AIGC通用大模型(GPT4.0、文心一言、DALL3、MJ)工具使用分享

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引言

AIGC介绍

工具使用分享

小结

参考文献

引言

随着人工智能技术的快速发展，AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）的出现，正在深刻改变各个领域的生产和消费方式。AIGC通用大模型作为其中的核心技术之一，不仅推动了生成内容的多样性和创造性，还为各行业的数字化转型提供了强大的动力。本文将对简单介绍AIGC通用大模型，分享一款类似门户工具--“葫芦AI”助手的功能。

AIGC介绍

AIGC通用大模型是一种基于深度学习的模型，它通过大规模的数据训练，能够生成高质量、自然流畅的文本、图像、音频等多种形式的内容。与传统的内容生成技术相比，通用大模型能够更好地理解上下文，具备更高的生成能力和灵活性。

现代AIGC大模型不仅局限于文本生成，许多模型具备多模态能力，能够同时处理文本、图像和音频等不同形式的数据。例如，OpenAI的GPT-4和Google的PaLM系列都展现了在生成图像或视频内容方面的潜力。

AIGC可以按照生成内容的类型进行分类，主要包括：

• 文本生成，如自动撰写新闻稿、文章、社交媒体帖子等。例如，OpenAI的ChatGPT、阿里云的通义千问等自然语言处理模型可以根据用户提供的提示或标题，自动生成新闻稿、创意故事，甚至编写代码。 Transformer模型结构 1. 纯 Encoder 模型（例如 BERT），又称自编码 (auto-encoding) Transformer 模型，适用于只 需要理解输入语义的任务，例如句子分 类、命名实体识别； 2. 纯 Decoder 模型（例如 GPT），又称自回归 (auto-regressive) Transformer 模型，适用于 生成式任务，例如文本生成； 3. Encoder-Decoder 模型（例如 BART、T5、LLAMA），又称 Seq2Seq (sequence-to-sequence) Transformer 模型，适用于需要基于 输入的生成式任务，例如翻译、摘要。

• 图像生成，如绘画、插图、图像编辑等。例如，DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney等数字图像生成器可以从文本中生成图像。艺术家和设计师可以使用这种技术创作数字艺术作品，生成不存在的人物肖像或风景画。

• 音频生成，如音乐创作、播客、语音合成等。例如，Google的WaveNet是一种能够生成自然听起来的语音的技术，这种技术被用于谷歌助手，提供了流畅、自然的语音反馈。另外，AI也能够创作音乐，如IBM的Watson Beat可以根据用户的输入生成独一无二的音乐曲目。

• 视频生成，如视频剪辑、动画制作、视频特效等。例如，Deepfake技术可以将一个人的面部表情和口型映射到另一个人的面孔上，从而创造出逼真的视频。这种技术常见于电影制作，用于角色的数字化替身或者将已故演员“复活”在荧幕上。

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）主要涉及使用人工智能技术来生成各种类型的文本、图像、音频和视频等内容。

• 在文本内容生成中，自然语言处理起着核心作用。这一过程通常涉及到预训练的语言模型，如生成预训练变换器（GPT）或双向编码器表示变换器（BERT）。这些模型通过大量的文本数据学习语言的语法规则、上下文关系和文字的多种用途。训练完成后，模型能够基于给定的输入（如单词、短语或句子）生成连贯、有意义的文本。

• 在图像内容生成中，计算机视觉技术发挥关键作用，尤其是利用生成对抗网络（GAN）。GAN由生成器和鉴别器组成。生成器试图创造出逼真的图像，而鉴别器则判断该图像是由生成器创造的还是真实的。这个过程在多次迭代中不断完善，最终生成器能够创作出难以被鉴别器区分的高质量图像。

• 音频和视频内容生成同样利用了深度学习技术，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），来处理和生成时序性强的数据。在音频生成中，AI系统可以学习音乐的旋律、节奏及和声，然后创作出新的音乐作品。在视频生成中，AI则需要处理和理解视频帧之间的时间连续性，以及场景、动作和故事线的复杂性。

其工作原理可以分为以下几个核心步骤：

1. 数据收集：首先，AIGC系统需要从各种来源收集数据。这些数据可以来自互联网、社交媒体、数据库等。这些数据是生成新内容的基础。
2. 预处理：收集到的数据需要进行预处理，包括清洗、整理、标注等。这一步是为了让数据更适合后续的训练和生成过程。
3. 模型训练：接下来，使用收集和处理后的数据来训练人工智能模型。这些模型通常基于深度学习技术，如神经网络、循环神经网络（RNN）、Transformer等。训练过程中，模型会学习如何生成与训练数据相似的新内容。
4. 内容生成：当模型训练完成后，可以通过输入特定的提示或种子文本，让其生成新的内容。例如，如果训练的是文本生成模型，可以输入一个主题或关键词，模型会生成与该主题相关的文章、故事、诗歌等。
5. 后处理：生成的内容可能需要进一步的后处理，如格式化、校对、优化等，以确保其质量和可读性。
6. 输出：最后，经过后处理的内容可以被输出或呈现给用户。输出形式可以是文本、图像、音频或视频，取决于所使用的人工智能模型和应用程序的需求。

工具使用分享

目前网上AI大模型工具很多，收费价格也较高，chatGPT等国外模型还需要翻墙才可以使用。推荐一款国内的”葫芦AI”（HuLu AI）助手。葫芦AI助手集成了主流的多个模型的部分功能，有点像AIGC门户，可用模型包括：chatGPT4o 、文心一言 、Midjourney、 DALL-E3、Suno、SD。不过目前，这些模型功能支持不全面，例如chatGPT4o是多模态模型，葫芦 AI助手只能使用文本交互功能，不支持图片、语言、视频等方式。

科研写作助手比较推荐工具除了chatGPT4o 、文心一言 ，还有：SciNote、Writefull、Scholarcy、kimi、智谱清言，本人没有使用，还需大家不断探索实践。

（1）对话

文本对话可选chatGPT4o 和文心一言模型的多个版本。有很多现成的角色设定可以选择，包括润色翻译、写作助手、python专家、人生专家等，可以用于写作辅助、内容创作、客户服务等场景。现在网络很多内容创作者都在使用AIGC模型来生成内容素材，经过简单审核、校对就可以发布。科研工作者也开始大量使用这类大模型快速挖掘研究方向、撰写文章初稿、文章润色等工作。

（2）写作

（3）绘画

绘画模型有DALL-E3和Midjourney。自带中文描述一键翻译英文功能。描述不清晰的描述会生成奇奇怪怪的图片。

（3）音乐

音乐生成使用suno模型，可以输入想要的音乐风格和主题，选择流派和氛围。

小结

AIGC使用人工智能技术来生成各种类型的文本、图像、音频和视频等内容，现在已经广泛应用于内容生成、优化等工作，网络文案操作、辅助科研工作，极大提高了创作人员的生产力。

注：部分文字使用“葫芦AI”助手生成。

对Hulu AI感兴趣的读者可通过Hulu AI的邀请链接可以试用。
https://www.huluai.net/?invitation=irTyKT&vip=4

参考文献

[1] 阿里云. 什么是AIGC？[EB/OL]. 2024. https://www.aliyun.com/getting-started/what-is/what-is-aigc.

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文章来源于互联网:AIGC通用大模型(GPT4.0、文心一言、DALL3、MJ)工具使用分享

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