揭秘生成式AI：從「訓練」到「推論」，一窺其神奇運作原理
生成式人工智慧(generative AI)的神通廣大，相信大家應該看過許多由AI來產生的圖像或文字，在此就不多花時間陳述。本篇文章的目的，是帶您探索生成式AI背後的原理，讓您了解AI「訓練」(training)與「推論」(inference)階段在做些什麼，這將有助於您挑選合乎需求的運算平台，讓您能輕鬆為您的組織導入生成式AI。
首先，我們從ChatGPT談起。「GPT」的「T」代表轉換器(transformer)，是自然語言處理(NLP)技術中，「大型語言模型」(LLM)慣用的模型架構。LLM是當下開發AI的主流科技，結合深度學習和人工神經網路(ANN)，讓人工智慧能「拜讀」大量未標籤化的資料（字數可能高達數兆），藉此「訓練」AI閱讀和與人交談。您可以想像成，人工智慧模型已看完了整個維基百科，因此AI學會拼字與造句，並且能在「推論」階段和您閒聊任何話題。
看懂了ChatGPT，就不難理解Stable Diffusion、Midjourney等「文字轉圖像」AI技術。這些人工智慧結合了語言與圖像生成模型，除了文字語料庫之外，還利用大量圖庫資料做訓練，因此AI能將影像轉換成文字（也就是描述圖片中看見的事物），或是將文字轉換成影像（也就是依照用戶的指令畫圖）。人工智慧甚至懂得使用濾鏡，出神入化的「畫技」已經有奪下美術展冠軍的案例。
下一章，我們將深入分析人工智慧如何進行「訓練」與「推論」，並推薦給您最合適的技嘉科技解決方案，讓您也能掌握生成式AI，利用它來創造更多價值。