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生成式人工智能的含义常见问题

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能是指基于训练数据中学习到的模式，可以创建新内容，如文本、图像、音频和视频的人工智能模型和技术。

生成式人工智能与传统人工智能有何不同？

传统人工智能专注于分类、预测和决策等任务，而生成式人工智能专门设计用于创建类似于训练数据中学到的模式的新内容。

一些流行的生成式人工智能模型有哪些？

一些知名的生成式人工智能模型包括用于文本生成的GPT（Generative Pre-trained Transformer）、用于图像生成的GANs（生成对抗网络）和VAEs（变分自动编码器）以及用于音频生成的WaveNet。

生成式人工智能如何进行训练？

生成式人工智能模型通常使用无监督或半监督学习技术在大型数据集上进行训练。这些模型学会捕捉数据中的潜在模式和结构，使它们能够生成类似于训练示例的新内容。

生成式人工智能的局限是什么？

生成式人工智能模型有时会基于训练数据中存在的偏见生成有偏见或刻板的内容。它们在生成连贯和语义有意义的内容方面也可能遇到困难，特别是对于长篇文本或复杂图像。

围绕生成式人工智能的道德问题有哪些关注点？

人们关注生成式人工智能潜在的滥用问题，例如用于创建深度伪造或误导信息。当商业上使用由人工智能生成的内容时，也会引发对知识产权和归属的问题。