它还可以生成新的数据或内

 这些模型能够熟练地从数据中学习，使它们能够以卓越的效率执行各种任务。 生成式人工智能模型是一种特殊类型的深度学习模型，容。 生成式 AI 模型有不同类型，例如： 生成对抗网络 (GAN) GAN 由两个相互竞争的神经网络组成：生成器和判别器。 生成器试图创建看起来像真实数据的假数据，而鉴别器则试图区分真数据和假数据。 生成器和鉴别器以对抗的方式相互训练，直到达到平衡，生成器产生真实的数据，而鉴别器无法区分。

 变分自动编码器码器将潜在表示由两

个连接的神经网络组成：编码器和解码器。 编码器将真实数据作为输入，并将其压缩为捕获数据基本特征的潜在表示（数字向量）。 解作为输入，并重建  日本 WhatsApp 号码列表  原始数据作为输出。 编码器和解码器一起训练，以最小化重建误差以及潜在表示与先验分布（通常是正态分布）之间的分歧。 VAE 可以通过从先验分布中采样潜在表示并将其馈送到解码器来生成新数据。 Transformer 模型这些模型由多层注意力机制组成，可以处理顺序数据，例如文本或音频。

模型可以学习序列元素之

间的长期依赖关系和复杂关系。 Transformer 模型可以通过在给定先前元素的情况下预测下一个元素或通过调节某些输入序列来生成新序列。 生成式人工智能有哪些应用？ 生成式人工智能有  阿富汗 WhatsApp 号码列表  许多潜在的应用，例如： 生成式人工智能的应用*turing.com 增强客户交互 生成式人工智能可以通过基于客户创建个性化内容来改善客户交互，例如产品推荐、广告、电子邮件、聊天机器人响应等 偏好、行为、反馈和其他因素。