概念
GenAI 系统设计总结
通过总结关键要点及其应用，结束生成式人工智能系统设计。
**恭喜你**顺利完成这门前沿的生成式AI系统设计课程！你已深入探索了支撑当今先进AI技术的复杂系统，这绝非易事，如今你已成功抵达终点！
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我们文本到文本生成系统的高层工作原理
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我们文本到图像生成系统的高层工作原理
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我们文本到语音生成系统的高层工作原理
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我们文本到视频生成系统的高层工作原理
表格
| 案例研究 | 使用模型 | 独特之处 |
|---|---|---|
| 文本到文本 | Llama 3.2 (3B) | 选用Llama 3.2 3B模型，因其高效且开源，便于定制以实现最佳对话性能。向量数据库可高效存储和检索嵌入表示，支持实时上下文检索，从而生成相关且个性化的响应。模块化设计确保系统具备良好的可扩展性和可修改性。 |
| 文本到图像 | Stable Diffusion 3.5 Large (8.1B) | 采用CLIP文本编码器，精确理解提示词并准确匹配图像内容。通过点对点分布式训练，高效训练计算密集型模型。采用多种优化技术，如高效的去噪调度器（DDIM或DPM-Solver）、半精度浮点格式（FP16）以及注意力层优化，显著降低推理时间和内存消耗，提升性能与用户体验。 |
| 文本到语音 | Fish-Speech (2B) | 采用双自回归（Dual-AR）结构，高效处理复杂的语言特征、多音字及多语言输入。注重语调与韵律，生成富有情感表现力的语音输出。通过量化等推理优化手段，实现极低延迟。 |
| 文本到视频 | Mochi 1 (14.7B) | 基于扩散机制的模型，支持高质量、风格化视频生成。系统采用模块化架构，包含专门的子系统，分别负责提示处理、内容规划、素材生成、运动合成、渲染及质量控制。配备适用于视频生成任务的专用评估指标。 |