生成式AI入门:初学 者完整指南
生成式AI正在彻底改变我们工作、创作和解决问题的方式。从撰写电子邮件到生成图像,这项技术现在人人可用。但它究竟是什么,你又该如何使用它?本指南将用简单的语言为你解释一切。
什么是生成式AI?
生成式AI(Gen AI)是一种可以创建新内容的人工智能。与遵循固定规则的传统软件不同,生成式AI从海量数据中学习,能够生成原创的文本、图像、音频、视频甚至代码。
这样理解:传统AI就像计算器,给你精确的答案。生成式AI则像创意助手,可以根据你的要求写故事、画画或作曲。
简单示例
当你在ChatGPT中输入"写一首关于曼谷的诗",AI不会复制现有的诗。相反,它通过理解训练过程中学到的语言模式,生成一首全新的诗。
生成式AI的5种类型

1. 文本生成
创建文章、邮件、代码和对话等书面内容的AI。
- 示例: ChatGPT、Claude、Chinda泰语LLM
- 应用场景: 写作辅助、聊天机器人、内容创作
2. 图像生成
根据文字描述创建图片、艺术品和视觉设计的AI。
- 示例: DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion
- 应用场景: 营销视觉、概念艺术、设计原型
3. 音频/语音生成
从文本创建类人语音或音乐的AI。
- 示例: iApp文字转语音、ElevenLabs
- 应用场景: 配音、有声书、无障碍工具
4. 视频生成
从文本或图像创建视频内容的AI。
- 示例: Runway ML、Synthesia、Sora
- 应用场景: 营销视频、培训内容、社交媒体
5. 代码生成
根据自然语言描述编写程序代码的AI。
- 示例: GitHub Copilot、DeepSeek-V3.2
- 应用场景: 软件开发、调试、代码解释
AI关键术语解释(术语大全)
理解AI可能因为众多技术术语而感到困难。以下是5个最重要的术语的简单解释:
1. LLM(大语言模型)
是什么: 一种通过大量文本训练来理解和生成人类语言的AI。
简单类比: 想象读完所有曾经写过的书,然后能够以任何风格写作。这就是LLM对文本所做的事情。
示例: GPT-4、Claude、Chinda、DeepSeek
2. Prompt(提示词)
是什么: 你给AI系统的指令或问题。
简单类比: 就像给出租车司机指路。指路越清楚,到达目的地越好。
示例: "把这段泰语翻译成英语:สวัสดีครับ"就是一个提示词。
3. Token(词元)
是什么: AI处理的一小段文本(大约一个词或词的一部分)。
简单类比: 把词元想象成乐高积木。AI通过组装这些积木来阅读和书写。
为什么重要: AI服务通常按词元收费。词元越多=成本越高。
4. Fine-tuning(微调)
是什么: 用专业数据训练现有AI模型,使其在特定任务上表现更好。
简单类比: 就像厨师学会了一般烹饪,然后通过练习泰国菜谱专门研究泰国菜。
示例: Chinda泰语LLM专门为泰语进行了微调。
5. Hallucination(幻觉)
是什么: 当AI生成听起来很自信但实际上是错误或编造的信息。
简单类比: 就像一个人自信地给你指路,但从未去过那个地方。
如何应对: 始终验证AI生成内容中的重要事实。