Vad är AIGC: Förstå AIGC i en artikel

Vad är AIGC?

AIGC är förkortningen av engelska AI-genererat innehåll, vilket är artificiell intelligens-genererat innehåll.

Enkelt uttryckt använder den några snabba ord för att generera textinnehåll, bilder, videor, animationer och till och med kod.

Principen för AIGC

Principen för AIGC är faktiskt mycket enkel Med utvecklingen av artificiell intelligens fram till nu, har förmågan till "emergence" dykt upp AIGC:s "emergence"-förmåga för att tillåta artificiell intelligens att föreställa sig, resonera och analysera. och i slutändan "uppstår" innehåll.

Innebörden av AIGC

AIGC kommer att förändra hela innehållsindustrin.

AIGC har avsevärt förbättrat produktiviteten för textinnehåll, bildinnehåll, videoinnehåll och animationsinnehåll och förbättrat effektiviteten i produktionen av innehåll. Därför kommer i framtiden en stor mängd högkvalitativt innehåll att produceras eller assisteras i produktionen genom artificiell intelligens.

AIGC:s historia

AIGC, med start 2022.

Utgivningen av GPT3 och ChatGPT i slutet av 2022 kommer att markera tillkomsten av en ny era av innehållsproduktion. Konceptet AIGC kommer också att bli populärt 2023.

Runt om i världen har ett stort antal AIGC entreprenörsteam och individer startat en ny omgång av entreprenörsboom.

Enligt uppgifter från Google har sökvolymen relaterade till AIGC ökat kraftigt.

Grunden för AIGC—Large Language Model (LLM)

Large Language Model (LLM), kallad stor modell, är grunden för AIGC. Den artificiella intelligensens framväxande förmåga kommer från stora språkmodeller.

Hittills kan stora modeller delas in i följande kategorier efter olika användningsområden: text, bild och video.

1. Textklass

Detta är den grundläggande stora modellen. Används främst för att implementera dialog (chatbot), textgenerering, kodgenerering, etc. De mest kända är följande:

GPT

För generering av konversations- och textinnehåll.

Den stora modellen skapad av OPenAI är den mest använda stora modellen nu. ChatGPT är baserat på GPT large-modellen. Stor modell med stängd källa.

PLM

För generering av konversations- och textinnehåll.

Den stora modellen som Google skapat är för närvarande en stor modell som ligger relativt nära GPT i alla aspekter. Om det kommer att vara öppen källkod i framtiden är osäkert.

Lama

För generering av konversations- och textinnehåll.

En stor modell skapad av MATE. Stora modeller med öppen källkod.

Det borde vara en av de bästa storskaliga modellerna med öppen källkod för generering av konversationer och textinnehåll.

Oncidium

För generering av konversations- och textinnehåll.

Stor modell skapad av Baidu. Det är för närvarande den bästa stora modellen som stöder kinesiska. Stängd källa.

2. Bildkategori

Storbildsmodellen är en stor modell som används för att generera bilder. Det kan generera text till bild (dvs: text till bild), och bild för att generera bild (dvs: bild till bild). För närvarande är de mest populära storbildsmodellerna:

Midjourney

Används för bildgenerering.

Skapad av ett litet team, är det nu den mest populära stora modellen för bildgenerering. Stängd källa.

Stabil diffusion

Används för bildgenerering.

Byggd av ett litet team. Nära Midjourney. Öppen källa.

DALL.3

Används för bildgenerering.

Byggd av OpenAI. Stängd källa.

3. Video stor modell

Videoklassen stor modell är en stor modell som används för att generera videor. Det finns tre huvudtyper:

Text till video generering: text till video, genererar direkt video genom snabba ord (text).

Bild till video: bild till video, generera video genom bilder eller bilder + text.

Video till video: video till video, generera video genom video eller video + text.

För närvarande inkluderar de mest populära stora videomodellerna följande:

Stabil videodiffusion

Skapat av stable.ai, det är den mest populära storskaliga videogenereringsmodellen och är öppen källkod.

Gen-2

Tillverkad av landningsbana. Det är för närvarande den mest mogna storskaliga videogenereringsmodellen. Stängd källa.

En viktig egenskap hos Gen-2 är dess betoning på realism. Därför är videor som genereras med Gen-2 ofta extremt realistiska.

Nyckeln till AIGC - prompt, sammanhang och AI-agent

1. Uppmaningsord (uppmaning)

Sättet att interagera med stora modeller är att använda uppmaningar.

Chatta, generera text, generera bilder, generera videor. . . De implementeras alla genom interaktion mellan snabba ord och stora modeller.

Vilken typ av innehåll genereras? Vad är kvaliteten på innehållet? Under samma utgångspunkt för den stora modellen kommer olika promptord att göra att slutresultaten varierar kraftigt.

Den så kallade interaktionen med artificiell intelligens med hjälp av naturligt språk hänvisar till snabba ord.

2. Sammanhang

Stora modeller kan förstå snabba ord baserat på en viss längd av sammanhang. Varje stor modell har också olika gränser för kontextlängden Generellt sett, ju längre kontextlängden är, desto närmare är förståelsen av promptordet idén om personen som föreslog promptordet.

För AIGC-applikationer finns det multi-round dialogläge och single-round dialogläge.

Multi-turn dialog mode: använder stor modell kontext.

Single-turn dialog mode: ingen stor modellkontext används.

Faktum är att för många scenarier för innehållsgenerering behövs inget sammanhang, det räcker med endast en engångsdialog.

3. AI-agent

En AI-agent, enkelt uttryckt, är en roll som definieras för en stor modell. Definiera först en roll för den stora modellen och låt sedan denna roll slutföra de uppgifter du anger.

Du kanske undrar, varför gör du det här?

Det är faktiskt lätt att förstå. Låt till exempel GPT skriva en novell Om du skriver en novell med samma tema och samma titel, om du inte definierar karaktärerna, och om GPT definierar karaktärerna som "Tolstoy" respektive "J.K. Rowling". tre Om man jämför resultaten av dessa situationer är skillnaden enorm.

du kan försöka.

AIGC applikationsriktning

1. Konversationsapplikationer (Chatbot)

Frågor och svar, AI-flickvän, rollspel etc. är huvudriktningarna för aktuella dialogapplikationer.

2. Generering av textinnehåll (textgenerera)

Romangenerering, artikelgenerering, pappersgenerering, marknadsföringskopiagenerering, etc.

Generering av textinnehåll är för närvarande den mest populära applikationen i riktning mot AIGC.

3. Generering av bildinnehåll (AI-bild)

4. Videogenerering (AI-video)

5. Animationsgenerering (AI Anime)

6. Kodgenerering (AI-kod)

AIGC industrimönster

1. Stora modelltillverkare

Kärnan i AIGC-eran är stora modeller Att ständigt förbättra kapaciteten hos stora modeller kommer att vara den riktning som stora modelltillverkare fortsätter att sträva efter. Varje stor modell kommer att bilda ett applikationsekosystem. Vinsterna för stora modelltillverkare kan vara antingen genom att tillhandahålla direkta applikationsvinster till användare eller genom att ta ut avgifter av utvecklare i deras eget ekosystem.

2. Tillverkare av AIGC-applikationer

Å ena sidan är det inriktat på användarnas behov, och å andra sidan är det inriktat på förmågan hos stora modeller. Hitta de lämpligaste ansökningspunkterna, tillväxtpoängen och vinstpunkterna i två aspekter.

3. Tillverkare av AIGC-applikationsdistribution

Med uppkomsten av ett stort antal AIGC-applikationer kommer efterfrågan på distribution av AIGC-applikationer också att öka. Fler AIGC-applikationer byggs på webben, så webbens öppenhet har lett till framväxten av ett stort antal distributionsleverantörer. Det här är mer som en navigeringsstation i PC Internet-eran, snarare än en relativt stängd applikationsbutik i mobil Internet-eran.

Hur startar du ditt AIGC-företag?

1. Om du vill använda AIGC-applikationer för att förbättra din produktivitet

Du behöver en AIGC-navigeringsstation som uppdateras ofta. Eller följ oftaProduktjägareAIGC på webbplatsen, eftersom många AIGC-applikationer kommer att publiceras på denna webbplats så snart som möjligt efter att de har lanserats för att få mer uppmärksamhet.

2. Om du vill göra AIGC-applikationer

Först och främst måste du vara bekant med funktionerna hos varje stor modell. Spela mer med GPT och andra stora modeller.

Sedan måste du hitta ett bra applikationsscenario och applikationspunkt.

Gör dessa två saker bra och gör en AIGC-applikation. Det är en mycket enkel sak.