哪些文字資料是生成人工智慧的例子
Context:生成型人工智慧 (generative artificial intelligence) 是一種能夠根據提示生成文字,影象或其他媒體的人工智慧系統. 生成型人工智慧系統使用生成型模型,例如大型語言模型,根據用於建立它們的訓練資料集統計樣本新資料.  值得注意的生成人工智慧系統包括ChatGPT,這是OpenAI使用GPT-3和GPT-4大型語言模型構建的聊天機器人,以及Bard,這是谷歌使用LaMDA模型構建的聊天機器人. 其他生成性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.  生成型人工智慧在各種行業都有潛在的應用,包括軟體開發,營銷和時尚. 在20世紀20年代初,對生成人工智慧的投資激增,微軟,谷歌和百度等大型公司以及眾多小型公司開發生成人工智慧模型.  方式 未來的歌劇場景中的詳細油畫人物 空間歌劇院,由Midjourney產生的影象 一個生成性AI系統是通過將無監督或自我監督的機器學習應用於資料集來構建的. 生成型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:在單詞或單詞令牌上訓練的生成AI系統包括GPT-3,LaMDA,LLaMA,BLOOM,GPT-4等 (見大型語言模型列表). 它們能夠進行自然語言處理,機器翻譯和自然語言生成,並可作為其他任務的基礎模型. 資料集包括BookCorpus,維基百科等 (參見文字集的列表). 程式碼:除了自然語言文字外,還可以訓練大型語言模型程式語言文字,讓它們生成新計算機程式的原始碼. 其中一個例子是OpenAI Codex. 影象:在帶有文字字幕的影象集上訓練的生成人工智慧系統包括像 Imagen,DALL-E,Midjourney,穩定擴散等 (參見人工智慧藝術,生成藝術,合成媒體). 它們通常用於文字到影象生成和神經風格傳輸. 資料集包括LAION-5B和其他資料集 (見計算機視覺中的資料集). 分子:生成人工智慧系統可以在氨基酸序列或分子表示上進行訓練,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製音樂的音訊波形和文字註釋上進行訓練,以根據文字描述生成新的音樂樣本,例如"由扭曲的吉他<unk>聲支援的平靜的小提琴旋律". 視訊:在註釋視訊上訓練的生成人工智慧可以生成時間一致的視訊片段. 例如RunwayML公司的Gen1和Meta Platforms公司的Make-A-Video. 多模式:一個生成人工智慧系統可以從多個生成模型中構建,或者在多種型別的資料上訓練一個模型. 例如,OpenAI的GPT-4的一個版本接受文字和影象輸入.
文字資料集生成人工智慧資料集的例子包括BookCorpus,維基百科