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How generative AI works
生成式人工智能的核心是经过训练的深度学习模型，它根据给定的用户输入（即提示）以类似人类的方式理解和生成文本、图像或其他媒体。该模型经过大量数据的训练，以从数据中的模式中学习。例如，它会了解到某些单词倾向于跟随其他单词，或者某些短语在某些上下文中更常见。该模型使用提示来生成完成信息，然后将其呈现给用户。
说到底还是模式学习，倾向于跟随其他单词
completion
生成的输出的质量取决于多个因素，包括训练数据的数量和质量、提示的复杂性以及模型的大小。较大的模型通常会产生更好的输出，但需要更多的计算能力和资源。生成式人工智能系统的著名例子包括ChatGPT 到外部站点的链接。和 Microsoft Copilot Web 版， 到外部站点的链接。专注于语言生成和中途旅程 到外部站点的链接。和DALL-E 到外部站点的链接。专注于图像生成。
把单词提取变成向量，之后放到一个巨大的数学方程之中
输入的单词们变成了一个很大的向量矩阵
之后呢？
我们将其组织成为一个函数式子，之后参数是变动的
之后我们通过给它喂非常多的数据，来测试出什么样子的输出是好的
好问题是我们该如何理解 什么是 合理 ，为什么它会生成一个我们看起来合理，但是却跟实际错误的东西呢
大型语言模型和其他生成式人工智能模型通常在神经网络上运行。这些网络由人工神经元组成，这些神经元模仿了我们大脑中神经元的工作方式。查看这个关于人工神经网络的 5 分钟简单介绍，了解生成式人工智能的“大脑”是如何工作的。
the billions of neurons in your brain are connected to each other
There are many generative AI tools available. Some are free, some need you to create an account for, and some are subscription-based. We have outlined the most common and relevant tools for students below and described their uses.有许多可用的生成式人工智能工具。有些是免费的，有些需要您创建帐户，有些是基于订阅的。我们在下面概述了学生最常见和相关的工具，并描述了它们的用途。
Note that inclusion on this page is not an endorsement by the University of Sydney.请注意，包含在此页面并不表示悉尼大学的认可。
Staff and students at the University of Sydney have free access to Microsoft Copilot for Web, available at copilot.microsoft.comLinks to an external site.. This is a general-purpose generative AI tool that is capable of producing text and images.悉尼大学的教职员工和学生可以免费访问 Microsoft Copilot for Web，网址为copilot.microsoft.com 到外部站点的链接。。这是一种通用的生成人工智能工具，能够生成文本和图像。
- Author:NotionNext
- URL:https://tangly1024.com/article/%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%94%9F%E6%88%90%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%EF%BC%88AI%EF%BC%89%E5%92%8C%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%86%99%E4%BD%9C%E5%B7%A5%E5%85%B7%E2%80%94%E2%80%94%E7%90%86%E8%A7%A3%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD
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