虽然生成式AI不是真的拿画笔的机器人，但它具有强大的能力与前瞻性，未来可能是人类最得力的工作夥伴。 生成式人工智慧(generative AI)的神通广大，相信大家应该看过许多由AI来产生的图像或文字，在此就不多花时间陈述。本篇文章的目的，是带您探索生成式AI背後的原理，让您了解AI「训练」(training)与「推论」(inference)阶段在做些什麽，这将有助於您挑选合乎需求的运算平台，让您能轻松为您的组织导入生成式AI。

首先，我们从ChatGPT谈起。「GPT」的「T」代表转换器(transformer)，是自然语言处理(NLP)技术中，「大型语言模型」(LLM)惯用的模型架构。LLM是当下开发AI的主流科技，结合深度学习和人工神经网路(ANN)，让人工智慧能「拜读」大量未标签化的资料（字数可能高达数兆），藉此「训练」AI阅读和与人交谈。您可以想像成，人工智慧模型已看完了整个维基百科，因此AI学会拼字与造句，并且能在「推论」阶段和您闲聊任何话题。

词汇学习：
《花你一分钟，一次看懂关於自然语言处理NLP》
《技嘉小百科，告诉你深度学习是什麽》

看懂了ChatGPT，就不难理解Stable Diffusion、Midjourney等「文字转图像」AI技术。这些人工智慧结合了语言与图像生成模型，除了文字语料库之外，还利用大量图库资料做训练，因此AI能将影像转换成文字（也就是描述图片中看见的事物），或是将文字转换成影像（也就是依照用户的指令画图）。人工智慧甚至懂得使用滤镜，出神入化的「画技」已经有夺下美术展冠军的案例。

接下来，我们将深入分析人工智慧如何进行「训练」与「推论」，并推荐给您最合适的技嘉科技解决方案，让您也能掌握生成式AI，利用它来创造更多价值。《词汇学习：常听别人说人工智慧 (AI)，你知道那是什麽吗？》