该方法的优势和限制。说话者指出，人工智能（AI）一词包括解决一系列数学问题的一系列分析方法（例如机器学习，神经网络和计算机视觉）。近年来，由于生成AI模型所表现出的功能，AI引起了人们的关注。随着数据的可用性和计算能力的增加，生成AI基于以前的AI方法。虽然以前的AI研究努力预测顺序中的下一个变量；也就是说，在图像中的像素或句子中的单词，生成的AI通过引入数百万或数十亿个参数来添加上下文，以定义在模型达到答案之前可以进行多少处理。这些生成的AI模型可以以各种数据格式进行培训，包括文本，图像和原始数据，并能够通过修改提示并在培训数据集中添加新数据来连续学习。也就是说，培训生成模型需要访问数据和昂贵的计算资源。 因此，重新训练不能经常完成。也就是说，培训生成模型需要访问数据和昂贵的计算资源。因此，重新训练不能经常完成。