想创建属于你自己的生成式人工智能应用吗？这里列出了一些可以帮助你入门的人工智能模型。
人工智能模型本质上是神经网络架构，它们在特定任务中表现卓越。 这包括用于图像分类和分割的卷积神经网络架构，以及用于自然语言处理的生成式预训练大型语言模型，用于图像生成的扩散模型等。
近来，用于生成式人工智能应用（如图像、语音、文本等）的人工智能模型越来越受欢迎，这得益于研究的进步和高性能计算的普及。
以下是我将要讨论的热门人工智能模型的一个快速概览。
| 模型 | 主要功能 |
| GPT-4 | 开源大型语言模型，可用于构建基于LLM的应用 |
| LLaMA | 各种自然语言处理应用，从聊天机器人到代码助手 |
| Falcon | 开源大型语言模型，可用于构建基于LLM的应用 |
| Stable Diffusion | 文本到图像、图像修复、修补和放大 |
| DALL-E 2 | 文本到图像生成 |
| Whisper | 语音识别、语言翻译和语言检测 |
| StableLM | 开源轻量级大型语言模型 |
| CLIP | 各种自然语言处理任务，如问答、摘要和文本生成 |
| InternLM | 开源大型语言模型；可用于构建基于LLM的应用 |
| Segment Anything Model | 适用于各种图像分割任务的零样本泛化 |
| WaveGAN | 音频生成 |
| CycleGAN & pix2pix | 图像到图像的转换 |
| BioGPT | 生物医学文本生成和挖掘 |
从人工智能艺术到构建个性化编程助手，你可以根据自己的兴趣构建一系列生成式人工智能应用。这里，我们列出了一些你可以探索的有趣的人工智能模型及其关键功能。
让我们开始吧！
GPT-4
从为你的旅行计划生成行程到起草求职信，ChatGPT已经成为我们日常任务的一部分。GPT-4，作为它的继任者，是一个更加强大的大型语言模型。
它是OpenAI最强大的人工智能系统，与ChatGPT相比，具有更强的推理能力和性能。
这里有一个技术演讲，介绍了GPT-4的工作原理以及如何使用它构建应用。
您可以使用免费的OpenAI账户来访问ChatGPT界面。但是，要使用GPT-4，你需要订阅ChatGPT Plus。
以下是一些你可以使用这些大型语言模型构建的应用：
- 定制的聊天机器人
- 改进的CRM平台
- 在自定义语料库上进行问答
- 其他任务，如摘要和文本生成
接下来，我们将讨论一些开源的大型语言模型。
LLaMA
Meta AI在2023年2月发布了LLaMA，这是一个拥有650亿参数的基础大型语言模型。随后，发布了LLaMA 2，与之前的版本相比有了显著的改进。你可以访问：
- LLaMA Chat：微调后的LLaMA 2
- Code LLaMA：基于LLaMA 2构建，使用超过5000亿行代码进行训练，支持所有最流行的编程语言的代码生成
你可以通过请求访问来下载和使用LLaMA模型。查看本教程，了解如何在Python应用程序中使用LLaMA 2：
Falcon
Falcon是来自阿联酋技术创新研究所的另一个开源语言模型。Falcon LLM套件中的所有模型都是开源的，可供开放访问。因此，你可以使用它们来构建基于LLM的应用。
目前有四种型号大小：13亿、75亿、400亿和1800亿。为了在多个基准测试中表现更好，1800亿的模型在3.5万亿个代币的数据集上进行了训练。Falcon LLM的表现与其他领先的开源LLM相当。
Falcon 180B开源LLM的性能接近GPT-4。查看本教程，其中介绍了Falcon 180B、如何使用它、硬件要求以及如何与GPT-4进行比较：
Stable Diffusion
Stable Diffusion是一个文本到图像模型，用于图像生成和其他创意人工智能应用。它还可以用于图像放大和修复。
Stable Diffusion XL于2023年7月发布，并提供了多项改进，包括：
- 从较短的提示中生成描述性图像
- 能够在图像中生成文本
- 图像修复和修补任务
- 与源图像交互以生成变体
如果你想了解扩散模型的工作原理（其背后的原理），可以查看DeepLearning.AI的免费课程扩散模型如何工作。
DALL-E 2
DALL-E 2是Open AI的另一种流行的文本到图像生成模型。你可以使用它从文本（自然语言描述）生成逼真的图像和艺术。
它可用于执行以下任务：
- 基于文本提示生成图像
- 图像修复和修补
- 生成图像的变体
你可以通过OpenAI API或OpenAI Labs Web界面来使用它。
Whisper
Open AI的Whisper是一种语音识别模型，可用于多种应用，包括：
- 语言识别
- 语音识别任务，如音频文件的转录
- 语音翻译
这是一个关于如何使用OpenAI Whisper API将语音转换为文本的教程：
要尝试该模型，你可以使用pip安装Whisper（openai-whisper），并从Python脚本中访问API来转录音频文件。此外，你可以使用其他大型语言模型来总结文字记录，并构建音频文件→摘要管道。
StableLM
StableLM是Stability AI的开源LLM套件。目前有30亿和70亿参数的模型可用。后续版本将包括具有150亿至650亿参数的更大模型。
因此，如果你想在应用中尝试轻量级的开源LLM，你可以尝试StableLM。
CLIP
CLIP代表对比语言-图像预训练。它是一个神经网络，一个多模态模型，在（文本、图像）对的大型数据集上进行了训练。该模型利用自然语言数据，尝试从自然语言描述中学习图像的语义。CLIP模型能够预测给定图像的最相关文本。
借助CLIP，你可以执行零样本图像分类，而无需进行昂贵的预训练和微调。此外，你可以利用CLIP和矢量数据库的功能，在以下领域构建有趣的应用：
- 文本到图像和图像到图像搜索
- 反向图像搜索
Segment Anything Model
图像分割是识别图像中属于特定对象的像素的任务。Meta AI发布了Segment Anything Model (SAM)，它可用于分割任何图像并从中剪切出对象。
图片来源: Segment Anything
你可以使用提示来指定要在图像中分割的内容。SAM目前支持以下提示：边界框、掩码以及前景点和背景点。该模型对于以前未见过的图像也具有出色的零样本泛化性能。因此，不需要明确的培训。
InternLM
InternLM是一个开源语言模型。你可以尝试70亿参数的基础模型和开源聊天模型。该模型支持8K的上下文窗口。此外，InternLM支持代码解释器和函数调用功能。
HuggingFace Transformer库也提供了InternLM。你可以利用轻量级的预训练框架。它还支持使用LMDeploy构建和部署应用。因此，你可以使用InternLM构建端到端的生成式自然语言处理应用。
WaveGAN
WaveGAN是一个用于音频生成的模型。它有助于从真实的音频数据样本中合成原始音频。
你可以在任何音频文件的数据集上训练WaveGAN，并合成音频，而无需进行大量的预处理。
CycleGAN 和 Pix2Pix
到目前为止，我们已经介绍了语音到文本、文本到图像以及用于各种自然语言处理任务的其他模型。但是，如果你想执行图像到图像的转换怎么办？在这里，你可以使用CycleGAN学习从源域到目标域的映射，以执行图像到图像的转换。
例如，给定冬季湖边的图像，你可能希望在夏季时转换相同的图像。在马的图像中，你可能希望将马替换为斑马，同时保留相同的背景。CycleGAN非常适合此类任务。
pix2pix模型可用于图像到图像的转换；该模型的关键功能包括：
- 从边缘图重建对象和
- 为图像着色
你可以在GitHub上找到CycleGAN和pix2pix的PyTorch实现。
BioGPT
Microsoft的BioGPT Transformer模型可用于生物医学数据挖掘和文本生成应用。它使用由Fairseq提供的序列到序列模型实现。
Fairseq来自Facebook Research（现在的Meta AI）的工具包，为以下任务提供了序列到序列模型的实现：
- 语言建模
- 翻译
- 摘要
它提供了两个预训练模型，以及微调的模型检查点。你可以从URL或HuggingFace中心下载模型。
BioGPT模型也是HuggingFace Transformers库的一部分。因此，如果你在生物医学领域工作，可以使用BioGPT构建特定领域的应用。
总结
希望你找到了一些有用的模型，可以用来构建生成式人工智能应用。虽然此列表并不详尽，但我们已经介绍了一些最流行的模型，你可以使用这些模型来构建用于文本和音频生成、语音到文本转录、图像搜索等应用。
当使用大型语言模型构建应用时，你应该意识到一些常见的陷阱，例如事实不准确的信息和幻觉。微调模型时可能会面临限制，因为微调过程通常会消耗大量资源。
因此，如果你是一名开发人员，现在是时候加入人工智能革命并开始构建有趣的人工智能应用了！你可以在Google Colab或其他协作式数据科学笔记本中尝试这些模型。