《万字长文带你解读AIGC》系列之入门篇( 三 ) _生成

AIGC 带来的另一个变化是消费者和创作者之间的边界变得模糊。在 Web 2.0 时代，内容生成者和消费者通常是不同的用户。然而，在 Web 3.0 中，借助 AIGC，数据消费者现在可以成为数据创作者，因为他们能够使用 AI 算法和技术来生成自己的原创内容，这使得他们能够更好地控制他们生产和消费的内容，使用自己的数据和 AI 技术来生产符合自己特定需求和兴趣的内容。总的来说，向 AIGC 的转变有可能大大改变数据消费和生产的方式，使个人和组织在他们创建和消费内容时具有更多的控制和灵活性。接下来，我们将讨论为什么 AIGC 现在变得如此流行。
2.2.2 技术条件
谈到AIGC技术时，人们首先想到的往往是深度学习算法，而忽略了其两个重要条件：数据访问和计算资源。
首先，让我们一起唠唠在数据获取方面取得的进展。深度学习是在数据上训练模型的典型案例。模型的性能在很大程度上取决于训练数据的大小。通常情况下，模型的性能随着训练样本的增多而提高。以图像分类为例，是一个常用的数据集，拥有超过100万张图片，用于训练模型和验证性能。生成式AI通常需要更大的数据集，特别是对于像文本到图像这样具有挑战性的 AIGC 任务。例如，DALLE使用了大约2.5亿张图片进行训练。DALL-E 2则使用了大约6.5亿张图片。是基于GPT3构建的，该模型部分使用数据集进行训练，该数据集在过滤前有 45TB 的压缩纯文本，过滤后只有 570GB 。其他数据集如、/2和也参与了 GPT3 的训练。访问如此庞大的数据集主要得益于互联网的开放。
AIGC的发展另一个重要因素是计算资源的进步。早期的人工智能算法是在CPU上运行的，这不能满足训练大型深度学习模型的需求。例如，是第一个在完整的上训练的模型，训练是在图形处理器GPU上完成的。GPU 最初是为了在视频游戏中呈现图形而设计的，但现在在深度学习中变得越来越常见。GPU 高度并行化，可以比 CPU 更快地执行矩阵运算。众所周知，是制造 GPU 的巨头公司。其 CUDA 计算能力从 2006 年的第一个 CUDA- GPU（ 8800）到最近的 GPU（）已经提高了数百倍。GPU 的价格可以从几百美元到几千美元不等，这取决于核心数和内存大小。类似的，Units（TPU）是由专门为加速神经网络训练而设计的专用处理器。TPU 在Cloud 平台上可用，价格因使用和配置而异。总的来说，计算资源的价格越来越实惠。
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