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后来，大约在 2014 年，Ian Goodfellow 等人他们设计了生成对抗网络（GAN）。这些特殊的算法使用了两个相互竞争的神经网络模型：一个生成样本，另一个对样本进行评估。

还必须提到谷歌在此期间对生成式人工智能的贡献，例如 DeepDream 艺术 车主数据库 项目，它改变了我们对人工智能功能的看法。所有这一切都得益于神经网络架构的进步以及由更强大的计算能力和更多样化的训练数据集支持的更大规模的实现。

除了这些进步之外，生成式人工智能 ChatGPT（OpenAI 基于转换器的语言处理软件，以类似人类的文本生成能力而闻名）也取得了进步，进一步验证了生成模型的潜力。

随着我们在这一发现上不断取得进展，生成式人工智能的探索和创新之路仍在继续。新的 AI 框架和模型不断涌现，通常是偶然建立在 GAN 或 DBN 等先前研究的基础上的，不断完善我们对如何利用这种动态技术进行更深层次应用的集体理解。


生成式人工智能模型的核心是理解和重现模式，无论是文字、图像、声音还是其他形式的数据。其主要目的是生成可被视为真实或原始的新数据，即使它是由机器生成的。LLM 调整是一个关键过程，通过在特定任务或数据集上训练这些模型来提高其性能。

机器学习和神经网络
要了解生成式人工智能模型的工作原理，必须深入研究其基本基础：机器学习和神经网络。机器学习算法教系统从数据输入中学习，并利用这些学习到的信息做出预测或决策，而不是专门编程来执行某项任务。负责人工智能生成特性的一种特定类型的机器学习模型是人工神经网络 (ANN)，它试图模拟人类神经网络的功能。