生成式人工智能工具和功能

新的生成式人工智能工具可以帮助人们提高生产力和创造力。 需要撰写演讲稿、建立网站或创作插图？ 有一个生成人工智能工具可以做到这一点。

了解什么是生成式人工智能工具以及它们如何工作非常重要。 然后您可以找到对您最有意义的应用这些工具的方法。 以下是生成式人工智能工具的详细介绍，以及当今一些最流行的工具的示例。

什么是生成式人工智能工具？

生成式人工智能工具使用人工智能来生成新内容，例如图像、文本、音频和视频。 他们通过吸收大量信息（例如书籍和艺术品）来学习，并模仿这些资产而不是重复它们。

这些工具不仅仅是遵循预编程的命令。 他们可以学习、适应并制作与人类可制作的全新内容相媲美的内容。 最流行的生成式人工智能工具是基于云的应用程序或浏览器扩展和插件。 但是，企业可以实施本地工具来支持安全、成本和数据质量目标。

生成式人工智能工具如何工作

开发人员使用依赖人工神经网络的模型创建生成式人工智能工具，该网络模仿人脑的结构。 当前大多数工具都是基于大型语言模型 (LLM) 构建的，该模型主要使用单词（自然语言或计算机语言）作为训练数据源。 这些模型由相互连接的人工神经元组成，旨在识别模式并从数据中学习，使它们能够预测给定上下文中最有可能发生的情况或接下来会发生的情况。

连接及其相对强度称为参数。 权重决定了模型决策过程中一个参数对另一个参数的影响有多大。 参数数量越多意味着模型可以更多地了解其摄取的数据，并创建更具表现力、更复杂的输出。 一般来说，模型消耗的数据越多，它的功能就越强大。

为了了解生成式 AI 模型有多大、有多复杂，据报道 OpenAI 的 GPT-3 使用了 1750 亿个参数。 GPT-4 使用 1.8 万亿个参数，数据集大于 PB（比 GB 大 100 万倍）。

生成式人工智能模型使用参数和大量数据来识别模式并做出预测，例如视频的下一帧或句子的单词。 这种预测能力所产生的输出令人信服地类似于人类可能产生的结果。

例如，将大量食谱输入复杂的模型中，该模型将能够生成配料列表、分步烹饪说明和服务细节，甚至包括尚未明确训练过的菜肴。 它还会将大蒜和洋葱等成分与“咸味”一词联系起来，并了解杏仁粉可以用作通用面粉的无麸质替代品。

生成式人工智能工具的类型

生成式人工智能工具可以执行各种创造性任务。 有些工具专门用于编码或视频生成，而其他工具则可以生成多种内容。 以下是最常见的生成式人工智能工具类型。

文本生成器

当您想到生成式人工智能时，您首先想到的可能是文本生成器。 这些工具可以生成您可以想象的任何基于文本的内容，例如文章、电子邮件、产品描述和社交媒体帖子。 文本生成器也可以用作聊天机器人。 人们可以提出问题、提出请求并与该工具进行对话。

图像生成器

图像生成器可生成新的艺术作品或修改现有图像以用于广告、教育和个人设置。 他们可以制作逼真的图像，生成不同风格的艺术作品，或者生成信息图表等可视化效果。

视频生成器

视频生成器将文本或静态图像转换为视频。 有些允许您创建一个看起来像您的头像或使用预先构建的头像作为主要视觉效果。 它们还允许您上传图像、从库存库中选择或制作动画。 这些工具可用于电影制作、广告、教育和个人娱乐。

音频发生器

音频发生器产生语音、音效和音乐。 这些工具可在各种环境中找到应用，帮助个人创建广告、有声读物和视频。 对于音乐家和作曲家来说，这些生成器为创作新作品或开发背景乐谱提供了灵感。 将文本翻译成语音的生成器还可以帮助沟通能力有限的个人。

代码生成器

代码生成器采用自然语言并生成可执行代码。 人们可以告诉工具他们想要代码做什么以及使用哪种编程语言。 代码生成器还可以编辑现有代码或将其翻译成另一种编程语言。

ChatGPT、DALL-E 等：流行的生成式 AI 工具

现在我们已经了解了生成式人工智能工具是什么、它们如何工作以及它们的应用范围，让我们仔细看看一些最流行的生成式人工智能工具。

聊天GPT

开发者：OpenAI

ChatGPT 几乎在 2022 年底发布后就迅速走上了生成式 AI 的最前沿。它具有高度通用性，能够生成类似人类的对话式响应、回答问题并生成文章、社交媒体帖子和代码等书面内容。 插件允许 ChatGPT 扫描互联网来执行任务，例如搜索旅游网站以找到适合家庭度假的酒店。

主要特征：

• 免费和付费版本
• 支持 50 多种语言
• 识别上下文的细微差别，例如幽默和讽刺
• 考虑之前的对话以改进响应

热门应用：

• 开发书面内容
• 进行互联网研究
• 为头脑风暴和战略会议产生想法
• 为其他生成式 AI 工具创建提示
• 描述或总结现有的书面内容
• 响应常见、重复性的客户服务任务

它是如何训练的

ChatGPT 基于大量在线公开信息进行训练，包括书籍、学术研究和新闻文章。 为其提供动力的模型称为生成预训练变压器（GPT）。

首先，模型经过训练以进行预测并遵循指令。 然后开发人员为其提供高质量的、人工生成的对各种指令的响应，以提高其对话能力。

该模型还被要求对单个提示生成各种响应。 然后，人类根据质量对响应进行评分。 该模型经过训练以追求更高的分数，因此它会随着时间的推移了解哪些响应是最理想的。 这称为基于人类反馈的强化学习（RLHF）。

GPT-4

开发者：OpenAI

GPT-4 经常与 ChatGPT 混淆，它代表了 OpenAI 生成式预训练 Transformer 系列的最新进展。 GPT-4 比其前身使用更新鲜的数据和更多参数，并且可以在各种设置下执行不同的任务。 ChatGPT 的免费版本目前使用 GPT-3.5，但付费订阅可以解锁对 GPT-4 增强功能的访问。 ChatGPT 是为对话响应量身定制的，而 GPT-4 在更广泛的上下文中生成内容方面表现出了多功能性。

主要特征：

• 付费订阅 ChatGPT Plus 或通过 API 供开发人员使用
• 接受图像输入
• 理解比 GPT-3.5 更长、更细致的提示
• 提供最多 25,000 字的回复
• 开发人员可以进行定制，以生成具有特定语气和风格的响应

潜在应用：

• 生成比 GPT-3.5 更详细、更复杂、信息更丰富的响应
• 解释视觉输入，例如图像、图表和图表
• 编写视频游戏等复杂程序，即使对于没有编码经验的人也是如此
• 分析大量数据以生成知识库和资源中心
• 为学生提供个性化辅导和辅导
• 将大量信息翻译成不同语言

它是如何训练的

GPT-4 使用与 ChatGPT 相同的方法进行训练，但具有更大、更新的数据集和更多的参数。

双子座

开发者：谷歌

Gemini 的正式名称为 Bard，是一种内容生成工具和聊天机器人。 它将谷歌现有服务和应用程序（例如地图和航班）的使用集成到其响应和功能中。

主要特征：

• 自由的
• 允许图像提示
• 提供查看和比较多个回复草稿的能力
• 允许人们通过谷歌搜索回复并查找其他信息或验证准确性
• 引用现有内容时提供引文
• 支持 40 多种语言

热门应用：

• 生成书面内容
• 抄写手写笔记
• 识别物体
• 为客户服务聊天机器人和自动回复器提供支持
• 从大型数据集中提取见解
• 为图像生成描述或标题
• 开发代码

它是如何训练的

Gemini 根据公开来源的数据进行了预训练。 它积极收集内部和外部用户的反馈，以随着时间的推移改进其响应。 与 ChatGPT 一样，Gemini 使用 RLHF：当在 Gemini 中标记响应时，人类审阅者会评估其质量并提出更好的响应。

克洛德

开发者：人类人工智能

Claude 是一个 AI 助手，或者说聊天机器人，由前 OpenAI 员工开发，作为 ChatGPT 的替代品。 它的使命是创造有用、诚实、无害的人工智能。 Claude 可通过聊天界面或开发人员 API 访问。

主要特征：

• 免费和付费版本
• 制作和编辑书面内容
• 可以通过第三方集成自动执行任务

热门应用：

• 回复客户服务询问
• 搜索网络和私人知识库
• 审查和总结长文档
• 起草通讯
• 提供个性化推荐

它是如何训练的

与其他生成式人工智能工具一样，克劳德接受过摄取和分析大量数据的训练。 但它不是由人类进行微调，而是经过训练以符合一系列价值观，例如隐私和反对不人道待遇。 这被称为宪法人工智能，是人择人工智能使命的基石。

语法

开发者： 语法

Grammarly 作为一种书面内容编辑工具而广为人知。 但它也是一种生成式人工智能工具，可用于从构思到内容创建的所有内容。 它为您的所有写作需求提供人工智能支持的帮助，例如为您的业务制定内容计划或为您的下一份工作起草求职信。 Grammarly 的人工智能具有独特的能力，可以根据您所写的内容和阅读者提供个性化建议，这可以帮助您传达信息并随着时间的推移提高您的写作水平。

主要特征：

• 免费和付费版本
• 允许人们创建自定义配置文件，根据他们喜欢的语气和正式程度来优化响应
• 通过人们通常书写的应用程序中的插件和浏览器扩展提供，例如 LinkedIn、Gmail 和 Microsoft Word
• 总结电子邮件内容并生成特定于上下文的响应
• 提供建议的提示来帮助指导写作过程
• 按照企业数据安全、用户隐私和负责任的人工智能的高标准构建

热门应用：

• 撰写高质量的书面内容
• 修改内容的语气、清晰度和长度
• 起草即时、相关的电子邮件回复
• 集思广益并概述内容

它是如何训练的

Grammarly 的人工智能使用大量文本语料库进行训练。 这些语料库由人类组织和标记的文本组成，为人工智能模型识别和操纵语言模式以实现所需的沟通结果提供指导。 例如，这些模型可以识别旨在增强消息语气、提高文本清晰度或确保句子规定正确性的模式。

Grammarly 不断寻求用户反馈。 如果很多人在更改上单击“忽略”，Grammarly 团队会修改算法，以使未来的建议更加准确和有用。

达尔-E 3

开发者：OpenAI

DALL-E 3 是 OpenAI 最新的文本到图像生成模型，广泛用于图像生成和操作，建立在其前身 DALL-E 和 DALL-E 2 的基础上，并在图像质量和多样性方面进行了改进。

主要特征：

• 2023 年 4 月之前注册的用户可有限免费使用； 针对新用户的基于使用情况的定价
• 将文本翻译成图像
• 生成多种格式和风格的图像

热门应用：

• 为营销材料（例如广告和包装）制作视觉效果
• 为角色设计、电影和游戏生成视觉概念
• 生成供个人使用的独特图像，例如社交媒体个人资料图片或艺术品

它是如何训练的

DALL-E 3 使用 GPT 框架的变体，对 4 亿张公开图像及其标题进行了训练。 这使得 DALL-E 3 能够学习图像和用于描述它们的词语之间的关系。 它与人类开发的图像和标题进行了微调，以学习如何生成更符合用户意图的图像。

综合

开发者：Synthesia

Synthesia 是一款人工智能视频生成工具。 它可以自动化整个视频制作过程，从开发视觉效果到添加音频。

主要特征：

• 提供一个免费视频； 之后，只能通过付费订阅计划获得
• 配有 160 多个不同的头像，或者人们可以创建自己的头像
• 提供通过图像、图标和形状库添加图形的能力
• 提供文本转语音功能
• 附带免版税音乐库
• 允许人们上传自己的媒体
• 支持 60 种语言和口音

热门应用：

• 制作教程和教育视频
• 生成营销和广告视频
• 制作个性化的入门视频

它是如何训练的

Synthesia 视频使用的头像基于同意在 Synthesia 内使用其图像的演员。 Synthesia 背后的模型学习演员的外观、动作和声音。 它们是由 160 个同步工作的摄像机拍摄的，可以几乎 360 度地观察它们的移动方式。 他们的声音也被捕捉到。 然后训练模型来理解和重现演员的表演。

GitHub 副驾驶

开发者：GitHub 和 OpenAI

GitHub Copilot 是一款由 AI 驱动的编码助手。 也称为人工智能结对程序员，它可以在您编码时生成自动完成式建议。 您还可以使用自然语言编写您希望代码执行的操作，它将根据您正在编辑的文件的内容生成建议的代码。

主要特征：

• 具有个人和企业级别的付费帐户
• 可作为代码编辑器和 Visual Studio Code 和 JetBrains 等开发环境中的扩展使用
• 生成查询的替代建议
• 最适合与 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、Go、C# 和 C++ 配合使用
• 提供将文件附加到查询的功能

热门应用：

• 自动完成重复的代码行
• 根据基于文本的提示生成代码
• 用不熟悉的编程语言编写代码
• 为代码编写测试

它是如何训练的

GitHub Copilot 基于 OpenAI 的 GPT-3 模型。 它接受了海量公开代码和自然语言文本数据集的训练，包括 GitHub 上可以找到的内容。 它能够以所有公开可用的编程语言生成代码，但由于每种语言可用的训练数据量不同，它在某些语言中的性能优于其他语言。

生成式人工智能工具的下一步是什么

生成式人工智能工具具有广泛的应用，例如编写代码和制作成熟的视频内容。 通过使用日益复杂的模型消耗大量数据并接收人工输入，这些工具可以生成通常很难与人类制作的内容区分开来的新内容。

当今最流行的生成式人工智能工具是由知名科技公司和小型开发商开发的。 随着如此多的创新发生，我们的社会仍在探索如何使用生成式人工智能。 有一点似乎是确定的：在未来的几个月和几年里，新的工具将不断出现。 通过了解最新动态，您可以不断探索在工作、日常生活和创意工作中使用生成式 AI 工具的方法。