構——各種方案仍在不斷演進中。

比較表格：熱門生成式人工智慧選項🗂️

故意不完美－部分單元格略有不同，旨在反映真實買家的備註。價格會變動，因此請將這些視為定價樣式，而不是固定數字。

小提醒：不同供應商的安全系統、速率限制和政策各不相同。務必查看他們的文件—尤其是在您需要向客戶發貨的情況下。

幕後揭秘：一氣呵成的變形金剛🌀

Transformer 模型利用注意力機制來衡量每一步輸入中哪些部分最為重要。它們不像金魚拿著手電筒那樣從左到右閱讀，而是並行地遍歷整個序列，學習主題、實體和語法等模式。這種並行性——以及大量的運算資源——有助於模型的擴展。如果你聽過詞元和上下文窗口，它們就在這裡發揮作用。 [3]

幕後揭秘：一氣呵成的擴散 🎨

擴散模型學習兩種技巧：先在訓練影像中加入噪聲，然後消除雜訊以恢復逼真的影像。在生成影像時，它們從純雜訊開始，利用學習到的去雜訊過程將其還原成連貫的影像。這有點像是從靜態圖像中雕刻——雖然這個比喻並不完美，但你應該可以明白我的意思。 [4]

對齊、安全，以及「請勿擅自行動」🛡️

為什麼有些聊天模式會拒絕某些要求或提出澄清問題？其中一個重要原因是基於人類回饋的強化學習（RLHF） ：人類對樣本輸出進行評分，獎勵模型學習這些偏好，並以此為基礎模型做出更有幫助的行為。這並非精神控制，而是在人類判斷的參與下進行行為引導。 [2]

對於組織風險，諸如NIST AI 風險管理框架及其生成式 AI 概況，為評估安全性、可靠性、治理、來源和監控提供了指導。如果您在工作中推廣這些框架，您會發現這些文件是出乎意料的實用清單，而不僅僅是理論。 [5]

舉個例子：在一次試點研討會上，一個支援團隊採用了「總結→提取關鍵字段→撰寫回應→人工審核」的流程。這個流程並沒有取代人工，而是讓他們的決策更快，並且在不同班次之間更加一致。

生成式人工智慧的優點與不足之處🌤️↔️⛈️

閃耀之處：

• 內容、文件、電子郵件、規格說明、投影片的初稿

• 長篇內容的摘要，讓你不想閱讀。

• 程式碼協助和樣板程式碼簡化

• 集思廣益，提出名稱、結構、測試案例和提示訊息

• 圖像概念、社群媒體視覺效果、產品模型

• 輕量級資料整理或 SQL 鷹架

絆倒在：

• 無需檢索或工具即可獲得事實精確性

• 未明確驗證的多步驟計算

• 法律、醫學或金融領域中微妙的領域限制。

• 特殊情況、諷刺和長尾知識

• 如果配置不當，私人資料處理將會出現問題。

防護措施固然有用，但正確的做法是系統設計：增加檢索、驗證、手動審核和稽核追蹤。這或許枯燥乏味，但枯燥乏味才是穩定之道。

如今它的實用用途🛠️

• 寫得更好、更快：提綱→擴展→精簡→潤飾。反覆修改，直到文章聽起來像你自己的風格。

• 避免陷入無盡的研究陷阱：要求提供結構化的資料概要，然後追蹤你真正關心的參考文獻。

• 程式碼輔助：解釋函數，提出測試，制定重構計畫；切勿貼上機密資訊。

• 資料雜務：產生 SQL 框架、正規表示式或列級文件。

• 設計構思：探索視覺風格，然後交給設計師進行完善。

• 客戶營運：撰寫回覆草稿、分類意圖、總結對話以便交接。

• 產品：建立使用者故事、驗收標準和文案變體——然後進行 A/B 測試，以優化語氣。

提示：將效果良好的提示資訊儲存為範本。如果某個提示訊息有效，稍作調整後很可能會再次有效。

深度解析：真正有效的提示方法🧪

• 建構框架：角色、目標、限制、風格。模型喜歡清單。

• 少量範例：包含 2-3 個輸入→理想輸出的好範例。

• 分步驟思考：當複雜性增加時，要求提供理由或分階段的輸出結果。

• 固定聲音：貼上一段你喜歡的語調的簡短樣本，然後說「模仿這種風格」。

• 設定評估：要求模型依照標準對自己的答案進行評價，然後再進行修改。

• 使用工具：檢索工具、網路搜尋工具、計算器或應用程式介面（API）可以大幅減少幻覺。 [2]

如果只能記住一件事：告訴它要忽略什麼。限制就是力量。

數據、隱私和治理——那些不那麼光鮮亮麗的部分🔒

• 資料路徑：明確記錄哪些資料、保留哪些資料或使用哪些資料進行訓練。

• 個人識別資訊和機密資訊：除非您的設定明確允許並加以保護，否則請勿在提示資訊中顯示這些資訊。

• 存取控制：將模型視為生產資料庫，而不是玩具。

• 評估：追蹤品質、偏差和漂移；用實際任務衡量，而不是憑感覺。

• 政策一致性：將功能對應到 NIST AI RMF 類別，以免日後出現意外狀況。 [5]

我經常收到的常見問題🙋♀️

它算是創意還是簡單的混音？
介於兩者之間。它以新穎的方式重新組合各種模式——並非人類的創造力，但往往很實用。

我能相信這些事實嗎？
信任，但要核實。對於任何高風險情況，都要增加檢索或使用工具的方法。 [2]

圖像模型如何獲得風格一致性？這可以
透過提示工程以及影像預處理、LoRa適配器或微調等技術來實現。擴散基礎有助於保持一致性，但影像中的文字準確性仍可能存在波動。 [4]

為什麼聊天模型會對風險提示「抵制」？這是
因為採用了諸如 RLHF 和策略層之類的對齊技術。雖然並非完美無缺，但係統性地有所幫助。 [2]

新興前沿🔭

• 多模態一切：文字、圖像、音訊和視訊的更無縫組合。

• 更小、更快的模型：適用於設備端和邊緣情況的高效能架構。

• 更緊密的工具循環：代理呼叫函數、資料庫和應用程式就像什麼都沒發生一樣。

• 更好的溯源性：浮水印、內容憑證和可追溯的流程。

• 內建治理功能：評估套件和控制層，使用起來就像普通的開發工具一樣。 [5]

• 領域最佳化模型：在許多情況下，專門的性能優於通用的卓越性能。

如果感覺軟體正在成為你的合作夥伴——那就是關鍵所在。

太長了，我沒看完──什麼是生成式人工智慧？ 🧾

它是一系列能夠產生新內容而非僅僅評判現有內容的模型。文字系統通常是預測詞元的Transformer模型擴散模型，可以將隨機雜訊轉換為連貫的內容。這種模型能夠帶來速度和創造性，但代價是偶爾會出現一些看似自信實則無意義的結果——不過，你可以透過檢索、工具和對齊技術（例如RLHF）NIST AI RMF等實用指南，可以負責任地交付成果，避免專案停滯。 [3][4][2][5]

參考

1. IBM－什麼是生成式人工智慧？
   閱讀更多

2. OpenAI - 對齊語言模型以遵循指示 (RLHF)
   閱讀更多

3. NVIDIA部落格 - 什麼是Transformer模式？
   閱讀更多

4. 擁抱臉 - 擴散模式（課程單元 1）
   閱讀更多

5. NIST - 人工智慧風險管理框架（及生成式人工智慧概況）
   了解更多

在官方人工智慧助理商店尋找最新人工智慧產品

關於我們