1. 生成式（Generative ）是一种人工智能技术，它可以生成新的数据或内容这些内容与原始数据集在风格和特征上相似。生成式多数情况下基于深度学模型，如生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs），可以生成图像、音频、文本等多种形式的数据。

2. 训练生成式的方法如下：

- 数据收集：首先收集大量的高优劣数据，这些数据将用于训练实小编确信数据多样性以覆不同的采用场景。

- 模型选择：选择合适的生成模型架构如GANs或VAEs，按照需要生成的内容类型来决定。

- 预训练：采用未标记的数据对模型实预训练，帮助模型学数据的内在结构和分布。

- 对抗训练：在GANs中，生成器和判别器实对抗训练，生成器试图生成可以欺骗判别器的数据，而判别器则努力区分真实数据和生成数据。

- 损失函数优化：通过优化损失函数来指导模型学，保证生成的内容品质和多样性。

- 微调和优化：依照生成内容的实际效果实模型的微调和优化以提升生成内容的准确性和实用性。

- 评估和迭代：定期评估生成内容的优劣，并按照评估结果实迭代改进，以实现更好的生成效果。