人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 模块1-3 生成式人工智能

模块❶人工智能：开启智慧新时代1-3生成式人工智能目录CONTENTS生成式人工智能的概念01AIGC的特征及核心技术02大模型的应用举例031-3生成式人工智能1.生成式人工智能的概念是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，经历训练、微调与生成，以及评估和调整等阶段，最后以适当的泛化能力生成相关内容的技术。

AIGC五个方面的生成内容1-3生成式人工智能2.AIGC的特征及核心技术（1）AIGC的特征1-3生成式人工智能2.AIGC的特征及核心技术（2）AIGC的核心技术1-3生成式人工智能2.AIGC的特征及核心技术（2）AIGC的核心技术基础模型包括深度变分自编码、生成对抗神经网络、扩散模型、Transformer和VisionTransformer等技术。1-3生成式人工智能2.AIGC的特征及核心技术（2）AIGC的核心技术经典的预训练大模型1-3生成式人工智能3.大模型及应用举例ChatGPT-3OpenAI于2020年5月发布的GPT-3受到了大量新闻报道和公众关注。在两年内，GPT-3已经积累了100万订阅用户。ChatGPT为用户提供了一个与人工智能对话的直观界面，也许可以满足人类与生俱来的与他人沟通和联系的愿望。ChatGPT-3是ChatGPT系列的第三个版本,它拥有1750亿个参数，是当时全球最大的预训练语言模型，在自然语言理解、生成和对话能力方面都取得了重大突破。1-3生成式人工智能3.大模型及应用举例清华ChatDD2023年9月21日，水木分子发布新一代对话式药物研发助手ChatDD(DrugDesign)和全球首个千亿参数多模态生物医药对话大模型ChatDD-FM100B，其在C-Eval评测中达到全部医学4项专业第一，是唯一在该4项评测中平均分超过90分的模型ChatDD能够对多模态数据进行融合理解，与专家自然交互人机协作，将人类专家知识与大模型知识联结，重新定义药物研发模式。1-3生成式人工智能3.大模型及应用举例谷歌Gemini2023年12月Gooqle发布了全新多模态大模型Gemini，能够实现多源多模态数据的输入和输出，包括文本、代码、视频、音频和图像，并拥有较好的跨模态识别、推理能力。2024年2月，Google推出Gemini1.5系列模型，提升了多模态大模型的计算效率，能够从规模庞大的上下文(如多个长文档、数小时的视频等)中调用细粒度信息并进行推理。2024年9月，Google对Gemini1.5模型进行更新，提升性能、加快响应速度。1-3生成式人工智能3.大模型及应用举例谷歌DeepMind—AlphaFold32024年5月8日，DeepMind与lsomorphicLabs共同推出Transformer+Diffusion架构的生成式A模型--AlphaFold3。AlphaFold3以前所未有的精确度成功预测所有生命分子的结构及其相互作用方式;传统生物学需要人类用显微镜从不同的角度观察，耗时久目精度低。AlphaFold3的问世意味着将对更多变革性的科学研究起到推动作用，包括基因组学研究、加速药物设计、新材料开发、培育作物等等。1-3生成式人工智能3.大模型及应用举例OpenAI—GPT-42024年6月1日，谷歌DeepMind、约翰斯·霍普金斯大学和牛津大学等机构的学者发布的研究证实:GPT-4在心智理论任务上的表现完全达到成年人类的水平;在第6阶推理上的表现大幅超过人类。自然子刊NatureHumanBehavioui已证实:得益于庞大的数据库，GPT-4比人类更能理解对话中的讽刺和暗示。来自阿肯色大学的研究团队发现ChatGPT-4在创造性思维测试中的表现已经超越人类。1-3生成式人工智能3.大模型及应用举例deepseek强化学习技术：采用大规模强化学习，仅需少量标注数据即可显著提升模型性能。智能训练场：构建了智能训练场，提升推理能力，在推理任务上可与OpenAIO1媲美。开源共享：完全开源，降低了AI应用门槛，赋能开源社区发展。部署广泛：上线后迅速与众多