部署和测试：一旦模型被认为令人满意，就可以部署它来对新的、未见过的文本数据进行推理。这涉及应用经过训练的模型根据其训练的任务进行预测或生成文本。
生成式人工智能有哪些缺点？
虽然生成式人工智能取得了重大进展，但它也存在一些缺点。以下是一些常见的限制：
缺乏情境理解：生成式人工智能模型在理解情境和提供准确响应方面存在困难。它们通常根据训练数据中的模式和统计相关性生成响应，而没有真正理解输入背后的含义或意图。
过度依赖训练数据：生成式 AI 模型严重依赖其训练数据。训练数据中存在的偏差或不准确性可能会反映在生成的输出中，从而延续现有的偏差或错误信息。
缺乏常识推理：生成式人工智能模型可能难以进行常识推理和逻辑推理。它们可能产生与事实不符或毫无意义的输出，因为它们不具备现实世界的经验或对世界的真正理解。
处理歧义困难：歧义输入会给生成式人工智能模型带来挑战。它们可能难以消除歧义并产生连贯的响应，从而导致输出模糊或不相关的内容。
道德和滥用问题：生成式人工智能的力量也引发道德问题。存在滥用风险，例如生成误导性或有害内容、深度伪造或垃圾邮件。保护措施和负责任地使用生成式人工智能对于减轻这些风险至关重要。
资源密集型训练和推理：训练生成式 AI 模型通常需要 巴林数据 大量计算资源和时间。此外，从这些模型生成输出可能需要大量计算，从而限制了它们的实时应用或低功耗设备上的可访问性。
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生成式人工智能如何工作？
“生成式人工智能有能力释放人类表达和创造力的新形式。它将突破可能性的界限，帮助我们想象和构建更美好的未来。”——微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉
在了解了什么是生成式人工智能之后，大多数人都开始对它的功能感兴趣。生成式人工智能通过使用在大型数据集上训练的模型来生成数据。这些模型通常基于神经网络，它们在训练过程中学习数据中的模式和关系。经过训练后，生成式人工智能可以生成模仿原始数据集模式的新数据样本。
例子：