人工智能与计算科学-生成式AI平台基础

《生成式AI平台基础》。

生成式AI平台是为开发和部署基于生成式人工智能的应用程序而设计的基础设施。以下是一些关键点概述：

·1.基础模型：生成式AI平台通常基于大型语言模型或其他类型的深度学习模型，这些模型能够识别数据中的模式和关系，并据此生成新内容。

·2.训练与微调：平台提供训练基础模型的能力，并通过微调过程针对特定应用进行优化。微调涉及使用特定于应用的标记数据来调整模型，以提高其在特定任务上的表现。

·3.负责任的AI：生成式AI平台强调负责任的AI实践，包括遵循道德原则和降低生成有害内容的风险。

·4.应用场景：这些平台支持多种应用场景，包括内容创作、文案、问答、图像和视频生成等。

·5.用户友好：一些平台提供无代码或低代码工具，使得非技术用户也能轻松创建和部署AI应用。

·6.集成与自动化：平台支持集成外部API和自动化工作流，以提高效率并简化复杂任务的处理。

·7.企业级应用：一些生成式AI平台专为企业设计，提供高性能的硬件和软件支持，如NVIDIA的DGX GH200 AI超级计算机，它为生成式AI工作负载提供强大的计算能力。

·8.创新与合作：平台促进了不同行业间的创新和合作，例如WPP与NVIDIA合作在Omniverse上构建数字广告内容引擎。

·9.技术进步：随着技术的发展，生成式AI平台正在不断演进，包括使用新的模型架构和算法来提高生成内容的质量和多样性。

·10.社区与支持：一些平台提供社区支持和教育资源，帮助用户学习如何使用生成式AI技术，并解决开发过程中的问题。通过这些平台，个人和组织能够利用生成式AI的强大功能，推动创新并改进工作流程。