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ChatGPT 以 GPT+RLHF 模型為核心支撐,為 AIGC 發(fā)展指明方向

來源:浙商證券      編輯:創(chuàng)澤      時間:2023/3/20      主題:其他   [加盟]

ChatGPT 將海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)與 Transformer 框架結(jié)合,在 GPT 模型的基礎(chǔ)上通過 RLHF 模型提升交互聊天能力,實現(xiàn)了對自然語言的深度建模,Transformer 有望在未來 較長時間內(nèi)成為 AIGC 語言領(lǐng)域的核心技術(shù)框架。

Transformer 架構(gòu)為自然語言理解領(lǐng)域帶來顛覆性變革,應(yīng)用到 NLP、CV、生物、化 學(xué)等多領(lǐng)域。2017 年,谷歌跳出 RNN 和 CNN 的結(jié)構(gòu),提出了完全基于 Self-Attention 機 制的 Transformer 架構(gòu),當(dāng)時在機器翻譯任務(wù)上取得了顛覆性的進(jìn)步。Transformer 由一個 編碼器和一個解碼器組成,且各自由若干個編碼/解碼模塊堆疊而成,每個模塊包含 MultiHead Attention 層、全連接層等功能不同的工作層。

Transformer 架構(gòu)優(yōu)勢突出,計算效率、并行度、解釋性均實現(xiàn)突破。相比于之前的 框架 Transformer 架構(gòu)除了在計算的時間復(fù)雜度更優(yōu)外,還有 3 大優(yōu)勢:

(1)可直接計算點乘結(jié)果,并行度高:對于數(shù)據(jù)序列 x1,x2……xn ,self-attention 可 以直接計算任意兩節(jié)點的點乘結(jié)果,而 RNN 必須按照順序從 x1 計算到 xn。

(2)一步計算,解決長時依賴問題:處理序列信息使,通常用要經(jīng)過的路徑長度衡量 性能,CNN 需要增加卷積層數(shù)來擴大視野,RNN 只能逐個進(jìn)行計算,而 self-attention 只需 要一步矩陣計算就可以,更好地解決長時依賴問題。

(3)模型更可解釋:self-attention 模型更可解釋,attention 結(jié)果的分布可反映該模型 學(xué)習(xí)到了一些語法和語義信息。






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(shù)應(yīng)用 到業(yè)務(wù)生態(tài)中,有望推動在線辦公,搜索引擎等應(yīng)用場景的滲透率提升, 2030 年市場空間可達(dá) 2175.58 億元

AI商業(yè)化空間前景廣闊應(yīng)用場景豐富

2021年中國人工智能市場規(guī)模達(dá)2058億元,預(yù)計到2025年將達(dá)到5460億元,2021-2025年復(fù)合增 長率約27.63%,未來有望加速釋放人工智能產(chǎn)業(yè)動能

AI 內(nèi)容創(chuàng)作成本大幅降低且耗時更短 優(yōu)勢顯著

GPT-3每750詞約0.02 美元,AI生成文案的獨角獸Jasper月生成10 萬字的價格約 82 美元,閱文集團每750 字37 元,內(nèi)容創(chuàng)作成本大幅降低且耗時更短

中國信息通信研究院發(fā)布了《AI框架發(fā)展白皮書(2022年)》

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AI換臉、合成語音爆發(fā)式增長!清華發(fā)布《深度合成十大趨勢報告》

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打開算法黑箱,騰訊發(fā)布國內(nèi)首份可解釋AI報告

探索可解釋的替代性機制,多舉措共同實現(xiàn)可信,負(fù)責(zé)任AI;引導(dǎo),支持行業(yè)加強可解釋AI研究與落地;增強算法倫理素養(yǎng),探索人機協(xié)同的智能范式

前瞻產(chǎn)業(yè)研究院:中國AI數(shù)字商業(yè)產(chǎn)業(yè)展望2021-2025

AI 數(shù)字商業(yè)生態(tài)是數(shù)字商業(yè)生態(tài)的一個組成部分,是人工智能技術(shù)與數(shù)字商業(yè)生態(tài)融合的產(chǎn)物,加快促進(jìn)傳統(tǒng)商業(yè)的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化升級

GPU最新發(fā)展報告,AI芯片王者,五大國內(nèi)名星玩家大顯身手

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艾瑞咨詢:2021年中國云原生AI開發(fā)平臺白皮書

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對中國AI+安防行業(yè)進(jìn)行研究分析,詳細(xì)梳理了AI+安防的概念界定、供給需求、商業(yè)模式、競爭格局與戰(zhàn)略發(fā)展路徑,以及行業(yè)發(fā)展趨勢與建議

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