OpenAI、Google、Microsoft、Midjourney、StabilityAI、CharacterAI等等 — 每个人都在竞相为文本到文本、文本到图像、图像到图像和图像到文本模型提供最佳解决方案。
原因很简单——这个空间提供了广阔的机会；毕竟，它不仅是娱乐，而且是无法解锁的实用工具。从更好的搜索引擎到更令人印象深刻和个性化的广告活动以及友好的聊天机器人，例如Snap 的 MyAI。
虽然这个领域非常不稳定，每隔几天就会发布大量移动部件和模型检查点，但每家使用生成人工智能的公司都在寻求解决一些挑战。
在这里，我将讨论在生产中部署生成模型时面临的主要挑战以及如何解决这些挑战。虽然生成模型有很多种，但在本文中，我将重点介绍扩散模型和基于 GPT 的模型的最新进展。然而，这里讨论的许多主题也适用于其他模型。
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能广泛地描述了一组可以生成新内容的模型。众所周知的生成对抗网络通过学习真实数据的分布并从添加的噪声中生成变异性来实现这一点。
生成式人工智能最近的繁荣来自于大规模达到人类水平质量的模型。解锁这一转变的原因很简单——我们现在才拥有足够的计算能力（因此NVIDIA 股价飙升）来训练和维护具有足够容量的模型，以实现高质量的结果。当前的进步是由两种基本架构推动的——变压器和扩散模型。
也许近年来最重大的突破是 OpenAI 的 ChatGPT——一种基于文本的生成模型，最新的 ChatGPT-3.5 版本之一拥有 1750 亿美元的知识库，足以维持各种主题的对话。ChatGPT 是单模态模型，因为它只能支持文本，而多模态模型可以将多种输入（例如文本和图像）作为输入和输出。
图像到文本和文本到图像多模态架构在文本和图像概念共享的潜在空间中运行。潜在空间是通过对需要两个概念（例如