生成算法、预训练模型与多模态技术催生AIGC的迅猛发展
思瀚产业研究院    2024-11-16

AIGC 与以往的 AI 技术最显著的区别在于其从分析式AI（AnalyticalAI）发展为生成式 AI。分析式 AI 模型主要通过对已有数据的分析、判断和预测来提供决策支持，而生成式 AI 模型则是通过学习已有数据，创造出全新的内容。这一转变得益于先进的生成算法、强大的预训练模型以及创新的多模态技术，共同推动了 AIGC 的迅猛发展和爆炸性增长。

AIGC 的快速崛起得益于基础生成算法的持续创新与突破。核心生成算法，如生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）、扩散模型（Diffusion Model）和 Transformer 等，为AIGC 的发展奠定了坚实的技术基础。这些算法的不断进步推动了 AIGC 的爆发，拓展了其在内容生成领域的应用潜力。

2014 年，伊恩·古德费洛提出的生成对抗网络（GAN）成为早期最著名的生成式模型，标志着生成式 AI 的重要里程碑。随之而来，诸如DCGAN、Style-GAN、BigGAN 和 CycleGAN 等变种架构相继问世，这些发展不仅推动了GAN理论的深化，也为图像生成、视频生成和三维模型生成等领域提供了强大的工具，极大丰富了生成式 AI 的应用场景。

2017 年，Vaswani 等人提出的 Transformer 模型引入了自注意力机制，使得模型能够根据输入序列中的不同部分分配不同的注意权重，从而更有效地捕捉语义关系。这一创新催生了众多变体，如BERT、GPT 和XLNet 等，这些模型在各自领域取得了显著成果，推动了自然语言处理等行业的发展。伴随着生成式算法的不断创新突破，AIGC 如今能够生成多种类型的内容和数据，包括文本、代码、图像、语音和视频物体等，展现了广泛的应用潜力。

预训练模型的出现为 AIGC 技术带来了颠覆性的进步。尽管过去各种生成式模型层出不穷，但由于任务类型单一、使用门槛高、训练成本昂贵以及内容质量不足，难以满足复杂多变的应用场景。预训练模型，也称为基础模型或大模型，通过在大规模数据集上进行训练，学习到丰富的特征表示，展现出更强的泛化能力和深入的语言理解及内容生成能力。

这些模型具备通用特征学习、迁移学习、多任务学习和领域适应等关键特性，显著增强了AIGC 的通用化能力，使同一模型能够高质量完成多种内容输出任务。通过在特定领域数据上进行微调，模型能够迅速适应并掌握新领域的特定特征，极大提升了其实用性和灵活性。

2018 年，谷歌推出了基于 Transformer 架构的自然语言处理预训练模型BERT，标志着人工智能领域进入了一个以大规模预训练模型参数为核心的新纪元。BERT 的核心创新在于其双向训练策略，能够同时考虑单词左侧和右侧的上下文信息，使得其在理解单词含义时更为精准。通过在大量文本数据上的预训练，BERT 学习到了深层次的语言表示，这些表示可以迁移到多种下游NLP任务中，如文本分类、问答系统和命名实体识别等。BERT 通过微调（Finetuning）进一步适应特定任务的需求，极大地提升了自然语言处理的效果和应用广度。

多模态技术的发展推动了 AIGC 内容的多样性，增强了模型的通用化能力。该技术使不同类型的数据（如文本、图像、音频和视频）能够互相转化和生成，从而使 AIGC 模型能够跨模态生成各种类型的内容。

CLIP（ContrastiveLanguage-Image Pretraining）模型是 OpenAI 提出的一种典型多模态预训练模型。其核心思想是利用大规模的图像和文本数据进行自监督学习，使模型能够在没有明确标注的情况下理解和关联不同模态的数据。

CLIP 能够将图像和文本映射到同一个向量空间，促进了不同模态数据的理解与关联，为文生图、文生视频等 AIGC 应用的快速发展奠定了基础。一个典型的多模态大型语言模型（MLLM）可以抽象为三个核心模块：预训练的模态编码器（Modality Encoder）、预训练的大型语言模型，以及连接它们的模态接口（Connector）。

类比于人类，模态编码器相当于接收和预处理光学/声学信号的人类眼睛和耳朵，而大型语言模型则像是理解并推理处理信号的人类大脑。在这两者之间，模态接口的功能是对齐不同的模态。以GPT4V 为代表的多模态大型语言模型在多模态任务中展现出了前所未有的能力。随着技术的不断进步，多模态模型将在更多领域发挥重要作用。

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