解释生成人工智能历史的论文。 论文解释
ChatGPT、DALL-e 和 Codex 都是使用生成式 AI 生成数字内容（例如文本、图像和代码）的技术示例。 大规模人工智能的最新进展提高了生成式人工智能生成真实内容和理解意图的能力。 本文总结了生成模型、组件以及人工智能生成文本、图像、跨模式和其他人工智能生成内容的最新进展。 它还强调了剩余的挑战。
近年来，人工智能生成的内容受到了广泛关注。 现在全世界都对大型科技公司开发的内容生成产品感兴趣。 AIGC 是一个技术术语，指的是根据人类指令生成内容。 该模型可以通过指令进行教学和指导。 这个过程通常分为两个阶段：从指令中提取有关人类意图的信息，然后根据提取的意图生成内容。
AI 生成模型的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代。 隐马尔可夫模型 (HMM) 和高斯混合模型 (GMM) 等早期模型生成简单数据。 深度学习在生成模型方面取得了重大改进。 NLP 中的传统句子生成依赖于 N-gram 语言模型，但它们很难处理长句子。 具有门控循环单元的循环神经网络允许对较长的依赖关系进行建模并处理多达 200 个令牌。 在深度学习之前，CV 使用手工设计的特征生成图像，这些特征的复杂性和多样性都受到限制。 生成对抗网络（GAN）和变分自动编码器可以生成令人印象深刻的图像。 Transformer 于 2017 年为 NLP 引入。 他们汇聚了遵循不同路径的生成模型的进步。 Transformer 主导着许多跨领域的生成模型。 Transformer 用于大型语言模型，例如 BERT 和 GPT。 Vision Transformers (CV) 和 Swin Transformers (CV) 将视觉组件和图像变压器结合在一起。
来源和详细信息：
https://medium.com/artificialis/history-of-generative-ai-paper-explained-6a0edda1b909