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大語言模型研發的關鍵影響要素

來源:InfoQ研究中心     編輯:創澤   時間:2023/6/21   主題:其他 [加盟]

大語言模型產品研發需要同時具備三大要素,分別為數據資源要素、算法和模型要素、資金和資源要素。InfoQ研究中心分析目前市場中的產品特征,數據資源、資金和資源兩要素為大模型研發的基礎要素,即必要不充分要素。

雖然數據、資金資源為大語言模型研發設置了G門檻,但對于實力雄厚的大型企業仍然是挑戰較小的。算法和模型是目前區分大語言模型研發能力的核心 要素。算法和模型影響的的模型豐富度、模型準確性、能力涌現等都成為評價大語言模型優劣的核心指標。







大模型訓練參數規模量級G或達5萬億以上

國內大模型出現大量參數規模大于100億的模型;國際L先的大模型GPT-4據推測參數規模量級可達5萬億以上;百度研發的Ernie和華為研發的盤古是國內大模型參數規模的L先者

大規模語言模型發展經過三階段在2023年進⼊爆發階段

大語言模型誕生階段Transformer神經網絡架構;探索階段GPT-2發布并部分開源;大語言模型爆發階段ChatGPT-3.5,百度文心一言發布

中國郵政儲蓄銀行、科藍軟件:科藍智能G柜數幣機器人“小藍”

小藍助力中國郵政儲蓄銀行打造創新型多模態生物科技賦能銀行智慧網點驛站,擔任無人柜臺客服角色,可實現銀行無柜員自助運行

中國移動天津公司、亞信科技:“天工”AIGC智慧客服虛擬數字人解決方案

天工虛擬數字人每月提升新業務辦理量2000余筆,提升人員工作效率80%,模型查準率達90%,查全率達70%,平均月收入提升200萬元

AI的應用場景有:消費端、產業端和多個行業

生成式AI可幫助人們完成眾多繁瑣工作,有助于促進消費端需求提升,2022年我國AI產業規模達到1958億元,AI的產品形態和應用邊界不斷拓寬

CHATGPTAI掀起AI浪潮助力制造業發展

OpenAI的大型語言生成模型ChatGPT刷爆網絡,其能勝任G情商對話,生成代碼,構思劇本和小說等多個場景,將人機對話推向新的G度,引爆新一輪的AI熱潮

人工智能研發運營體系(ML0ps)實踐指南2023

指南站在組織如何布局和落地 MLOps 的視角,以模型的G質量,可持續交付作為核心邏輯,系統性梳理 MLOps 概念內涵,發展過程,落地挑戰等現狀

國內細分賽道企業在 AIGC 各應用場景有哪些布局

聆心智能提供AI驅動的G質量數字療法等解決方案;瀾舟科技 彩云科技 秘塔科技 香儂科技 感知階躍 影譜科技 帝視科技 標貝科技 知覺之門 倒映有聲 紅棉小冰

國內科技大廠布局生成式 AI,未來有望借助業務生態推出爆款應用產品

百度文心通過文字描述生成圖片;騰訊優圖完成對于人像面部的3D建模;阿里巴巴Lubanner自動完成素材分析 摳圖 配色等設計;剪映通過文字生成視頻

AIGCL域相關初創公司及業務場景梳理

Otherside AI術采用 OpenAI 的 GPT-3 協議AI 郵件寫作;Copy AI通過 AI 寫作廣告和營銷文案;Jasper Ai人撰寫營銷推廣文案以及博客等各 種文字內容

ChatGPT 以 GPT+RLHF 模型為核心支撐,為 AIGC 發展指明方向

ChatGPT將海量訓練數據與Transformer框架結合,在GPT模型的基礎上通過RLHF模型提升交互聊天能力,實現了對自然語言的深度建模,AIGC核心技術框架

AIGC提升文字 圖片滲透率,視頻 直播等較慢

科技大廠有望將 AI 技術應用 到業務生態中,有望推動在線辦公,搜索引擎等應用場景的滲透率提升, 2030 年市場空間可達 2175.58 億元

AI商業化空間前景廣闊應用場景豐富

2021年中國人工智能市場規模達2058億元,預計到2025年將達到5460億元,2021-2025年復合增 長率約27.63%,未來有望加速釋放人工智能產業動能
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== 資訊 ==
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廣東科視單項覆蓋階段案例-數字化轉型案例
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