深度学习、生命科学和内容创作中的生成型人工智能用例

Generative AI（生成型人工智能）正在以令人无法理解的发展表现突显人工智能领域的进步和创新，这是一种革命性的模型，能够展现出令人印象深刻和无法量化的创造力。经过数十亿数据点和参数的训练，使该领域成为焦点的最突出生成 AI 模型正是 OpenAI 的 ChatGPT 和 DALLE-2。

DALLE-2 是一个文本到图像生成器，它接受用户输入提示并输出 6 个 1024x1024 的原始图像，并对细节给予有说服力的专注。虽然该模型远非完美，但它显示了前所未有的计算机理解能力，能够开发出检测情感、艺术风格和一些准确主题的图像。其他文本到图像生成的人工智能模型也逐渐出现，如 Midtravel 和 Stable Diffusion，其中生成的图像在艺术比赛中提交并获奖，展现出令人不安的创造力、独创性和美感。以下是 Jason Allen 的 Midtravel 创作的名为 “Théâtre D’opéra Spatial” 的艺术品，该作品在科罗拉多州博览会上获得了数字艺术品的第一名，引发了艺术界的强烈反对和讨论。

ChatGPT 仍然是当下最极化、知名、广泛的生成型人工智能应用程序，它是增长最快的应用程序，在发布的短短两个月内就拥有超过 1 亿用户。ChatGPT 由 OpenAI 的 GPT3 模型提供支持，现在更新为使用 GPT-3.5（包括更好的参数和微调）和 GPT-4（增加了训练数据集，允许网络搜索和多模式输入）。

快速介绍 ChatGPT 及其后端 GPT-X 基础；它是一个生成的人工智能大型语言模型，格式化为聊天机器人，根据提示创建原始和全面的文本。你可以告诉它写一首歌、回答一个问题、总结文本、甚至帮助代码开发。许多公司将该工具作为 API 用于专门的用例具有革命性的意义，如创建大纲、帮助语法、编写成熟的博客以及识别代码错误。

生成型人工智能模型的创造力是一把双刃剑。要求这些模型提供高度创造性的输出可能会导致幻觉——一种输出被伪装成真实的错误现象。这包括在描绘手和文本方面失败的 text-to-image AI，或陈述虚假事实的 AI LLM。有时，人工智能模型甚至可能会向用户吹嘘生成的输出是准确的！目前正在努力减少幻觉的发生，但由于生成人工智能的复杂内部工作，这可能永远无法100%解决。

生成型人工智能的核心是创建模型，通过从庞大的数据集中学习模式和结构来产生新的原创内容。这些模型始于机器学习的坚实基础和对神经网络基本原理的敏锐理解。

它首先从一个非常丰富的数据集开始，这对于神经网络理解所选领域内的复杂性和变化至关重要，无论是文本、图像还是其他模式。要通过复杂的神经网络训练和运行数以百万计的数据点，还需要充足的计算，通常配置有多个 GPU 的服务器，是能够训练最复杂生成型人工智能模型的大规模计算基础设施的构建块。联泰集群专门为希望培训深度学习人工智能和生成人工智能模型的企业、研究人员提供高性能计算平台，从单个服务器到多个服务器集群。

培训过程本身就存在挑战。训练大规模生成模型是资源密集型的，需要大量的时间和计算能力。开发人员努力微调参数和优化算法，以防止出现拟合过度或模式崩溃等问题。这个复杂的过程需要专业知识和耐心来平衡超参数调整和模型架构优化。

为了有效地训练深度学习模型并实现准确的预测，大量的数据是必不可少的。数据本身具有巨大的价值，尤其是在高度特定的真实世界，且数据有限的领域。利用生成型人工智能生成合成数据，可以增强训练模型的弹性能力。当数据不存在、私有、利基和/或不平衡时，合成数据可以用于训练人工智能模型。

研究和解决世界上最复杂的问题主要涉及药物和分子的探索及检查。生命科学部门将通过利用生成人工智能进行重大变革，因为它可以降低开支，提高效率和准确性，并有助于创建报告。

• 药物发现：使用包含具有不同特征分子的数据集，可以在领域知识上训练生成人工智能模型。然后，研究人员可以指导这些模型生成满足特定标准的新分子，作为药物开发的宝贵初始阶段。这种方法不仅节省了时间，而且降低了与识别潜在候选药物相关的成本。像 AlphaFold 这样的模型已经做到了这一点，基于氨基酸序列开发 3D 的模型表达。

• 检查和生成文本：研究人员利用大型语言模型（LLM）生成人工智能的能力来简化大量研究论文的摘要。这种方法为科学家提供了研究方法和结果的快照，使他们能够迅速掌握论文的本质。此外，这些生成型人工智能在从头开始撰写科学论文方面发挥了重要作用。通过引导人工智能概述或生成简明的发现摘要，科学家可以获得研究报告的初稿，从而减少人类的工作量并加快整个过程。

• 患者监测：生成型人工智能可用于分析患者数据并创建个性化治疗计划。它还可以用于预测患者的预后，识别潜在的疾病和有并发症风险的疾病。医疗保健提供者可以开发交互式智能聊天机器人，通过简单的语言与患者谈论他们的症状。这可以通过提供治疗建议、减少琐碎电话的等待时间或在需要紧急行动时提醒机构来提供帮助。

生成型人工智能的出现为有创造力的专业人士提供了一种改变游戏规则的工具。在内容创作领域，它改变了设计和动画化虚拟环境、角色和对象的传统方法。这些创新不仅拓宽了创意的可能性，而且提高了一系列创意和技术工作流程的效率。

• 灵感：稳定扩散、中期和 DALLE-2，虽然并非没有缺陷，但可以作为灵感。艺术家可以使用文本到图像的模型作为有效的工具来克服创作者的障碍，确保思想的连续流动。此外，这些模型可以用于模仿特定的艺术风格，从而能够生成与特定美学紧密一致的图像。

• 资产创建：一代又一代的人工智能模型彻底改变了行业，但加快了创建模型和资产的进程。可以对其进行训练以生成对象、角色和环境的粗略 3D 模型。它还可以用于快速生成自动平铺的纹理和材料，这可以为艺术家和设计师节省时间和精力。通过使用生成型 AI 激发创意，设计迭代可以显著加快，在汽车和产品设计等领域很有价值。

训练深度学习模型以生成原创内容所带来的好处是巨大的。生成型人工智能通过提供一种绕过从头开始的挑战方法，赋予个人和创造性专业人员利器，从而提高整体生产力。这种将语言或输入转换为创造性输出的能力重新定义了人工智能可实现的可能性。

然而，这些解决方案的实现不是一个简单的过程，并且需要大量的计算资源。例如，像 ChatGPT 这样的人工智能模型依赖于数千台服务器的支持，以确保满足寻求利用这些工具的用户能够正常访问它们的功能。虽然这些模型是公开的，但训练和部署您自己的模型需要域内知识，和大量的计算作业。

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