生成式人工智能（Gen AI）简介
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内容提要
生成式人工智能（Gen AI）通过学习模式生成文本、图像和音频等内容，其突破源于2017年谷歌的《Attention is All You Need》论文，提出了Transformer架构。Gen AI结合大数据集训练和人类反馈微调，利用机器学习、神经网络和自然语言处理，实现高效内容生成。
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关键要点
- 生成式人工智能（Gen AI）是专注于生成内容的人工智能分支，能够生成文本、图像、代码、音频、视频等。
- 生成式人工智能的关键应用包括文本生成、图像生成、视频生成、代码生成、音乐和音频生成、3D模型生成、AI聊天机器人和AI写作设计工具。
- 生成式人工智能的突破源于2017年谷歌的论文《Attention is All You Need》，提出了Transformer架构。
- Transformer是一种深度学习模型架构，能够并行处理整个文本序列，比传统的RNN和LSTM架构更高效。
- 生成式人工智能通过两个训练阶段工作：预训练和微调，微调阶段使用领域特定的数据集和人类反馈。
- 生成式人工智能依赖于机器学习、神经网络和自然语言处理等其他人工智能分支来实现功能。
- 机器学习帮助生成式人工智能模型从大数据集中学习模式，神经网络用于识别模式和解释数据，自然语言处理确保语言理解和结构。
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