如何使用人工智慧?
Context:產生式人工智慧 (generative artificial intelligence) 或產生式人工智慧 (generative AI) 是一種能夠在提示的情況下產生文字,影象或其他媒體的人工智慧系統. 生成性AI系統使用生成性模型,  值得注意的生成人工智慧系統包括使用GPT-3和GPT-4大型語言模型由OpenAI建立的聊天機器人ChatGPT,以及使用LaMDA模型由Google建立的聊天機器人Bard. 其他產生人工智慧模型包括人工智慧藝術系統如穩定擴散,中途旅行和DALL-E.  產生的人工智慧在廣泛的行業有潛在應用, 在2020年代初, 投資在生成人工智慧方面大幅增加,  方式 在未來的歌劇場場景中詳細的油畫人物 空間歌劇院,由Midjourney產生的影像 產生的人工智慧系統是透過對資料集的無監控或自我監控機器學習來建立的. 產生人工智慧系統的功能取決於所使用的資料集的模式或型別.  文字:以文字或文字元號來訓練的生成性人工智慧系統包括GPT-3,LaMDA,LLaMA,BLOOM,GPT-4等 (請參閱大型語言模型清單). 他們有能力處理自然語言,機器翻譯,並生成自然語言, 資料集包括書庫,維基百科和其他資料集 (請參閱文字集的清單). 程式碼:除了自然語言文字外, 大型語言模型也可以訓練程式語言文字, 讓他們能夠生成新電腦程式的原始碼. 舉例來說, 影象:以文字字幕組成的影象組來訓練的生成性人工智慧系統包括像 Imagen,DALL-E,Midjourney,穩定擴散等 (見人工智慧藝術,生成性藝術,合成媒體). 他們通常用於文字到影象的生成和神經風格傳輸. 資料集包括LAION-5B和其他資料集 (請參閱電腦視覺中的資料集). 分子:生成人工智慧系統可以在氨基酸序列或分子表現上進行訓練, 例如代表DNA或蛋白質的SMILES. 這些系統,如AlphaFold, 用於蛋白質結構預測和藥物發現. 資料集包括各種生物資料集. 音樂:像MusicLM這樣的生成人工智慧系統可以在錄音音樂的音訊波形與文字註解上訓練, 影片:在註解影片中訓練的生成性AI可以生成時相一致的影片片段. 該網站也提供許多相關資訊, 多模式:生成型人工智慧系統可以由多種生成型模型建立, 該系統的 GPT-4 版本接受文字和影象輸入.
文字資料集:生成人工智慧的例子 資料集包括書庫,維基百科