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要点
ChatGPT为代表的AIGC核心要素包括算力、算法和数据,而目前技术创新主要体现在模型算法。算力,包括计算机、芯片等基础设施,为其提供基本的计算和存储能力;海量数据为训练并优化算法提供基础素材;算法是推动技术升级的核心驱动力。深度学习模型的不断完善以及开源模式的推动,为AIGC的发展奠定了基础。基础生成算法模型创新、预训练模型和多模态技术加速推动行业的爆发。
基础生成算法模型创新推动行业发展。生成对抗网络(GAN)是早期重要的生成模型,被广泛用于生成图像、视频、语音、三维物体模型等方面。随后扩散模型、Transformer等深度学习算法在各个领域得以应用并优化。尤其是到2022年,Stable Diffusion扩散化模型的出现与正式开源,直接推动了AIGC技术的突破性发展。
预训练模型提供通用解决方案,推动AIGC迎来爆发。预训练模型按基本类型可分为自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和多模态。以chatgpt为例,核心预训练模型包括聊天机器人ChatGPT、图像生成工具DALL-E(多模态)、自回归语言模型GPT-3(NLP)、文本生成代码工具Codex(NLP)等。
生成模型的训练通常需要大量数据和高成本技术投入,进入门槛较高,因此目前的预训练模型主要由头部科技企业和科研机构负责研发。随着预训练模型不断成熟,市面上已有针对不同需求的多种解决方案,形成了模型即服务(Model-as-a-Service,MaaS)模式,同时也有如Stable Diffusion的开源模式,共同催生出了各类二次开发的AIGC应用,为AIGC的下游应用提供了解决方案。
而具体到ChatGPT产品,其核心优势在于自然语言理解能力、丰富的知识储备和强大的学习能力,极大地提升了交互体验。本质上,ChatGPT是一款基于人工智能技术的聊天机器人软件,它能够与用户进行智能化的聊天对话,帮助用户解决日常生活中的问题,并为用户提供丰富的信息和服务。
ChatGPT架构主要包括三部分:自然语言处理模块、知识库模块和学习模块。
自然语言处理模块是ChatGPT的核心部分,它主要负责理解用户的言语表达,并根据用户的语境和场景来推断用户的需求,从而生成合适的回答内容。
知识库模块是ChatGPT的辅助部分,它主要负责存储大量的知识信息,包括日常生活中的常识性问题、新闻资讯、娱乐资讯等,并能够根据用户的需求提供丰富的信息服务。
学习模块是ChatGPT的重要部分,它主要负责不断地学习用户的语言表达方式和交流习惯,并以此为基础来构建对话模型,从而不断优化自身的对话能力。相比传统搜索引擎或Siri而言,一方面,ChatGPT可以联系上下文,实现连续完整对话;另一方面,ChatGPT的回答具备一定逻辑条理,更加全面,语言也更加专业化。当然,由于训练样本相对有限,ChatGPT目前某些具体领域的知识准确度以及时效性方面还有很大提升空间。
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CHAT GPT中文名
在 ChatGPT 引爆科技领域之后,人们一直在讨论 AI“下一步”的发展会是什么,很多学者都提到了多模态,果然它来了!
根据官方介绍,GPT-4是一个多模态大型语言模型,即支持图像和文本输入,以文本形式输出;扩写能力增强,能处理超过25000个单词的文本;更具创造力,并且能够处理更细微的指令。
chatgpt表示,新模型产生的错误答案更少,将更少地偏离谈话轨道,更少地谈论禁忌话题,甚至在许多标准化测试中比人类表现得更好。
生成式AI可能快速改变各行各业,并且可能加强每个人的创造能力与挖掘每个人的新需求,看好全球算力+软件栈行业、模型+云计算行业,应用+传感器行业、柔性生产+供应链行业。
【二波潜质个股】
三六零(601360):公司的人工智能研究院从2020年开始一直在包括类ChatGPT技术在内的AIGC技术上有持续性的投入,公司计划尽快推出类ChatGPT技术的demo版产品。
银之杰(300085):公司2017年投资的从事智能语音服务的百可录(北京) 科技有限公司,已经将ChatGPT技术部署到智能坐席场景中。
元隆雅图(002878):基于OpenAl接口开发的新媒体广告业务系统AI智能助手QMi已上线,该项工具使用ChatGPT技术,助力品牌客户的新媒体营销服务,实现品牌营销服务中用户洞察、行业调研、营销内容创作等多层面的应用。
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