人工智能，是当前科技领域的热点话题之一。其中，生成式AI更是备受瞩目。生成式AI是一种具有生成能力的人工智能，它可以通过学习数据集的模式和规律，自主地生成新的文本、图像、音频等。那么，生成式AI是怎么做出来的呢？
生成式AI的技术细节非常复杂，但其基本流程可以简单概括为：输入数据集→训练模型→输出生成文本。其中，最关键的是训练模型这一步。训练模型的过程中，需要使用大量的计算资源和数据集。计算资源的投入直接决定了模型的训练效果。随着技术的进步，计算资源的投入也越来越大，从最初的CPU到GPU，再到现在的TPU等专用芯片，都是为了提高训练模型的效率。
除了算力，训练模型所用的数据集也非常重要。数据集的多样性和质量直接影响着模型的生成能力。因此，在数据集的选取和处理上，要尽可能地保证数据集的多样性和完整性，以获得更好的效果。而对于某些领域的生成式AI，如自然语言处理和图像处理，训练数据的获取和处理就显得尤为关键。
可以说，做出真正的生成式AI需要的是大规模的算力和翔实有效全面的资料库。如果算力不够，那么达不到AI的效果。如果资料库少、片面或有大量不能用的资料，那么AI也达不到应有的效果。
所以，判断一个公司推出的生成式AI是不是真正的AI，只需从其算力规模，以及训练用的资料是否有可能非常全面，就大概可以判断了。 那些宣传说使用单机训练也可以达到目前ChatGPT的效果的，大可以一笑了之。这东西靠吹牛或者拿已有的开源程序随便训练一下，是真的不行了。
让我们来看一些生成式AI的例子。目前最为常见的生成式AI应该是文本生成。比如，OpenAI的GPT-3可以根据输入的文本生成类似于人类写作的文章，甚至可以进行对话。另外，Google的T5则可以进行多语言翻译、问答、文本摘要等任务。
除了文本生成，生成式AI在图像生成、音频生成、视频生成等领域也有广泛的应用。比如，在图像生成领域，GAN（生成对抗网络）是一种非常流行的生成式AI技术。它可以通过学习一组图像的分布，自主地生成新的图像。而在音频生成领域，WaveNet则是一种可以生成高质量语音的生成式AI。
总之，生成式AI的发展离不开大规模的算力和全面翔实的数据集。通过不断地投入和探索，相信未来会有更多更先进的生成式AI技术得到发展和应用，为我们的生活带来更多的便利和乐趣。
