探索人工智能生成模型：从GPT到多模态AI
人工智能（AI）在过去十年的飞速发展中，生成模型（Generative Models）成为了一个炙手可热的研究领域。生成模型不仅能够生成高质量的文本、图像和音乐，还能够跨越多种模态，实现文本、图像、语音等多种形式的信息融合与生成。本文将深入探讨生成模型的基本概念、发展历程、最新进展及其应用，带你了解这一令人兴奋的前沿科技。
什么是生成模型？
生成模型是一类能够生成数据的机器学习模型。与判别模型（Discriminative Models）不同，生成模型不仅能够学习数据的分布，还能够生成与输入数据相似的新数据。生成模型在自然语言处理、计算机视觉、音乐创作等领域有广泛应用。
生成模型的基本概念
- 概率分布：生成模型通过学习训练数据的概率分布来生成新数据。这意味着它们可以在某种程度上“创造”出未见过的样本。
- 显式模型与隐式模型：显式生成模型直接对数据分布建模，例如高斯混合模型（GMM）。隐式生成模型则通过潜在变量和隐含层来间接建模，例如生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。
生成模型的发展历程
早期的生成模型
早期的生成模型主要集中在显式模型上，如朴素贝叶斯模型、高斯混合模型等。这些模型在特定应用中取得了一定成功，但在复杂数据的生成上表现有限。
深度生成模型
随着深度学习的发展&#
