AIGC和大模型的关系

发布时间:2024-03-08 12:31:19 · 责任编辑:字母汇 · 浏览量:433 次

AIGC（AI Generated Content）即人工智能生成内容，是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。它是指利用人工智能技术自动生成各类内容的过程，包括但不限于文本、图片、音频、视频等多种媒体形式。

GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、预训练模型、多模态技术、生成算法等技术的累积融合，催生了AIGC的爆发。算法不断迭代创新、预训练模型引发AIGC技术能力质变，多模态推动AIGC内容多边形，使得AIGC具有更通用和更强的基础能力。

AIGC对于人类社会、人工智能的意义是里程碑式的。短期来看AIGC改变了基础的生产力工具，中期来看会改变社会的生产关系，长期来看促使整个社会生产力发生质的突破，在这样的生产力工具、生产关系、生产力变革中，生产要素——数据价值被极度放大。

AIGC是建立在多模态之上的人工智能技术，即单个模型可以同时理解语言、图像、视频、音频等，并能够完成单模态模型无法完成的任务，比如给视频添加文字描述、结合语义语境生成图片等。

现阶段国内AIGC多以单模型应用的形式出现，主要分为文本生成、图像生成、视频生成、音频生成，其中文本生成成为其他内容生成的基础。

• 文本生成（AI Text Generation），人工智能文本生成是使用人工智能(AI)算法和模型来生成模仿人类书写内容的文本。它涉及在现有文本的大型数据集上训练机器学习模型，以生成在风格、语气和内容上与输入数据相似的新文本。
• 图像生成（AI Image Generation），人工智能(AI)可用于生成非人类艺术家作品的图像。这种类型的图像被称为“人工智能生成的图像”。人工智能图像可以是现实的或抽象的，也可以传达特定的主题或信息。
• 语音生成（AI Audio Generation），AIGC的音频生成技术可以分为两类，分别是文本到语音合成和语音克隆。文本到语音合成需要输入文本并输出特定说话者的语音，主要用于机器人和语音播报任务。到目前为止，文本转语音任务已经相对成熟，语音质量已达到自然标准，未来将向更具情感的语音合成和小样本语音学习方向发展；语音克隆以给定的目标语音作为输入，然后将输入语音或文本转换为目标说话人的语音。此类任务用于智能配音等类似场景，合成特定说话人的语音。
• 视频生成（AI Video Generation），AIGC已被用于视频剪辑处理以生成预告片和宣传视频。工作流程类似于图像生成，视频的每一帧都在帧级别进行处理，然后利用 AI 算法检测视频片段。AIGC生成引人入胜且高效的宣传视频的能力是通过结合不同的AI算法实现的。凭借其先进的功能和日益普及，AIGC可能会继续革新视频内容的创建和营销方式。

实现AIGC更加智能化、实用化的三大要素是：数据、算力、算法。
数据：AIGC人有我优的核心基础，包括存储（集中式数据库、分布式数据库、云原生数据库、向量数据库）、来源（用户数据、公开域数据、私有域数据）、形态（结构化数据、非结构化数据）、处理（筛选、标注、处理、增强…）
算力：为AIGC提供基础算力的平台，包括半导体（CPU、GPU、DPU、TPU、NPU）、服务器、大模型算力集群、基于IaaS搭建分布式训练环境、自建数据中心部署。
算法：通过模型设计、模型训练、模型推理、模型部署步骤，完成从机器学习平台、模型训练平台到自动建模平台的构建，实现对实际业务的支撑与覆盖。

大模型则是AIGC领域中的一个重要概念和技术支撑。大模型，尤其是指那些具有大量参数、经过大规模数据训练的预训练模型，比如GPT系列、BERT、DALL·E等。这些模型因其庞大的规模和先进的技术架构，能够较好地理解和生成符合人类语言习惯和逻辑的内容，从而在AIGC领域发挥核心作用。具体来说，大模型在AIGC中的应用体现在：

• 内容生成：大模型通过学习海量的文本、图像或其他类型的数据，具备了自动生成新闻报道、故事、诗歌、绘画、音乐甚至视频剪辑的能力，有效推动了AIGC产业的发展。
• 智能辅助创作：大模型能够作为创作者的智能助手，根据用户的需求和提示提供创意构思、文案编辑、艺术设计等方面的建议，提高创作效率和多样性。
• 跨模态生成：随着多模态大模型的发展，模型不仅能理解文本，还能结合图像、语音等多种媒介数据，实现更复杂的跨模态内容生成。

总结而言，大模型是AIGC技术体系中的核心技术之一，它们通过强大的学习和泛化能力，极大地丰富了AIGC所能创造的内容形态和质量，促进了人工智能在内容生成领域的广泛应用和突破。