電子商務中的生成式人工智慧：從提示開始
Posted: Tue Dec 03, 2024 9:10 am
生成式人工智慧（Artificial Intelligence）是近年來頻頻成為頭條新聞的話題。曾經僅限於研究實驗室和大學的領域現在正在進入金融、醫療保健、教育、電子商務等特定領域的行業。生成式人工智慧是指一種人工智慧，涉及使用演算法產生新數據或內容。
精通科技的企業，無論新舊，都可以透過學習如何使用這種創新技術來獲得超越競爭對手的優勢。正如我們在最近的媒體中看到的那樣，我們處於公司之間將人工智慧整合到其平台的軍備競賽的最前沿。您可以在我們單獨的網路研討會中詳細了解如何彌合這一生成式人工智慧人才缺口。
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生成式人工智慧的用途
生成式人工智慧用於多種應用。我們在單獨的貼文中探討了生成式人工智慧的一些創意用途，以及您可以使用生成式人工智慧模型建構的專案。然而，以下是我們目前看到的一些值得注意的用例：
圖片
生成式人工智慧可以根據現有圖像創建新圖像，例如根據人臉創建新肖像或根據現有風景創建新風景。
畢卡索、梵谷和莫內風格的《蒙娜麗莎》
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文字
您可以使用 ChatGPT 和 Google Bard 等工具來 柬埔寨電話號碼列表 撰寫新聞文章、部落格文章、詩歌，甚至腳本。
聲音的
您可以使用它來產生音樂、音效，甚至配音。可以創建用於各種目的的自訂音訊內容，從視訊的背景樂譜到用於品牌目的的獨特曲調。
自然語言介面
它可用於創建互動式和直覺的通訊工具，增強跨各種平台的數位互動。
影像合成
生成式人工智慧可以創建詳細的虛擬模型，增強零售、房地產等不同行業的視覺化效果。
空間合成
該技術可以幫助設計虛擬環境，並在虛擬實境、遊戲和線上零售等領域發揮作用。
產品設計與物件合成
可以根據現有數據生成新穎的設計，為時尚、家居裝飾和汽車等行業開闢了可能性。
藥品
生成式人工智慧可以幫助創建虛擬模型並預測潛在的藥物研究結果，有助於藥物發現和個人化治療。
個性化行銷
可以創建客製化的廣告或行銷內容，從而提高跨平台行銷活動的有效性。
工作場所中的人工智慧
對我來說，人工智慧對我的工作方式產生了巨大的正面影響。身為 Specsavers 的支援主管，我經常使用人工智慧來排除故障、支援其他使用者並產生資訊豐富的內容。
當然，在我們的人工智慧朋友到來之前我就已經做了這一切，但是我的交付速度顯著提高，使我能夠支援更多的專案/用戶，它已經成為我向所有人推薦的工具。
在電子商務中，隨著企業尋求個人化客戶體驗和改善營運的方法，生成式人工智慧變得越來越重要。
產生人工智慧的基礎知識
一切都是從一個提示開始的！生成式人工智慧從提示開始，提示可以是文字、圖像、影片、設計、音符或人工智慧系統可以處理的任何輸入的形式。此提示可以由使用者手動輸入（例如，使用 GPT-3 根據使用者輸入生成文字）或自動輸入（例如，StyleGAN 是一種生成對抗網路（GAN），可以基於圖像資料集。）
機器學習中常用的生成模型有多種類型，包括生成對抗網路 (GAN)、變分自動編碼器 (VAE) 和基於 Transformer 的模型。以下是每種類型的簡要概述：
生成對抗網路（GAN）
GAN是一種神經網絡，由兩部分組成：生成器和判別器。生成器負責產生新數據，而鑑別器負責判斷數據是真實的還是假的。這兩部分在稱為對抗性訓練的過程中一起訓練，其中生成器嘗試生成鑑別器無法與真實資料區分開的資料。
GAN 結構概述 - 來源
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變分自動編碼器 (VAE)
VAE 是另一種用於生成建模的神經網路。它們的工作原理是將輸入資料編碼到低維空間，然後將其解碼回原始空間。編碼器和解碼器一起訓練，以最小化原始資料和重建資料之間的差異。你
基於變壓器的模型
基於 Transformer 的模型通常用於自然語言處理任務。它們透過處理輸入資料序列並產生輸出資料
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生成式人工智慧的用途
生成式人工智慧用於多種應用。我們在單獨的貼文中探討了生成式人工智慧的一些創意用途，以及您可以使用生成式人工智慧模型建構的專案。然而，以下是我們目前看到的一些值得注意的用例：
圖片
生成式人工智慧可以根據現有圖像創建新圖像，例如根據人臉創建新肖像或根據現有風景創建新風景。
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文字
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聲音的
您可以使用它來產生音樂、音效，甚至配音。可以創建用於各種目的的自訂音訊內容，從視訊的背景樂譜到用於品牌目的的獨特曲調。
自然語言介面
它可用於創建互動式和直覺的通訊工具，增強跨各種平台的數位互動。
影像合成
生成式人工智慧可以創建詳細的虛擬模型，增強零售、房地產等不同行業的視覺化效果。
空間合成
該技術可以幫助設計虛擬環境，並在虛擬實境、遊戲和線上零售等領域發揮作用。
產品設計與物件合成
可以根據現有數據生成新穎的設計，為時尚、家居裝飾和汽車等行業開闢了可能性。
藥品
生成式人工智慧可以幫助創建虛擬模型並預測潛在的藥物研究結果，有助於藥物發現和個人化治療。
個性化行銷
可以創建客製化的廣告或行銷內容，從而提高跨平台行銷活動的有效性。
工作場所中的人工智慧
對我來說，人工智慧對我的工作方式產生了巨大的正面影響。身為 Specsavers 的支援主管，我經常使用人工智慧來排除故障、支援其他使用者並產生資訊豐富的內容。
當然，在我們的人工智慧朋友到來之前我就已經做了這一切，但是我的交付速度顯著提高，使我能夠支援更多的專案/用戶，它已經成為我向所有人推薦的工具。
在電子商務中，隨著企業尋求個人化客戶體驗和改善營運的方法，生成式人工智慧變得越來越重要。
產生人工智慧的基礎知識
一切都是從一個提示開始的！生成式人工智慧從提示開始，提示可以是文字、圖像、影片、設計、音符或人工智慧系統可以處理的任何輸入的形式。此提示可以由使用者手動輸入（例如，使用 GPT-3 根據使用者輸入生成文字）或自動輸入（例如，StyleGAN 是一種生成對抗網路（GAN），可以基於圖像資料集。）
機器學習中常用的生成模型有多種類型，包括生成對抗網路 (GAN)、變分自動編碼器 (VAE) 和基於 Transformer 的模型。以下是每種類型的簡要概述：
生成對抗網路（GAN）
GAN是一種神經網絡，由兩部分組成：生成器和判別器。生成器負責產生新數據，而鑑別器負責判斷數據是真實的還是假的。這兩部分在稱為對抗性訓練的過程中一起訓練，其中生成器嘗試生成鑑別器無法與真實資料區分開的資料。
GAN 結構概述 - 來源
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變分自動編碼器 (VAE)
VAE 是另一種用於生成建模的神經網路。它們的工作原理是將輸入資料編碼到低維空間，然後將其解碼回原始空間。編碼器和解碼器一起訓練，以最小化原始資料和重建資料之間的差異。你
基於變壓器的模型
基於 Transformer 的模型通常用於自然語言處理任務。它們透過處理輸入資料序列並產生輸出資料