生成式人工智慧近年來掀起熱潮，應用領域遍及文本、圖像、語音與程式碼生成。然而，要理解這項技術的發展，就必須深入其背後的核心技術基礎。
首先，生成式AI的關鍵在於深度學習。透過大量數據訓練，深度神經網路能夠捕捉語言、圖像或聲音的隱含規律，並模仿人類創造的方式進行生成。其中，自然語言處理與計算機視覺分別推動了文本和圖像生成的突破。
在模型架構上，生成對抗網路（GANs）與變分自編碼器（VAEs）是早期的重要技術。GAN透過生成器與判別器的博弈，不斷提升生成內容的真實性；而VAE則強調數據的隱含表示，讓模型能生成連貫且多樣的樣本。這些技術為今日的生成式AI奠定了基礎。
近年來，最具代表性的技術是Transformer架構。它透過自注意力機制（Self-Attention），有效捕捉長距離依賴關係，極大提升語言模型的表現。以GPT系列與BERT為例，Transformer讓模型能生成流暢且上下文相關的語言內容，甚至能跨領域應用到圖像生成。
此外，擴散模型（Diffusion Models）逐漸成為生成影像的主流。該技術透過逐步去除雜訊的過程，將隨機噪音轉換成高品質圖像，已廣泛應用於藝術創作與設計領域。
總結來說，生成式AI的核心技術來自深度學習與多種創新架構的結合。從GAN到Transformer，再到Diffusion模型，每一次突破都推動了人工智慧生成能力的飛躍。未來，隨著運算能力提升與多模態技術的成熟，生成式AI將持續拓展其邊界，帶來更多想像空間。