什么是生成式模型？

生成式模型就是能够创造出新内容的模型——不只是分类或预测，而是生成文字、图像、音频等原本不存在的东西。

把之前聊的概念串起来，生成式模型的逻辑就很清晰了：

它在训练时学习海量数据的"分布规律"（这需要大量参数），获得强泛化能力之后，就能在推理时根据这些规律，生成训练集里从未出现过的新内容。

一个好的直觉类比： 判别式模型像考官——看一篇文章，判断它是好是坏。生成式模型像作家——理解了什么是好文章之后，自己动笔写一篇。

切换上面的"常见类型"，可以看到文字、图像、音频各领域的代表性生成式模型。