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生成算法、預(yù)訓(xùn)練模型與多模態(tài)技術(shù)催生AIGC的迅猛發(fā)展
思瀚產(chǎn)業(yè)研究院    2024-11-16

AIGC 與以往的 AI 技術(shù)最顯著的區(qū)別在于其從分析式AI（AnalyticalAI）發(fā)展為生成式 AI。分析式 AI 模型主要通過對(duì)已有數(shù)據(jù)的分析、判斷和預(yù)測(cè)來提供決策支持，而生成式 AI 模型則是通過學(xué)習(xí)已有數(shù)據(jù)，創(chuàng)造出全新的內(nèi)容。這一轉(zhuǎn)變得益于先進(jìn)的生成算法、強(qiáng)大的預(yù)訓(xùn)練模型以及創(chuàng)新的多模態(tài)技術(shù)，共同推動(dòng)了 AIGC 的迅猛發(fā)展和爆炸性增長(zhǎng)。

AIGC 的快速崛起得益于基礎(chǔ)生成算法的持續(xù)創(chuàng)新與突破。核心生成算法，如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network，GAN）、擴(kuò)散模型（Diffusion Model）和 Transformer 等，為AIGC 的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。這些算法的不斷進(jìn)步推動(dòng)了 AIGC 的爆發(fā)，拓展了其在內(nèi)容生成領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。

2014 年，伊恩·古德費(fèi)洛提出的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）成為早期最著名的生成式模型，標(biāo)志著生成式 AI 的重要里程碑。隨之而來，諸如DCGAN、Style-GAN、BigGAN 和 CycleGAN 等變種架構(gòu)相繼問世，這些發(fā)展不僅推動(dòng)了GAN理論的深化，也為圖像生成、視頻生成和三維模型生成等領(lǐng)域提供了強(qiáng)大的工具，極大豐富了生成式 AI 的應(yīng)用場(chǎng)景。

2017 年，Vaswani 等人提出的 Transformer 模型引入了自注意力機(jī)制，使得模型能夠根據(jù)輸入序列中的不同部分分配不同的注意權(quán)重，從而更有效地捕捉語(yǔ)義關(guān)系。這一創(chuàng)新催生了眾多變體，如BERT、GPT 和XLNet 等，這些模型在各自領(lǐng)域取得了顯著成果，推動(dòng)了自然語(yǔ)言處理等行業(yè)的發(fā)展。伴隨著生成式算法的不斷創(chuàng)新突破，AIGC 如今能夠生成多種類型的內(nèi)容和數(shù)據(jù)，包括文本、代碼、圖像、語(yǔ)音和視頻物體等，展現(xiàn)了廣泛的應(yīng)用潛力。

預(yù)訓(xùn)練模型的出現(xiàn)為 AIGC 技術(shù)帶來了顛覆性的進(jìn)步。盡管過去各種生成式模型層出不窮，但由于任務(wù)類型單一、使用門檻高、訓(xùn)練成本昂貴以及內(nèi)容質(zhì)量不足，難以滿足復(fù)雜多變的應(yīng)用場(chǎng)景。預(yù)訓(xùn)練模型，也稱為基礎(chǔ)模型或大模型，通過在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到豐富的特征表示，展現(xiàn)出更強(qiáng)的泛化能力和深入的語(yǔ)言理解及內(nèi)容生成能力。

這些模型具備通用特征學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)和領(lǐng)域適應(yīng)等關(guān)鍵特性，顯著增強(qiáng)了AIGC 的通用化能力，使同一模型能夠高質(zhì)量完成多種內(nèi)容輸出任務(wù)。通過在特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)，模型能夠迅速適應(yīng)并掌握新領(lǐng)域的特定特征，極大提升了其實(shí)用性和靈活性。

2018 年，谷歌推出了基于 Transformer 架構(gòu)的自然語(yǔ)言處理預(yù)訓(xùn)練模型BERT，標(biāo)志著人工智能領(lǐng)域進(jìn)入了一個(gè)以大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)為核心的新紀(jì)元。BERT 的核心創(chuàng)新在于其雙向訓(xùn)練策略，能夠同時(shí)考慮單詞左側(cè)和右側(cè)的上下文信息，使得其在理解單詞含義時(shí)更為精準(zhǔn)。通過在大量文本數(shù)據(jù)上的預(yù)訓(xùn)練，BERT 學(xué)習(xí)到了深層次的語(yǔ)言表示，這些表示可以遷移到多種下游NLP任務(wù)中，如文本分類、問答系統(tǒng)和命名實(shí)體識(shí)別等。BERT 通過微調(diào)（Finetuning）進(jìn)一步適應(yīng)特定任務(wù)的需求，極大地提升了自然語(yǔ)言處理的效果和應(yīng)用廣度。

多模態(tài)技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了 AIGC 內(nèi)容的多樣性，增強(qiáng)了模型的通用化能力。該技術(shù)使不同類型的數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻和視頻）能夠互相轉(zhuǎn)化和生成，從而使 AIGC 模型能夠跨模態(tài)生成各種類型的內(nèi)容。

CLIP（ContrastiveLanguage-Image Pretraining）模型是 OpenAI 提出的一種典型多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型。其核心思想是利用大規(guī)模的圖像和文本數(shù)據(jù)進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)，使模型能夠在沒有明確標(biāo)注的情況下理解和關(guān)聯(lián)不同模態(tài)的數(shù)據(jù)。

CLIP 能夠?qū)D像和文本映射到同一個(gè)向量空間，促進(jìn)了不同模態(tài)數(shù)據(jù)的理解與關(guān)聯(lián)，為文生圖、文生視頻等 AIGC 應(yīng)用的快速發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。一個(gè)典型的多模態(tài)大型語(yǔ)言模型（MLLM）可以抽象為三個(gè)核心模塊：預(yù)訓(xùn)練的模態(tài)編碼器（Modality Encoder）、預(yù)訓(xùn)練的大型語(yǔ)言模型，以及連接它們的模態(tài)接口（Connector）。

類比于人類，模態(tài)編碼器相當(dāng)于接收和預(yù)處理光學(xué)/聲學(xué)信號(hào)的人類眼睛和耳朵，而大型語(yǔ)言模型則像是理解并推理處理信號(hào)的人類大腦。在這兩者之間，模態(tài)接口的功能是對(duì)齊不同的模態(tài)。以GPT4V 為代表的多模態(tài)大型語(yǔ)言模型在多模態(tài)任務(wù)中展現(xiàn)出了前所未有的能力。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，多模態(tài)模型將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

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