学习生成式人工智能工作室入门

目录

1. 引言
2. 生成式人工智能（Generative AI）简介
3. 生成式人工智能的应用
   • 3.1 多模态内容生成
   • 3.2 语言任务
   • 3.3 视觉任务
   • 3.4 语音任务
4. 生成式人工智能的工作原理
5. 谷歌云平台中的生成式人工智能工具
   • 5.1 Vertex AI
   • 5.2 Generative AI Studio
   • 5.3 Model Garden
6. 在Generative AI Studio中设计和测试生成式人工智能模型
   • 6.1 方式1：自由形式的提示设计
   • 6.2 方式2：结构化的提示设计
7. Generative AI Studio中的会话创建
8. 调整语言模型的参数
9. 结论
10. FAQ

引言

欢迎来到《生成式人工智能工作室入门》课程！在本课程中，我们将介绍生成式人工智能（Generative AI）工作室的概念和使用方法，并演示如何使用工作室中的语言工具。生成式人工智能是一种能够为用户生成多模态内容的人工智能技术，包括文本、图像、音频和视频等。它可以根据给定的提示或需求帮助用户完成各种任务，如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟助手和呼叫中心机器人等。本课程将重点介绍Generative AI Studio中的语言功能，包括设计提示进行任务、创建对话和调整模型参数等。

生成式人工智能（Generative AI）简介

生成式人工智能是一种利用大量现有内容进行学习的人工智能技术。它可以根据现有的文本、音频和视频等内容进行训练，从而生成一个称为“基础模型”的模型。基础模型可以用于生成内容和解决常见的问题，例如内容提取和文档摘要。此外，它还可以使用特定领域的新数据集进行进一步训练，以解决特定问题，例如财务模型生成和医疗咨询。这样就可以创建一个针对特定需求定制的新模型。

生成式人工智能的应用

生成式人工智能可以应用于多种领域和任务，具有广泛的应用前景。以下是一些生成式人工智能的应用示例：

3.1 多模态内容生成

生成式人工智能可以生成多模态的内容，包括文本、图像、音频和视频等。例如，可以基于给定的提示生成一个图像，并对该图像进行进一步编辑。

3.2 语言任务

在Generative AI Studio中，您可以使用生成式人工智能模型来设计适用于您业务用例的提示，并执行各种语言任务，包括代码生成、文档摘要等。我们可以通过设计适当的提示，让模型按照我们的期望进行回答或生成文本。

3.3 视觉任务

生成式人工智能也可以用于视觉任务。您可以提供一个提示，并根据此提示生成一个图像，然后对该图像进行进一步编辑。

3.4 语音任务

生成式人工智能还可以用于语音任务。您可以将语音转换为文本，或者将文本转换为语音。

以上只是生成式人工智能应用的一些示例，实际应用的可能性非常广泛。

生成式人工智能的工作原理

生成式人工智能通过对大量现有内容进行学习来生成新的内容。这个过程称为训练，训练的结果是一个基础模型。基础模型可以用于生成内容和解决一般性的问题，例如内容提取和文档摘要。此外，我们还可以使用特定领域的新数据集对基础模型进行进一步训练，以解决特定的问题。生成式人工智能的工作原理是通过对现有内容的学习来创造一个模型，该模型可以根据输入的提示生成内容或解决特定的问题。

谷歌云平台中的生成式人工智能工具

谷歌云平台提供了一些易于使用的工具，可以帮助您在项目中应用生成式人工智能技术，无论您是否具备人工智能和机器学习背景。以下是其中的一些工具：

5.1 Vertex AI

Vertex AI是谷歌云平台的一款端到端机器学习开发平台，可帮助您构建、部署和管理机器学习模型。如果您是应用程序开发人员或数据科学家，并且想要构建一个应用程序，您可以使用生成式人工智能工作室快速原型设计和定制生成式人工智能模型，而无需编写代码。如果您是数据科学家或机器学习开发人员，想要构建和自动化生成式人工智能模型，您可以从Model Garden开始。

5.2 Generative AI Studio

在本课程中，我们将重点介绍Generative AI Studio。Generative AI Studio支持语言、视觉和语音等多种功能。您可以设计适用于您业务用例的提示，根据上下文创建对话，并调整模型，使其更适应您的用例。Generative AI Studio提供了一系列模型参数，可以调整模型的随机性和响应质量。

5.3 Model Garden

Model Garden是一个开发者可以发现和使用谷歌和第三方开源模型的平台，并提供了内置的MLOps工具来自动化机器学习流水线。如果您想要与其他开发者共享和使用生成式人工智能模型，Model Garden是一个很好的资源。

在Generative AI Studio中设计和测试生成式人工智能模型

6.1 方式1：自由形式的提示设计

在Generative AI Studio中设计和测试生成式人工智能模型有几种不同的方式。首先，您可以选择自由形式的提示设计。您可以向模型提供一条指令，例如“生成一份我去约书亚树国家公园露营所需的物品清单”。模型将根据您提供的指令生成一份物品清单，供您参考。这种方式适合希望通过一条简单的指令来指导模型行为的场景，也被称为“零-shot提示”。

6.2 方式2：结构化的提示设计

除了自由形式的提示设计，您还可以选择结构化的提示设计。结构化的提示设计包含多个组成部分，包括上下文、问题和答案。您可以为模型提供一个包含背景文本的上下文，然后添加一些问题和对应的答案。模型可以根据这些信息来回答您的问题。例如，您可以提供一个描述亚马逊雨林植被变化的段落作为上下文，然后添加一些基于该段落的问题和答案。这种方式适合希望模型根据背景文本回答问题的场景。

在设计和测试生成式人工智能模型时，需要注意一些最佳实践。首先，要简洁明了地设计提示。其次，要详细说明您的要求，并确保每次只提出一个任务。还可以将生成式任务转化为分类任务，这样通常会获得更好的结果。最后，通过添加示例来提高模型的响应质量。提示设计可能是个多次尝试，需要不断的实验和调整才能找到最佳的结构和示例。

Generative AI Studio中的会话创建

在Generative AI Studio中，您可以创建会话，定义对话的上下文，以及指示模型如何响应。例如，您可以指定模型在帮助台查询中只回答“您是否尝试过重启计算机？”这个预定义的回答。会话创建可以根据需要自定义模型的行为。

调整语言模型的参数

在Generative AI Studio中，您可以调整语言模型的参数，以改善模型生成的响应质量。可以调整的参数包括模型类型、温度（temperature）、前K个（top K）和前P个（top P）。通过调整这些参数，可以控制模型生成内容的随机性，并获取更多出人意料或有创意的响应。

结论

本课程介绍了生成式人工智能工作室的概念和使用方法。通过使用Generative AI Studio，您可以快速原型设计和定制生成式人工智能模型，满足各种语言、视觉和语音需求。您也学会了如何设计和测试生成式人工智能模型的提示，创建对话以及调整模型参数。通过实践，您将能够充分利用Generative AI Studio中提供的功能。

FAQ

Q: 生成式人工智能可以生成哪些类型的内容？

A: 生成式人工智能可以生成多模态的内容，包括文本、图像、音频和视频等。

Q: 如何设计生成式人工智能模型的提示？

A: 可以使用自由形式的提示设计或结构化的提示设计。自由形式的提示设计基于一条指令来指导模型行为，而结构化的提示设计包含上下文、问题和答案。

Q: 如何调整生成式人工智能模型的响应质量？

A: 可以调整模型的参数，如温度（temperature）、前K个（top K）和前P个（top P），以控制模型生成内容的随机性和响应质量。

Q: 如何创建生成式人工智能模型的会话？

A: 可以创建会话，定义对话的上下文以及指示模型如何响应。