生成式ai的原理是通过机器学习算法来根据已有数据推测出新的数据，并且不断进行预测与验证的过程，来不断完善和提升预测结果的准确性。

具体来说，生成式ai需要先学习训练数据的概率分布，然后再利用这个分布来生成新的数据。

这种方法适用于需要生成具有一定结构特点的数据，例如自然语言、图像和音频等。

生成式ai在语言模型、图像风格迁移和语音生成等领域具有广泛的应用。

但是生成式ai也存在着一些局限性，例如对于复杂的模型结构和大规模的数据集，训练时间和计算资源会成为瓶颈，同时过度拟合和泛化能力不足也是需要解决的问题。