随着人工智能技术的迅猛发展,它在各个领域得到了广泛的应用和重视,AIGC指的是人工智能,它的出现对于各行各业都具有不同程度的帮助。下面来看看AIGC的相关介绍。
aigc是什么-AIGC相关介绍
AIGC指的是生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content),它是是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。
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。
从计算智能、感知智能再到认知智能的进阶发展来看,AIGC已经为人类社会打开了认知智能的大门。通过单个大规模数据的学习训练,令AI具备了多个不同领域的知识,只需要对模型进行适当的调整修正,就能完成真实场景的任务。
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。
AIGC关键技术能力:
实现AIGC更加智能化、实用化的三大要素是:数据、算力、算法。
1、数据
AIGC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、增强等)。
2、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。
3、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。
总的来说,AIGC的出现对于人类,对于各类型的企业都有着不同程度的意义,但是同时也要注意,不能过度的依赖于人工智能技术。