ChatGPT一个关于生成型人工智能（AIGC）的调查

　　一个关于生成型人工智能（AIGC）的完整调查：
　　ChatGPT从GPT4到GPT5是你所需要的吗？
　　随着ChatGPT的病毒式传播，生成性人工智能（AIGC，a。k。a人工智能生成的内容）已经成为世界各地的头条新闻，因为它具有分析和创建文本、图像等方面的能力。在如此压倒性的媒体报道下，我们几乎不可能错过从某个角度来看AIGC的机会。在人工智能从纯分析过渡到创造的时代，值得注意的是，ChatGPT及其最新的语言模型GPT4，只是众多AIGC任务中的一个工具。
　　ChatGPT的能力给人留下了深刻的印象，许多人都想知道它的局限性：GPT5（或其他未来的GPT变体）能否帮助ChatGPT统一所有的AIGC任务多样化的内容创造？为了回答这个问题，需要对现有的AIGC任务进行全面的回顾。因此，我们的工作通过提供AIGC的第一个研究，从技术到应用，迅速填补了这一空白。
　　现代生成式人工智能依赖于各种技术基础，从模型架构和自我监督的预训练到生成式建模方法（如GAN和扩散模型）。在介绍了基本技术之后，本工作重点介绍了基于其输出类型的各种AIGC任务的技术发展，包括文本、图像、视频、3D内容等，描述了ChatGPT未来的全部潜力。此外，我们还总结了它们在一些主流行业中的重要应用，如教育和创意内容。
　　最后，我们讨论了目前面临的挑战，并提出了对生成性人工智能在不久的将来如何发展的展望。
　　生成型人工智能（AIGC，a。k。a人工智能生成的内容）因使用ChatGPT或DALLE〔343〕等有趣的工具而登上了新闻头条，这表明人工智能的新时代即将到来。在如此压倒性的媒体报道下，公众提供了很多机会了解AIGC。然而，媒体报道中的内容往往带有偏见，有时也有误导性。此外，由于对ChatGPT的强大能力印象深刻，许多人都想知道它的局限性。
　　最近，OpenAI发布了GPT4〔307〕，它比之前的GPT3有显著的性能改进，以及多模态生成能力。由AIGC提供的GPT4的强大能力给人留下了深刻印象，许多人想知道其局限性：GPT5（或其他GPT变体）能帮助下一代ChatGPT统一所有AIGC任务吗？因此，对生成式人工智能的全面回顾，为应对人工智能内容创造的必然趋势奠定了基础。更重要的是，我们的工作及时地填补了这一空白。
　　传统人工智能的目标主要是进行分类〔263〕或回归〔227〕。这种鉴别方法使其主要作用是分析现有数据。因此，传统的人工智能也经常被称为分析性人工智能。相比之下，生成式人工智能通过创造新内容来区别。然而，生成式人工智能通常也需要模型在生成新的内容〔40，342〕之前，先理解一些现有的数据（比如文本指令）。从这个角度来看，分析性人工智能可以被视为现代生成性人工智能的基础，它们之间的界限往往是模糊的。请注意，分析性人工智能任务也会生成内容。例如，在图像分类〔216〕中生成标签内容。
　　然而，由于标签内容的低维性，图像识别往往没有被考虑入生成人工智能的类别。生成式人工智能的典型任务包括生成高维数据，如文本或图像。这些生成的内容也可以用作合成数据，以减轻深度学习〔144〕中对更多数据的需求。生成人工智能的流行及其潜在原因的概述，在秒。
　　如上所述，生成式人工智能与传统人工智能的区别在于其生成的内容。因此，生成式人工智能在概念上类似于AIGC（a。k。a。人工智能生成的内容）〔304〕。在描述基于人工智能的内容生成时，这两个术语通常是可以互换的。在本工作中，为了简单起见，我们将内容生成任务调用为AIGC。例如，ChatGPT是一个名为ChatBot〔43〕的AIGC任务的工具，考虑到AIGC任务的多样性，它只是冰山一角。尽管生成式人工智能和AIGC之间高度相似，但这两个术语有细微的区别。
　　AIGC专注于内容生成的任务，而生成式人工智能则另外考虑了支持各种AIGC任务开发的基本技术基础。在本工作中，我们将这些底层技术分为两类。第一类是生成式建模技术，如GAN〔124〕和扩散模型〔156〕，它们与内容创建的生成式AI直接相关。第二类人工智能技术主要包括骨干架构（如变压器〔443〕）和自我监督的预训练（如BERT〔87〕或MAE〔141〕）。其中一些是在分析性人工智能的背景下开发出来的。然而，它们也已经成为证明竞争绩效的关键，特别是在具有挑战性的AIGC任务中。考虑到这一点，我们总结了这两类底层技术。
　　在这些基本技术之上，许多AIGC任务已经成为可能，并且可以根据生成的内容类型直接进行分类。第2节总结了各种AIGC任务的发展。4，Sec。5和秒。6。具体来说，第二节。4和秒。5。分别关注文本输出和图像输出。在文本生成方面，ChatBot〔43〕和机器翻译〔497〕是两个主要任务。一些文本生成任务也以其他模式作为输入，我们主要关注图像和语音。在图像生成方面，两个主要的任务是图像恢复和编辑〔253〕。最近，从文本到图像的转换已经引起了人们的广泛关注。除了上述两种主要的输出类型（即文本和图像）之外，Sec。6涵盖了其他类型的输出，如视频、3D、语音等。
　　随着技术的进步，AIGC的性能对越来越多的任务感到满意。例如，ChatBot过去只能回答简单的问题。然而，最近的ChatGPT已经被证明可以理解笑话，并在简单的指令下生成代码。文本到图像过去被认为是一项具有挑战性的任务；然而，最近的DALLE2〔342〕和稳定的扩散〔357〕已经能够生成逼真的图像。因此，将AIGC应用于该行业的机会就出现了。秒7涵盖了AIGC在娱乐、数字艺术、媒体广告、教育等各个行业的应用。随着AIGC在现实世界中的应用，许多挑战，如伦理问题也出现了，它们在Sec中被废弃了。8。除了当前的挑战，还提出了人工智能如何进化的观点。
　　生成式AI的任务、应用
　　transformmer结构
　　生成对抗网络