生成式AI是一种能够根据输入数据生成全新内容的人工智能技术。生成的内容可以是文字、图片、声音或视频。例如，ChatGPT可以根据输入的文字生成新的文字内容，而MidJourney则可以根据文字生成图片。生成式AI的核心在于它不仅仅是重复已有的信息，而是能够理解输入数据的意义，并创造出新的内容。
生成式AI的应用非常广泛，以下是一些主要的应用领域：
生成式AI的核心技术是大型语言模型（Large Language Model, LLM）。LLM的主要任务是根据输入的数据预测下一个可能出现的字或词。例如，当输入一句话时，LLM会根据上下文猜测下一个字是什么，并生成连贯的句子。
假设我们输入一句话“Jack 很帅”，LLM会根据这句话猜测下一个字可能是什么，如“Jack 很帅气”。通过不断地预测和生成，LLM可以生成完整的段落甚至文章。
生成式AI的实现依赖于神经网络，特别是Transformer神经网络。Transformer神经网络能够高效地处理和生成自然语言，是当前生成式AI的主要技术。
Transformer神经网络具有以下特点：
生成式AI的训练过程主要包括两个步骤：预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）。
在预训练阶段，模型会使用大量的文本数据进行自我训练。例如，LLaMA 2模型使用了大约10TB的网络文本数据进行预训练。在这个过程中，模型会不断进行预测和调整参数，以提高预测的准确性。
在微调阶段，模型会根据特定的任务进行进一步的训练。例如，可以使用特定领域的数据对模型进行微调，使其更好地完成特定任务。微调的过程相对预训练简单且成本较低，因此个人和小公司也可以进行。
生成式AI通过复杂的神经网络结构和训练过程，能够生成类似人类智慧的内容。虽然我们可以通过技术手段实现这一点，但对AI的思考过程和决策机制的理解仍然是一个挑战。这也引发了关于智慧和意识的哲学思考。更多信息，请参阅大型语言模型（LLM）和Transformer神经网络页面。