生成式AI賦能哪些行業應用場景？
小米汽車的誕生，不僅僅是小米品牌延伸的一個新領域，更是對整個汽車行業智能化轉型的一次大膽探索。
它不只是一輛車，而是小米長期在AI領域投入和技術積累的集大成者。從智能駕駛到AI仿真系統，從結構設計到材料革新，小米汽車在每一個細節中都透露出AI科技的深度融合和創新精神。
智能駕駛：AI的核心展現
小米汽車在智能駕駛領域的探索堪稱引領時代。它采用了最新一代的底層算法「BEV+Transformer+占用網絡」，完美融合大模型技術。這不僅是對傳統智能駕駛的一次技術革新，更是對未來駕駛體驗的重新定義。
小米汽車的智能駕駛系統能夠實時處理海量數據，從而做出快速準確的駕駛決策。無論是復雜的城市駕駛環境還是高速公路的長途旅行，小米汽車都能展現出卓越的自適應能力。
上面這些材料是從網上發布的信息里整理的，雷布斯的發布會很酷，行業影響力也巨大的。在這里只想討一下，那被反復提到的所謂的生成式AI 算法和大模型，到底有哪些常見的行業應用場景？
生成式AI技術在很多領域都有著廣泛的應用，不僅讓我們的生活變得更加便利、有趣，也為科技文化藝術的發展提供了新的動力。生成式 AI 帶來的產業變革不僅體現在技術層面，更在于對工作方式、業務流程乃至整個行業生態的重塑。
正如每一次技術革命都會帶來大量工作崗位的新舊更迭一樣，生成式 AI 帶來挑戰的同時，也孕育出了更多新的機會，如何順勢成長，才是破局的關鍵。
對于技術開發人員來說，生成式 AI 技術日新月異，開發人員需要不斷學習新的算法、框架和工具，以跟上技術的步伐；同時，數據處理與隱私保護問題也愈發凸顯，需要開發者具備更多的安全方面的知識；此外，生成式 AI 帶來的跨學科合作，同樣也需要開發者去掌握更多維度的知識等等。
對于非技術人員來說，隨著生成式 AI 技術的普及，一些傳統崗位可能會受到沖擊，比如客服、數據錄入員等。非技術人員需要不斷提升包括數據處理、信息分析和可視化等方面的能力，更好地理解和應用生成式 AI 技術，進而提升綜合數字素養，以保持職業競爭力。
可以預見的是，隨著生成式 AI 的廣泛應用，行業對人才的數字技能要求會越來越高，理解生成式 AI 相關原理，并將其靈活運用于工作中去，成為了企業和員工共同需求。據 Access Partnership 研究顯示，中國企業對掌握人工智能技能的人才非常重視，受訪企業普遍愿意為這類人才支付平均高出 33% 的薪資。另一方面，對于員工而言，與時俱進地掌握生成式 AI 等前沿技術及知識同樣也是職業生涯進階的關鍵。
生成式 AI 作為一種人工智能，可以生成新的內容和想法，例如對話、故事、圖像、視頻和音樂。與所有其他人工智能 (AI, artificial intelligence) 一樣，生成式 AI 由機器學習 (ML, machine learning) 模型提供支持。然而，為生成式 AI 提供支持的模型非常龐大，通常稱為基礎模型 (FM, foundation model)。FM 通常通過自監督學習基于大量數據進行預訓練。
基礎模型的大小和通用性使其不同于傳統的 ML 模型。FM 使用深度神經網絡來模擬人腦功能并處理復雜的任務。您可以對 FM 進行調整，以便用于廣泛的常規任務，例如文本生成、文本總結、信息提取、圖像生成、聊天機器人和問答。FM 還可以作為開發更專門化模型的起點。FM 的示例包括 Amazon Titan、Meta Llama 2、Anthropic Claude等。
自監督學習
盡管傳統的 ML 模型依賴于有監督學習、半監督學習或無監督學習模式，但 FM 通常通過自監督學習進行預訓練。對于自監督學習，不需要標注示例。自監督學習利用數據內的結構自動生成標簽。
訓練、微調和提示調整
基礎模型要經過不同階段的訓練才能達到最佳效果。
在訓練階段，FM
使用自監督學習或基于人類反饋的強化學習 (RLHF, reinforcement learning from human feedback)
從大量數據集中捕獲數據。FM 的算法可以學習數據集中單詞的含義、上下文和關系。例如，在訓練階段，模型可能會學習 drink
是指飲料（名詞），還是飲用（動詞）。
此外，在預訓練期間可以使用基于人類反饋的強化學習
(RLHF, reinforcement learning from human feedback)
技術來使模型更好地適應人類偏好。在這種方法中，人類提供關于模型結果的反饋，然后模型又使用這些信息來改變其行為。在訓練階段，FM
使用自監督學習或基于人類反饋的強化學習 (RLHF, reinforcement learning from human feedback)
從大量數據集中捕獲數據。FM 的算法可以學習數據集中單詞的含義、上下文和關系。例如，在訓練階段，模型可能會學習 drink
是指飲料（名詞），還是飲用（動詞）。
此外，在預訓練期間可以使用基于人類反饋的強化學習
(RLHF, reinforcement learning from human feedback)
技術來使模型更好地適應人類偏好。在這種方法中，人類提供關于模型結果的反饋，然后模型又使用這些信息來改變其行為。
Transformer 是一種深度學習架構，具有將輸入文本轉換為嵌入的編碼器組件。它還具有使用嵌入來發出一些輸出文本的解碼器組件。與 RNN 不同，Transformer 具有極高的并行性，這意味著在學習周期內 Transformer 不是一次處理一個文本單詞，而是同時處理所有輸入。這樣一來，Transformer 可以顯著縮短訓練時間，但需要更多的計算能力來加快訓練速度。Transformer 架構是 LLM 開發的關鍵。如今，大多數 LLM 僅包含解碼器組件。
雖然 FM 是通過自監督學習進行預訓練的，并且具有理解信息的內在能力，但是微調 FM 基礎模型可以提高性能。微調是有監督學習過程，涉及采用經過預訓練的模型并添加特定的較小數據集。添加這些較小的數據集將修改數據的權重，以更好地適應任務。
有以下兩種微調模型的方法：
- 指令微調，該方法使用關于模型應如何響應特定指令的示例。提示調整是指令微調的一種。
- RLHF，該方法提供人類反饋數據，從而產生更符合人類偏好的模型。
提示充當基礎模型的指令。提示類似于微調，但您不需要提供對模型進行微調時所提供的標注樣本數據。您可以使用各種提示技術來實現更好的性能。與需要標注數據和訓練基礎設施的微調相比，提示工程是一種調整 LLM 響應的更有效方法。
文本到文本模型是大語言模型 (LLM, large language model)，這種模型經過預訓練，用于處理大量文本數據和人類語言。這些大型基礎模型可以總結文本、提取信息、回答問題、創建內容（例如博客或產品描述）等。
文本到圖像模型接受自然語言輸入，并生成與輸入文本描述相匹配的高質量圖像。文本到圖像模型的一些示例包括 OpenAI 推出的 DALL-E 2、谷歌研究大腦團隊推出的 Imagen、Stability AI 推出的 Diffusion 以及 Midjourney。
總結
生成式AI技術可以說是近年來人工智能領域中的一大亮點，因為它在很多領域都有著廣泛的應用，甚至可以說是“無處不在”。
在自然語言處理領域中，生成式AI技術可以被用來創造非常有趣、富有創意的文本內容，比如小說、詩歌、新聞報道等等。通過輸入一些關鍵詞或主題，AI可以幫助我們創作出非常吸引人的內容，這為文化藝術的發展帶來了巨大的推動力。
在計算機視覺領域中，生成式AI技術同樣發揮著非常重要的作用。比如，我們可以利用這種技術來創造出具有高度創意和藝術價值的圖像，甚至可以創作出全新的藝術品。此外，這種技術也可以用于圖像處理圖像修復等領域，幫助我們更好地保護和利用數字文化遺產。
除此之外，生成式AI技術還可以被用來開發聊天機器人、AI助手等智能產品。通過學習用戶的習慣、偏好等信息，這些AI產品可以提供更加個性化的服務和建議，幫助人們更好地完成各種任務和工作。
而在未來的AI伴侶開發中，生成式AI技術也將發揮著非常重要的作用。通過學習人類的語言、習慣等信息，AI伴侶可以更好地與我們進行交流和互動，幫助我們緩解孤獨、解決生活中的困難，成為我們生活中不可或缺的好伙伴。
本文轉載自公眾號數字化助推器 作者：天涯咫尺TGH
