隨著ChatGPT的推出，生成式AI被大家廣為討論。Google 推出 7 堂完全免費的generative AI（生成式AI) 課程，包括介紹生成式 AI、介紹大型語言模型、注意機制、Transformer 模型和BERT 模型、介紹圖片生成、打造圖片描述模型、編碼器與解碼器架構
- Introduction to Generative AI（介紹生成式 AI）
- Introduction to Large Language Models（介紹大型語言模型）
- Attention Mechanism（注意機制）
- Transformer Models and BERT Model（Transformer 模型和BERT 模型）
- Introduction to Image Generation（介紹圖片生成）
- Create Image Captioning Models（打造圖片描述模型）
- Encoder-Decoder Architecture（編碼器與解碼器架構)
什麼是生成式AI?
人工智能是一個廣義的術語，常被用來描述各種先進的計算機系統，具體地來說 “機器學習（Machine learning)”是其中很重要的一塊。如今，我們在人工智能領域看到的大多數東西其實都是機器學習：賦予計算機系統從實例中學習的能力。
通過編程從實例中學習的機器稱為 “神經網絡"。它們學習的一種主要方式是通過大量實例來學習，比如告訴它們圖像中有什麼（稱之為分類）。如果我們想教一個網絡如何識別大象，這就需要人類向網絡介紹大象長什麼樣的大量實例，並給這些照片打上相應的標籤。模型就是這樣學會區分大象和圖像中的其他細節的。
ChatGPT就屬於大語言模型，語言模型的基本原理是預測單詞序列中下一個單詞是什麼。在大量文本中訓練這些模型，以便它們更好地理解下一個詞可能是什麼。如果你開始輸入短語 “瑪麗踢了一個……"，經過足夠數據訓練的語言模型就能預測出 “瑪麗踢了一個球"。
生成式AI可以從所展示的示例中吸取經驗，並根據這些信息創造出全新的東西。大型語言模型（LLM）就是生成式人工智能的一種，因為它們能以自然語言的形式生成新穎的文本組合，甚至可以建立語言模型來生成其他類型的輸出，如新的圖像、音頻甚至影片，如 Imagen、AudioLM 和 Phenaki。
參考文章：Ask a Techspert: What is generative AI?
深度學習分類
| 分辨式AI(Discriminative) | 生成式AI(Generative) |
| 用於分類或預測 通常在標注數據集上進行訓練 學習數據點特徵與標籤之間的關係 | 生成與訓練數據相似的新數據 瞭解數據的分布以及給定例子的可能性 預測序列中的下一個單詞 |
熱門的ChatGPT就屬於生成式AI的一種，能夠用來總結文本、提煉關鍵字、翻譯…等，一般人也可以使用。接下來還會就Google的AI課程做進一步介紹大語言模型。
下班後的學習筆記 
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