了解生成式 AI 语言模型
要了解生成式 AI？
生成式 AI 即 GenAI，是一种人工智能算法，能够从现有数据中学习，并在各个域中创建新的原始内容。 这些算法的功能类似于创意引擎、生成刷新文本、图像甚至音乐，它们是人工智能中最有前途的进步之一。 GenAI 能够自定义和调整输出以满足不同的需求，使其成为各种应用程序的通用工具。 可以使用提示和微调来定制算法，以满足特定要求和偏好。 这种可自定义性意味着用户可以使用日常语言描述所需的输出，模型通过生成适当的文本、图像或代码来响应。
GenAI 模型应用特定的机器学习技术，例如用于文本生成的转换器和递归神经网络 (RNN) 以及生成式对抗网络 (GAN) 和变分自编码器 (VAE)。 这些技术使算法能够了解数据中的模式和关系，并生成新的、唯一的相关内容。 GenAI 在各种域中查找应用程序，包括：
- 文本自动完成和摘要：通过建议相关文本来提高工作效率。
- 翻译：改进语言翻译服务。
- 聚类分析和分段：将数据组织到有意义的组中。
- 问题解答：为用户查询提供准确的响应。
- 异常情况检测：标识数据中的异常模式。
- 医疗保健：生成医疗报告、诊断和治疗建议。
探索生成式 AI 语言模型
生成式 AI 语言模型是强大的算法阵地，可基于上下文处理自然语言输入并预测句子中的后续字词，从而使它们能够生成一致的响应。 它们根据大量文本数据（如文章、维基百科条目、书籍和 Internet 资源）进行训练，因此能够理解和生成类似人类的语言。
这些模型通常基于转换器等深度学习体系结构，表现出非凡的自然语言理解和生成能力。 OpenAI 的 GPT（生成式预训练转换器）支持 ChatGPT，是生成式 AI 语言模型的一个示例。 这些模型的基本特征涵盖巨大的规模，其中有包含数亿到数万亿个参数的模型，允许它们捕获复杂的语言模式。
使用 GenAI 语言模型向应用程序添加智能
在 Margie 的 Travel 应用场景中，GenAI 语言模型可以增强用户体验并提供个性化建议。 下面是有关如何利用这些模型的示例：
- 自然语言理解 (NLU)：GPT-4 等生成式 AI 模型可以处理用户输入的自然语言查询。 当旅客使用“cozy apartments”、“waterfront views”或“trendy lofts”等短语搜索住宿时，模型可以理解这些描述背后的意图。
- 语义搜索和查询扩展：生成式 AI 语言模型可以对历史数据和用户评论执行语义搜索。 通过分析用户查询的上下文和语义，应用程序可以扩展搜索术语以包含相关同义词或相关术语。 例如，如果用户搜索“cozy apartments”，模型还可以考虑“comfortable flats”或“quaint rentals”等术语。
- 内容生成：生成式 AI 可以为每个列表创建个性化属性说明。 根据历史数据和位置信息，模型可以生成吸引人的描述，突出“壁炉”、“全景视图”或“现代设施”等特征。
- 情绪分析：使用生成式 AI 语言模型的情绪分析可以评估用户评论。 应用程序可以识别与特定列表关联的积极情绪或消极情绪。 可以向用户推荐具有持续积极评价的列表。
- 基于位置的建议：应用程序可以通过分析位置数据，根据与热门景点、公共交通或特定邻里的距离远近，提出列表建议。 对于海滨景观，模型可以优先列出滨水区或风景秀丽的地方。
- 个性化：使用生成式 AI，应用程序可以针对各个偏好定制建议。 如果用户频繁选择“trendy lofts”，模型可以在后续建议中了解此偏好并优先列出阁楼式住宿。
- 动态排名和评分：生成式 AI 语言模型可以根据用户查询相关性动态排名列表。 可以在对建议进行评分和排序时考虑价格、可用性和用户偏好。
生成式 AI 语言模型可以通过强化用户查询、生成内容、分析评论和提供个性化建议来增强租赁属性建议过程。 想在西雅图寻找理想住宿的旅客可以从这些智能建议中受益！