生成式AI有哪些核心技术？深度解析驱动AIGC浪潮的创新引擎

“如何创作一幅从未存在的画作，谱写一段撼动人心的乐曲，或撰写一篇逻辑严谨的报告？” 这曾是艺术与创意领域的专属命题，如今，生成式AI正在以令人惊叹的能力挑战这些边界。从ChatGPT演绎语言的魔力，到sora编织动态视觉的震撼，再到Midjourney描绘天马行空的画境，AIGC（人工智能生成内容） 正以前所未有的速度重塑创作、生产与交互的图景。驱动这场变革的核心动力，正是一系列精妙且复杂的生成式 AI技术。本文将深入剖析这些构建现代创意引擎的关键组件。

一、核心基础架构：深度神经网络的进化

Transformer 架构的革命： 这是当代生成式 AI，尤其是大语言模型（LLM）的基石。其核心突破在于“自注意力机制”。传统模型（如RNN、LSTM）处理序列数据依赖时间步，效率低且难以捕捉长距离依赖。Transformer则允许模型在处理序列时，并行计算序列中任意位置元素之间的关联权重（注意力）。这种机制极其擅长捕捉文本、图像、音频等数据内部的复杂结构和远程依赖关系，为处理海量信息奠定了高效基础。可以说，没有Transformer，就不会有今天强大的GPT、BERT等模型。
大规模预训练： 这是赋予模型通用能力的核心方法。模型在包含海量无标签数据（如互联网文本、图像、音视频等） 上进行预训练，目标是学习数据所蕴含的基础统计规律、语言结构、视觉概念乃至世界知识。这个过程耗费巨大的计算资源和数据量，但最终产出的预训练模型具备强大的基础表征能力，即对输入的深层理解力。
海量参数与模型规模： 为了容纳从海量预训练数据中学习到的复杂知识，现代生成式AI模型（尤其是大语言模型LLM）的参数规模达到百亿、千亿甚至万亿级别。庞大的模型规模（参数量、层数、注意力头数量）能存储更丰富的知识、学习更细微的模式，显著提升了模型的涌现能力（Emergent Abilities），即在模型规模达到临界点后，突然展现的小模型不具备的高级推理、创作等能力。

二、文本生成的核心：语言模型（LLM）

自回归语言模型： 这是文本生成最主流的方法，以OpenAI的GPT系列为代表。其核心原理是：基于已生成的文本序列（上文），预测下一个最可能出现的单词或子词（token），然后将其加入序列，再预测下一个，以此类推，像“续写”一样逐词生成完整文本。模型学习的是文本序列的条件概率分布（P(next_token | context)）。赋予其强大能力的关键在于“上下文窗口” ，现代LLM拥有处理数万甚至数十万token的长上下文能力。
编码器-解码器架构： 此架构在需要“转换”的任务中（如翻译、摘要、问答）尤为重要，Google的T5、BART是其代表。编码器负责将输入文本（源语言、长文档、问题等）压缩、理解并编码为丰富的上下文表示向量。解码器则基于这个上下文表示，像自回归模型一样，一步步生成目标文本（目标语言、摘要、答案）。这一架构清晰地划分了“理解”和“生成”两个阶段。
提示工程与上下文学习： 用户与LLM交互的核心方式是“提示”（prompt）。精心设计的提示能有效引导模型理解和执行特定任务（问答、创作、分析等），体现了模型强大的上下文学习能力。更高级的技术包括：

思维链提示： 通过提示引导模型展示其推理步骤，显着提升复杂任务的准确性。
检索增强生成： 在执行生成任务时，模型能实时检索外部知识库（如特定领域的文档、数据库）的信息，并将这些信息整合到生成的回应中，增强内容的准确性、时效性和专业性。

三、图像、视频等多模态生成：视觉内容的创造

扩散模型： 这无疑是当下多模态 AIGC最耀眼的明星，Stable Diffusion、DALL-E 2/3、Midjourney、以及视频模型Sora的核心技术。

原理： 模型训练包含前向扩散和逆向扩散两个过程。
前向扩散： 逐步向一张清晰图像添加噪声，直到其变为纯高斯噪声。
逆向扩散（去噪）： 模型学习从纯噪声出发，逐步预测并去除噪声，最终还原出清晰的图像。这个过程是概率驱动的。
文本引导生成： 通常与强大的文本编码器（如CLIP）结合。文本提示首先被编码成向量表示，这个表示作为条件信息被注入到扩散模型的去噪过程中，在每一步引导去噪的方向，决定了最终生成的图像内容与文本描述的匹配度。精良的提示词工程对生成结果的质量和准确性影响巨大。
优势： 能生成*高分辨率、高多样性、高艺术性*的图像，控制性强，概念组合能力强。

生成对抗网络： 虽然扩散模型风头正劲，但GAN仍是生成式AI历史上的重要里程碑，并在某些特定领域（如人脸生成、风格迁移）仍有应用。

核心结构： 包含一个生成器和一个判别器，二者在对抗中共同进化。
生成器： 目标是根据随机噪声生成足以“骗过”判别器的逼真数据（如图像）。
判别器： 目标是将生成器生成的假数据与真实数据区分开来。
训练过程： 两者像“博弈”一样不断竞争和进步，最终目标是生成器能生成以假乱真的数据。
特点： 能生成非常逼真的样本，但在训练稳定性和样本多样性方面有时不如扩散模型。

变分自编码器： 也是一种重要的生成模型，通过学习数据的内在低维潜在空间来生成新样本。

结构： 包含编码器（将输入数据压缩为潜在空间表示）和解码器（从潜在表示重建数据）。
生成方式： 在训练好的VAE的潜在空间中采样点，通过解码器即可生成新样本。
应用： 常用于生成相对简单的图像、数据插值、特征解耦等任务。

四、赋能创新的：强化学习与对齐技术

基于人类反馈的强化学习： 这是提升模型输出质量、与人类意图对齐（Alignment）的核心技术。

流程： 模型针对同一提示生成多个候选回复 -> 人类对回复进行排序打分或提供反馈 -> 训练一个“奖励模型”学习人类偏好 -> 使用该奖励模型并通过强化学习微调原始生成模型。
作用： 使模型输出更有帮助、更真实（减少幻觉）、更无害、更符合人类伦理和偏好。这是模型从“能生成”走向“生成得好且安全”的关键一步。