生成式人工智慧是近年最受矚目的技術之一,其核心在於利用深度學習模型生成具創造性的內容,包括文字、圖像、語音與程式碼等。此類技術已逐步滲透至醫療、教育、設計與商業等領域,展現廣泛應用前景。然而,其快速發展亦帶來諸如模型偏差、版權爭議、資訊可信度及倫理規範等挑戰。
一、核心基礎• 技術基礎:建立在機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)之上。• 模仿方式:透過學習人類的學習與創作...
生成式對抗網路 (GAN) 是一種深度學習架構,由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出。它的核心想法是讓兩個神經網路 互相對抗,透過這種「競爭合...
簡介:Transformer 是一種神經網路架構,透過自注意力機制來處理序列資料,例如自然語言和圖像。 它能夠同時處理所有輸入資料,實現高效的平行計算,顯著縮短...
我們可以簡單區分成幾個面向: 1. 任務目標•傳統機器學習:主要做 預測 (Prediction) 或 分類 (Classification),例如: - 預測...
我選擇了幾個近期較有討論度的大型語言模型來研究。一、ChatGPT(OpenAI) 核心技術與架構• 基於 GPT-4 系列模型,使用 Decoder-only...
一、Transformer 的主要類型 Transformer 架構最初來自 2017 年《Attention is All You Need》,之後延伸出許多...
一、文字生成(Text Generation)技術 文字生成主要來自自然語言處理(NLP)與深度學習模型的發展,核心技術包括:1. Transformer 架構...
1. 音樂生成(Music Generation)• 旋律與和聲創作:模型可以自動生成旋律、和聲進行,甚至模仿特定作曲家的風格(如 Jukebox、MuseNe...
一、提升醫療影像生成與重建 生成式 AI(如 GAN、Diffusion Models)能夠模擬高品質的醫學影像,應用包括:1. 影像重建:提升 MRI、CT...
一、個人化學習 (Personalized Learning) 生成式 AI 能根據學生的學習進度、偏好與能力,自動生成適合的教材或練習題。• 例如:根據學生的...