生成式 AI 模型的分类

生成式 AI 模型可以根据其结构和工作原理进行分类。以下是几种常见的生成式 AI 模型分类：

1. 自回归模型（Autoregressive Models）：这类模型使用条件概率分布来预测下一个元素，然后逐步生成序列。典型的例子是循环神经网络（RNN）和其变种，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。

2. 自编码器模型（Autoencoder Models）：自编码器是一种用于学习数据的低维表示的无监督学习模型。通过编码器将输入数据映射到潜在空间，并通过解码器将潜在表示重新映射回原始数据空间。变分自编码器（VAE）是一种常见的生成式自编码器模型。

3. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）：GANs 由生成器和判别器组成，两者相互对抗、博弈。生成器试图生成逼真的样本，而判别器则试图区分生成的样本和真实样本。这种对抗训练过程使得生成器逐渐提高生成逼真样本的能力。

4. 流模型（Flow Models）：流模型是一种可逆生成模型，可以将输入数据映射到潜在空间，并通过逆向操作将潜在表示映射回原始数据空间。流模型通常使用可逆的神经网络层来建模数据分布。

这些分类只是生成式 AI 模型的一部分，还有其他类型的模型和变种。具体选择何种模型取决于任务需求和数据特性。