AI基礎知識回顧
在探討生成式AI之前，我們需要先理解一些基礎的AI概念。機器學習（Machine Learning）是AI的一個分支，它讓電腦能夠從數據中學習並做出決策，而無需明確編程。深度學習（Deep Learning）則是機器學習的一個子領域，它使用多層神經網路來模擬人腦的工作方式。神經網路（Neural Networks）是由多個節點（或稱神經元）組成的系統，這些節點通過權重連接，能夠處理複雜的數據模式。
生成式AI在AI領域中扮演著獨特的角色。與傳統的判别式模型（Discriminative Models）不同，生成式模型（Generative Models）不僅能識別數據，還能創造新的數據。例如，生成式AI可以根據現有的圖片生成全新的圖片，或者根據文字描述生成相應的圖像。這種能力使得生成式AI在藝術、設計、醫療等多個領域具有廣泛的應用潛力。
近年來，生成式AI的發展迅速，尤其是在香港，許多企業和研究機構開始投入大量資源進行相關研究。根據香港科技園公司的數據，2023年香港AI相關的專利申請中，生成式AI佔比超過30%，顯示出其重要性。
生成式AI模型的核心概念
生成式AI模型的核心在於其能夠學習數據的分布，並從中生成新的數據。這涉及到幾個關鍵概念：資料分布與學習、潛在空間與解碼，以及生成過程的原理。
首先，資料分布與學習是指模型通過分析大量數據，學習到數據的內在規律和分布。例如，一個訓練好的生成式AI模型可以根據學習到的分布，生成與訓練數據相似但不完全相同的新數據。
其次，潛在空間（Latent Space）是生成式AI中的一個重要概念。它是一個高維空間，模型將輸入數據映射到這個空間中，並從中解碼生成新的數據。潛在空間的設計直接影響模型的生成能力。
最後，生成過程的原理是指模型如何從潛在空間中抽樣並生成數據。這通常涉及到概率分布和隨機抽樣，確保生成的數據多樣且符合訓練數據的分布。
常見的生成式AI模型類型
生成式AI模型有多種類型，每種都有其獨特的優勢和應用場景。以下是三種最常見的模型：
- GAN（生成對抗網路）：由生成器和判別器組成，兩者通過對抗訓練不斷提升生成質量。GAN在圖像生成和風格轉換中表現出色。
- VAE（變分自編碼器）：通過編碼和解碼過程學習數據的潛在分布，適合用於數據壓縮和生成。
- Transformer（基於注意力機制的模型）：最初用於自然語言處理，但現在也被廣泛應用於生成任務，如文本生成和圖像生成。
這些模型各有優缺點，選擇合適的模型取決於具體的應用需求。例如，GAN生成的圖像質量高，但訓練過程不穩定；VAE訓練穩定，但生成的圖像可能較模糊。
如何使用生成式AI模型
使用生成式AI模型需要經過幾個關鍵步驟：選擇合適的模型、準備訓練資料、模型訓練與調參，以及生成結果評估與優化。 生成式 AI
首先，選擇合適的模型至關重要。根據任務需求（如圖像生成、文本生成等）和數據特性（如數據量、數據類型），選擇GAN、VAE或Transformer等模型。
其次，準備訓練資料是模型成功的基礎。數據需要經過清洗、標註和預處理，確保其質量和多樣性。例如，訓練一個圖像生成模型時，數據集應包含多樣化的圖片，以避免生成結果過於單一。
模型訓練與調參是一個迭代過程。需要調整超參數（如學習率、批次大小等）並監控訓練過程，避免過擬合或欠擬合。訓練完成後，還需要評估生成結果的質量，並根據反饋進行優化。
生成式AI模型的學習資源
對於想要深入學習生成式AI的新手，以下資源可以提供幫助：
- 線上課程與教學：Coursera、Udacity等平台提供多門關於生成式AI的課程，適合初學者。
- 開源專案與工具：GitHub上有許多開源的生成式AI項目，如TensorFlow和PyTorch的實現，便於學習和實踐。
- 研究論文與社群：arXiv上有大量關於生成式AI的最新研究論文，而Reddit和Stack Overflow等社群則可以提供問題解答和交流。
此外，香港的多所大學（如香港大學、香港科技大學）也開設了相關課程，並有研究團隊專注於生成式AI的開發。例如，香港科技大學的AI實驗室近年來發表了多篇關於生成式AI的頂尖論文，為學術界和產業界提供了寶貴的參考。
總之，生成式AI是一個充滿潛力的領域，無論是學術研究還是商業應用，都有廣闊的發展空間。理解其核心概念、掌握常見模型類型，並善用學習資源，將幫助新手快速入門並深入探索這一領域。
在學習過程中，你可能會遇到「什麼是Generative Engine Optimization」這樣的問題。這是一種優化生成式AI模型的方法，旨在提高生成結果的質量和多樣性。通過不斷實踐和學習，你將能夠更好地理解和應用生成式AI技術。
