人工智能行業(yè)AI投資策略：把握AI大時代算力需求確定數(shù)據(jù)價值重構(gòu)下半年應用井噴

本報告由中信建投證券股份有限公司在中華人民共和國(僅為本報告目的，不包括香港、澳門、臺灣)提供。在遵守適用的法律法規(guī)情況下，本報告亦可能由中信建投(國際)證券有限公司在香港提供。同時請參閱最后一頁的重要聲明。2022/5/92022/6/92022/7/92022/8/92022/9/92022/10/92022/11/92022/12/92023/1/92022022/5/92022/6/92022/7/92022/8/92022/9/92022/10/92022/11/92022/12/92023/1/92023/2/92023/3/92023/4/9159231SAC編號:S1440518040002SFC編號:BNS315451607SAC編號:S1440522030001證券研究報告·行業(yè)深度定，數(shù)據(jù)價值重構(gòu)，下半年應用井噴核心觀點以ChatGPT為代表的生成式AI算法取得突破，其通用性能力幫助人類在文字等工作上節(jié)省了大量時間，在Transformer新架構(gòu)下，多模態(tài)大模型也取得新的突破，文生圖、文生視頻等功能不斷完善。大模型作為將來重要的基礎(chǔ)技術(shù)底座，將創(chuàng)造巨大的商業(yè)價值，同時也要關(guān)注數(shù)據(jù)要素的重要性。在AI大時代下，我們重點關(guān)注算力和應用的相關(guān)投資機會，算力端，建議關(guān)注英偉達、AI服務器、光模塊、液冷等領(lǐng)域，以及國產(chǎn)算力替代機會。在應用端，建議關(guān)注海外業(yè)務占比高的應用相關(guān)公司，以及能夠通過大模型有效實現(xiàn)降本增收的相關(guān)公司。摘要正式推出ChatGPT后，用戶量大幅增長，圍繞ChatGPT相關(guān)的應用層出不窮，其通用性能力幫助人類在文字等工作上節(jié)省了大量時間。同時在Transformer新架構(gòu)下，多模態(tài)大模型也取得新的突破，文生圖、文生視頻等功能不斷完善，并在廣告、游戲等領(lǐng)域取得不錯的進展。生成式AI算法將是未來幾年最重要的生產(chǎn)力工具，并深刻改變各個產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)。海內(nèi)外大模型加速推進。以O(shè)penAI為代表，基于TransformerPT模型爆發(fā)出強大的應用潛力，OpenAI也開始其商業(yè)化布局。微軟23Q3財報顯示，F(xiàn)Y23Q3AzureOpenAI已有2500個服務客戶，Azure云下個季度中有1%的收入增長來自于人工智能，隨著生成式AI應用的不斷普及，算力需求開始快速增長。谷歌方面，其在模型算法、算力芯片、應用場景等多個環(huán)節(jié)均有完整布局，并且首次將Transformer應用于CV領(lǐng)域—ViT算法，23年4月，谷歌推出了ViT的220億參數(shù)量的版本,和GPT-2到GPT-3的變化趨勢相似，其具備了強大的Zero-shot圖像分類泛化能力，CV領(lǐng)域也將迎來大模型時代。Meta也是AI領(lǐng)域重要玩家之一，旗OPT、LLaMA、SAM、DINOv2，同時Meta也在不斷開源其大模型，進一步加速產(chǎn)業(yè)發(fā)展。國內(nèi)，包括百度、阿里、三六零、天工、商湯、科大訊飛也都在不斷推進自己的大模型，相關(guān)模型已有不少進行開放性測試，整體上已經(jīng)處于GPT3至GPT，隨著模型進一步迭代，國內(nèi)大模型距離商業(yè)化已經(jīng)越來越近。技術(shù)演進趨勢：多模態(tài)大模型蓬勃發(fā)展。Transformer顛覆了傳統(tǒng)深度學習模型，不局限于文本，ViT打通了Transformer與市市場表現(xiàn)75%55%35%%-5% 計算機上證指數(shù)相關(guān)研究報告人人工智能頁的重要聲明CV領(lǐng)域的壁壘，BEiT模型將生成式預訓練引入CV領(lǐng)域，基于ViT的多模態(tài)模型涌現(xiàn)?，F(xiàn)有的多模態(tài)預訓練大模型通常在視覺和語言兩種模態(tài)上進行預訓練，未來可以獲取更多模態(tài)進行大規(guī)模預訓練，包括圖像、文本、音頻、時間、熱圖像等，基于多種模態(tài)數(shù)據(jù)的預訓練大模型具有更廣闊的應用潛力。其次，未來多模態(tài)大模型多模態(tài)已經(jīng)在多個領(lǐng)域中得到廣泛應用，各式應用持續(xù)推動多模態(tài)模型的演進。大模型公司(包括多模態(tài)大模型)：大模型作為將來重要的基礎(chǔ)技術(shù)底座，可以通過會員訂閱費、API許可費進行收費。根據(jù)路透社報道，OpenAI在2022年收入數(shù)千萬美元，并預計2023、2024年收入為2億、10億美元。隨著應用以及用戶越來越多，大模型公司將呈現(xiàn)高速增長，尤其是重點關(guān)注大模型公司中有業(yè)務場景的。重點關(guān)注：科大訊飛、商湯、昆侖萬維、三六零。數(shù)據(jù)要素賣給大模型：以Reddit為代表，開始準備向使用他們數(shù)據(jù)的大模型公司進行收費。另外，歐盟的《人工智能法》協(xié)議要求開發(fā)ChatGPT等生成式人工智能工具的公司必須披露他們是否在系統(tǒng)中使用了受版權(quán)保護的材料。數(shù)據(jù)質(zhì)量和體量決定了大模型的優(yōu)劣，展望未來，圍繞著數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)將有進一步的價值劃分，重點關(guān)注：同方股份(知網(wǎng))、中國科傳(萬方)和部分中文小說網(wǎng)站公司。其次多模態(tài)大模型的背景下，視頻未來也有望可以賣給大模型公司。大模型+專業(yè)數(shù)據(jù)要素+細分行業(yè)：主要在B端，部分公司擁有行業(yè)中非公開的、高價值的專業(yè)化數(shù)據(jù)，結(jié)合大模型能力，增加客戶服務范圍和ARPU值。由于龍頭公司手中數(shù)據(jù)更多，并且行業(yè)卡位明顯，結(jié)合AI的產(chǎn)品有望進一步構(gòu)筑行業(yè)龍頭壁壘。算力公司：算力的需求來自三方面：模型越來越大+滲透率加速提升+技術(shù)演進。第一，模型參數(shù)量越大，推理效果越好，單個大模型對于算力需求隨著參數(shù)量增長而增長；第二，各家都開發(fā)大模型，訓練需求大幅增長，之后大量的應用部署，推理需求進一步爆發(fā)；第三，文生圖、文生視頻的需求，每增加一個維度，算力需求就進一步增加。重點關(guān)注：英偉達、英偉達供應鏈中的AI服務器(浪潮信息、工業(yè)富聯(lián))、光模塊、液冷等領(lǐng)域。國產(chǎn)算力替代：各地加速推進智算中心，國產(chǎn)AI芯片進行國產(chǎn)替代，重點關(guān)注寒武紀、海光信息、華為昇騰供應鏈等。海外應用：海外業(yè)務占比高，跟Chatgpt率先結(jié)合，創(chuàng)造出新應用，萬興科技、福昕軟件均有跟生成式AI結(jié)合的產(chǎn)品推出，并取得了不錯的效果。國內(nèi)應用(降本線)：生成式AI能很好地節(jié)省人力，典型的如廣告、影視等領(lǐng)域，可以顯著降低成本，而且降本節(jié)奏最快，目前在電商、廣告、游戲、影視等領(lǐng)域都可以看到生成式AI應用后所帶來的成本降低。國內(nèi)應用(增收線)：產(chǎn)品壁壘較高的公司，在接入大模型后，提升用戶數(shù)量以及增加ARPU值，重點關(guān)注金山辦公、同花順等。風險提示：國際環(huán)境變化影響供應鏈及海外拓展；芯片緊缺可能影響相關(guān)公司的正常生產(chǎn)和交付，公司出貨不及預期；疫情影響公司正常生產(chǎn)和交付，導致收入及增速不及預期；信息化和數(shù)字化方面的需求和資本開支不及預期；市場競爭加劇，導致毛利率快速下滑；主要原材料價格上漲，導致毛利率不及預期；匯率波動影響外向型企業(yè)的匯兌收益與毛利率；人工智能技術(shù)進步不及預期；人工智能技術(shù)可能存在倫理風險；汽車與工業(yè)智能化進展不及預期等；半導體擴產(chǎn)不及預期。 人人工智能頁的重要聲明1一、大模型概要梳理OpenAI是目前全球估值最高的AI初創(chuàng)公司，22年擁有375名員工，根據(jù)路透社報道，OpenAI在2022年收入數(shù)千萬美元，并預計2023、2024年收入為2億、10億美元。OpenAI成立于2015年12月，其研究方向大致聚焦在三個領(lǐng)域：強化學習領(lǐng)域、自然語言處理領(lǐng)域、多模態(tài)模型領(lǐng)域。截止2022年，OpenAI擁有大約375名員工，主要面向以下三個方面：Capabilities，不斷的提高AI的功能和能力；Safety，確保這些AI系統(tǒng)擁有和人類一致的價值觀念；Policy，確保這些AI系統(tǒng)能夠得到適當?shù)闹卫?。截?023年4月29日，OpenAI歷史融資額超200億美元，當前估值為290億美元，是全球估值最高的AI初創(chuàng)公司。OpenAI的主要盈利模式包括：會員訂閱費、API許可費、與微軟合作帶來的商業(yè)收入。nAI資料來源：OpenAI，中信建投資料來源：OpenAI，中信建投從時間維度上看，OpenAI的研究方向大致聚焦在三個領(lǐng)域：強化學習領(lǐng)域、自然語言處理領(lǐng)域、多模態(tài)領(lǐng)域。在強化學習領(lǐng)域，OpenAI采用通用的強化學習策略來幫助AI應對靈活多變的困難問題；在自然語言處理領(lǐng)域，OpenAI開辟自回歸建模路徑，大語言模型無需在特定領(lǐng)域微調(diào)也有出色的任務表現(xiàn)；在多模態(tài)模型領(lǐng)域，OpenAI圍繞Transformer主架構(gòu)不斷增強多模態(tài)能力。OpenAI的研究方向始終關(guān)注問題的通用性解決方案，而不是聚焦在特定問題之上，與其通用人工智能的研究目標契合。人人工智能頁的重要聲明2023015資料來源：OpenAI，中信建投OpenAI開辟自回歸建模路徑。用于翻譯任務的Transformer模型是自然語言處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)模型,基于Transformer模型衍生出三條路徑，分別為BERT、T5、GPT路徑。BERT采用掩碼建模策略，利用雙向文本信息學習語言信息，在文本理解、情感分析方面具備一定優(yōu)勢；GPT采用自回歸的建模策略，通過對上文文本學習預測下文，在零樣本或者少樣本的生成方面表現(xiàn)優(yōu)異。AttentionisAllYouNeed投OpenAI是大語言模型的技術(shù)先驅(qū)。OpenAI基于Transformer模型開辟自回歸建模路徑，發(fā)布了GPT系列模型。GPT-1開啟了自然語言預訓練時代，GPT-2證明大模型無需微調(diào)也可以完成廣泛下游任務，GPT-3證實了無監(jiān)督預訓練路線的正確性，ChatGPT引入強化學習機制增強人機對話表現(xiàn)，GPT-4擁有卓越的文本處理能力，并且初步融合多模態(tài)能力。ChatGPT引入強化學習機制增強人機對話表現(xiàn)。在GPT-3.5版本的基礎(chǔ)上，通過3個步驟實現(xiàn)基于人類反饋的強化學習微調(diào)(RLHF)，得到人機對話模型ChatGPT。RLHF觸發(fā)了大語言模型的多項能力，其中包括：應盡翔實的回應、公正的答復、拒絕不當問題等，通過與人類答案的對齊過程，顯著提升了大模型的人機對話人人工智能頁的重要聲明3資料來源：OpenAI，中信建投資料來源：TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanGPT-4具備卓越的文本處理能力，初步融合多模態(tài)能力，能力再度升級。2023年3月15日，OpenAI發(fā)布多模態(tài)預訓練大模型GPT-4，相較于過去的GPT系列模型，提升包括幾個方面:1)具備多模態(tài)信息處理能力，能夠接受圖像和文本兩種模態(tài)的輸入，再通過文字給出正確的文本答復。GPT-4不僅擁有圖像閱讀能力，還可以從圖像中提取邏輯，進行分析思考。以左圖為例：問：如果把圖中的繩子剪掉會怎么辦？GPT-4:氣球會飛走。給出一道物理題和相應的示意圖，GPT-4可以給出具體的解題步驟和相應的答案。GPT-4對圖片的理解能力、分析邏輯能力、物理等學科的知識儲備都賦予了這個模型強大資料來源：OpenAI，中信建投資料來源：OpenAI，中信建投2)文本處理能力更為出色，在為機器學習設(shè)計的模型評判標準和為人類設(shè)計的專業(yè)測試中均取得良好表現(xiàn)。在為機器學習模型設(shè)計的傳統(tǒng)基準上，GPT-4的表現(xiàn)大大優(yōu)于了目前的最好的語言模型，以及大多數(shù)SOTA模型(目前最好的模型)。相較于GPT-3.5以及當前最好的語言模型，GPT-4在機器學習模型學術(shù)基準數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)實現(xiàn)了全面突破，在7項數(shù)據(jù)集中的測試均優(yōu)于當前最優(yōu)的語言模型。在為人類設(shè)計的各種專業(yè)測試和學術(shù)基準數(shù)據(jù)集中，GPT-4展現(xiàn)出媲美甚至優(yōu)于人類的水平。GPT-3.5模型在一些相對簡單的人類專業(yè)測試中已經(jīng)展現(xiàn)出不錯的性能，但當任務的復雜度上升后其便難以處理。而GPT-4模型在一些相對困難的任務中也已經(jīng)取得相當優(yōu)異的性能，例如其在模擬律師考試中取得了應試者中前10%的成績，而GPT-3.5模型只有倒數(shù)10%的成績。GPT-4模型在SAT、LSAT、美國高中數(shù)學競賽中表現(xiàn)均超越了人類平人人工智能頁的重要聲明4資料來源：OpenAI，中信建投資料來源：AGIEval:AHuman-CentricBenchmarkforEvaluating3)模型訓練結(jié)束之后進行了大量的規(guī)范性調(diào)試，提升了回答的可控性和安全性。在內(nèi)部評估中，GPT-4回答可能生成有害內(nèi)容的可能性降低了82%，產(chǎn)生符合事實回復的可能性高出40%。GPT-4主要通過三方面增強了回答的可控性和安全性：引入人類反饋進行訓練；從實際使用中不斷提升，OpenAI定期更新和改進GPT-4；GPT-4協(xié)助進行安全方面的研究。資料來源：OpenAI，中信建投資料來源：OpenAI，中信建投4)GPT-4構(gòu)建了用于模型性能預測的深度學習堆棧。深度學習堆棧能夠在模型訓練早期，在僅有1/1000?1/10000訓練計算量情況下外推實現(xiàn)GPT-4模型某些方面性能的準確預測，降低了模型訓練過程中的試錯成本，縮短了整體訓練周期。人人工智能頁的重要聲明5GPT523757329288GPT523757329288資料來源：OpenAI，中信建投資料來源：OpenAI，中信建投OpenAI的成功源于技術(shù)路線的長期堅持。在GPT-1模型發(fā)布后4個月，Google發(fā)布了自己的語言模型BERT，其采用編碼器作為模型主體且采用雙向編碼結(jié)構(gòu)。從性能上看，與GPT-1模型參數(shù)規(guī)模相當?shù)腂ERTBASE性能超越GPT-1，參數(shù)量更大的BERTLARGE更是形成了壓倒性優(yōu)勢，雙向結(jié)構(gòu)的BERT模型很快得到了學術(shù)界的廣泛歡迎。GPT可能是一條難度更高、同時天花板更高的技術(shù)路徑。直到1750億參數(shù)量的GPT-3模型誕生，在各類下游任務中無需微調(diào)便可取得良好成績，越來越多的企業(yè)和研究機構(gòu)才開始轉(zhuǎn)向GPT技術(shù)路線，BERT路線的影響力開始逐漸轉(zhuǎn)弱。OpenAI在自然語言模型方面的領(lǐng)先得益于公司對于其技術(shù)路徑的長期堅持，即使早期并未得到學術(shù)界的廣泛認可。GPT-1GPT-2GPT-3BERTGPT-1BERT63995BERT010000200003000040000500006000070000資料來源：HarnessingthePowerofLLMsinPractice:ASurvey資料來源：WebofScience，中信建投OpenAI在多模態(tài)領(lǐng)域也取得了豐富的成績。2021年3月發(fā)布了圖文配對模型CLIP，目前已經(jīng)成為多模態(tài)領(lǐng)域的基石性模型。DALL·E模型實現(xiàn)文本到圖像的跨模態(tài)生成，DALL·E2圖像質(zhì)量進一步升級。著眼于通用人工智能的發(fā)展目標，我們預計，OpenAI的研究會沿著兩個方向進一步延升：多模態(tài)能力不斷提升；大模型充當AI代理、能力范圍不斷擴大。多模態(tài)能力不斷提升。GPT-4初步融入了多模態(tài)能力，具備了圖像的識別和理解能力，OpenAI在圖像生成方面也頗有建樹，預期未來在大語言模型基礎(chǔ)之上，也會融入圖像生成等多模態(tài)能力。大模型充當AI代理，通過調(diào)用各種專業(yè)化工具進一步擴大能力范圍。大語言模型未來將與搜索引擎、代人人工智能頁的重要聲明6碼編程工具、實體機器人等專業(yè)化工具進一步深化融合，打造更強大高效的多任務解決方案，為現(xiàn)實世界中的復雜任務提供全面的支持，讓大模型成為日常生活中的個人助理，充分釋放個人創(chuàng)造力。OpenAI商業(yè)化初探，大模型全面賦能微軟傳統(tǒng)業(yè)務。大語言模型所需要的龐大算力是OpenAI成立之時始料未及的，2019年開始OpenAI從非營利性企業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂欣麧櫳舷薜臓I利實體OpenAILP。隨著GPT模型爆發(fā)出強大的應用潛力，OpenAI也開始其商業(yè)化布局。OpenAI在個人辦公應用領(lǐng)域與微軟加深合作，大模型全面賦能微軟傳統(tǒng)業(yè)務，與OpenAI的相關(guān)合作對其Azure云、Office365、Dynamics365均起到了相當程度的促進作用。微軟23Q3財報顯示，F(xiàn)Y23Q3AzureOpenAI已有2500個服務客戶，Azure云下個季度中有1%的收入增長來自于人工智能。在上一輪深度學習的AI革命中，AI逐步達到了與人類媲美，甚至超越人類(部分場景)的水平，逐步走入大眾視野，而Google和Deepmind是其中的的引領(lǐng)者。由Google和Deepmind提出的Word2Vec、AlphaGo等模型以及sequencetosequence、深度強化學習等技術(shù)是上一輪AI革命乃至這一輪AI浪潮的開創(chuàng)性、奠基性工作，推動著AI技術(shù)的成熟與發(fā)展。在這一輪預訓練大模型的AI浪潮中，AI展現(xiàn)出在更多具體場景中強大的應用性能，逐步從學術(shù)研究走向商業(yè)化落地，Google和Deepmind也面臨著了更多競爭者的挑戰(zhàn)。Google提出的Transformer模型是這一輪預訓練大模型的技術(shù)基礎(chǔ)，其強大能力推動了各個AI細分領(lǐng)域的快速發(fā)展。在后續(xù)基于Transformer研究與應用中，OpenAI率先布局的Decoder-only成為更主流的路線，同時包括Meta和Amazon也先后推出自己的大模型，Google面臨著更多強勁競爭者的挑戰(zhàn)。IAI資料來源：ZetaAlpha，中信建投資料來源：ZetaAlpha，中信建投在NLP方面，Google提出Transformer，引領(lǐng)AI領(lǐng)域變革。Google于2017年推出Transformer，其基于Encoder-Decoder的核心架構(gòu)，最早在翻譯任務上取得了良好性能。但其對AI領(lǐng)域的影響遠遠超過了翻譯乃至NLP的細分領(lǐng)域中，其將殘差網(wǎng)絡(luò)和注意力機制結(jié)合的模型結(jié)構(gòu)應用成為了近年來人工智能領(lǐng)域應用最為廣泛的基礎(chǔ)模型結(jié)構(gòu)，引領(lǐng)了包括NLP、CV等多個細分領(lǐng)域的變革。從Encoder-Decoder到DecoderOnly，Google在日益激烈的競爭中逐步調(diào)整發(fā)展方向。在Transformer的Google018年基于Encoder架構(gòu)推出了Bert，打造了廣泛下游任務中的最優(yōu)性能，而后在2019年推出了性能更強、下游應用更廣泛的T5。但隨著Decoder-only的GPT-3展現(xiàn)出強大的性能，Google也逐步探索并推出了一系列的Decoder-only的模型，如FLAN、LaMDA、PaLM等。人人工智能頁的重要聲明7Google在2022年4月推出了PaLM模型，其具有5400億參數(shù)，基于Transformer的Decoder設(shè)計。PaLM模型具備較高的訓練效率，其在6144個芯片上完成訓練，是迄今為止最大的基于TPU的系統(tǒng)配置。同時PaLM通過結(jié)合分布式并行運算和Transformer模塊的重新組合實現(xiàn)了46.2%的訓練效率(模型FLOPs利用率)。PaLM模型在多個下游任務中具有優(yōu)異性能。經(jīng)測試，PaLM(540B)在29個NLP主流下游任務(如完形填空、問題回答等)中超過了過去的SOTA。同時在許多新興的下游任務中PaLM也實現(xiàn)了超過人類平均水平的性能，同時還展現(xiàn)出隨模型進一步擴大而實現(xiàn)更優(yōu)性能的可能。PaLMScalingLanguageModelingwithPathways料來源：Google，中信建投在CV領(lǐng)域，Google通過ViT將Transformer引入CV領(lǐng)域。盡管Transformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在NLP領(lǐng)域展現(xiàn)出了強大的性能和能力，但在ViT之前，其在CV領(lǐng)域中的效果仍遠不如CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。Google在2021年推出了ViT，其通過將圖片劃分為不同的部分的方式構(gòu)建出了類似于文本的序列輸入和詞向量，進而可以通過Transformer結(jié)構(gòu)對圖像特征進行提取和分析。最終在大規(guī)模的訓練數(shù)據(jù)集中展現(xiàn)出相較于CNN結(jié)構(gòu)的模型更加強大的性能。其提出標志著Transformer模型在CV領(lǐng)域的應用落地。近年來，Google進一步探索在CV領(lǐng)域中預訓練大模型的能力邊界。2021年的研究中，其中最大版本的ViT模型(ViT-Huge)參數(shù)量為6.32億。2023年4月，谷歌在模型架構(gòu)方面進行了升級，推出了ViT的220億參數(shù)量的版本(ViT(22B))。和GPT-2到GPT-3的變化趨勢相似，其具備了強大的Zero-shot圖像分類泛化能力(如下圖所示，在兩個下游任務中都比小參數(shù)模型更強大)。同時引入了人類反饋來使模型的能力與人類的目標相對齊，并且成功將模型公平性和穩(wěn)健型控制在了一個合理的范圍。資料來源：《ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFOR資料來源：《ScalingVisionTransformersto22BillionIMAGERECOGNITIONATSCALE》，中信建投Parameters》，中信建投，在多模態(tài)領(lǐng)域，谷歌和柏林工業(yè)大學的團隊在2023年3月推出PaLM-E，具有5620億參數(shù)量，其是一個人人工智能頁的重要聲明8多模態(tài)具身視覺語言模型(VLM)，且將多模態(tài)技術(shù)拓展到機器人控制領(lǐng)域。相較于之前的多模態(tài)模型，其不僅可以理解和生成圖像/語言，如下左圖所示，輸入可以為文本、圖像等不同模態(tài)信息，還能夠融合不同模態(tài)的知識進而生成復雜的機器人指令，例如，“從抽屜中拿取薯片”是一個包含了多個計劃任務，需要機器人攝像頭和機械手相互反饋配合的任務，PaLM-E模型可以將其分解為走到抽屜旁；打開最上面的抽屜；從最上面的抽屜里拿起綠色的薯片；放在柜臺上等多個步驟來完成。diedMultimodalLanguageModel在技術(shù)發(fā)展方面，Google在AI方面的布局完善程度是各家科技巨頭中最高的。核心環(huán)節(jié)如人工智能芯片的自研，一方面可以與算法模型的研發(fā)相互配合實現(xiàn)協(xié)同發(fā)展，另一方面將有效避免AI競爭加劇后的算力供應風險。同時，隨著GoogleBrain和DeepMind的合并，兩大世界級AI團隊將共同探索AI技術(shù)的上限。在商業(yè)Google、穩(wěn)定且成熟的應用生態(tài)，包括有Google搜索、Chrome瀏覽器、安卓、YouTube等互聯(lián)網(wǎng)時代重要的流量入口，將賦能AI發(fā)展與應用落地。一方面，這將給谷歌的AI發(fā)展提供海量的數(shù)據(jù)，加速相關(guān)AI技術(shù)的成熟和商業(yè)化落地，另一方面，谷歌成熟的AI技術(shù)也可以為谷歌生態(tài)中的不同環(huán)節(jié)深度賦能，增強谷歌整體業(yè)務的競爭力，例如將AIGC技術(shù)引入到谷歌的廣告業(yè)務中幫助營銷人員制造廣告材料，以及Workspace、GoogleDocs和Gmail等應用中。展望谷歌在這一輪AI浪潮中的發(fā)展，我們認為谷歌依舊是下一輪人工智能變革中不可忽視的科技巨頭，相關(guān)進展值得密切關(guān)注。資料來源：Google，中信建投資料來源：Google，中信建投，人人工智能頁的重要聲明9Meta是生成式AI大模型中強有力的競爭者，旗下模型包括OPT、LLaMA、SAM等。OPT(OpenPre-trainedTransformerLanguageModels)模型是由MetaAI提出的一系列開源的大型因果語言模型，旨在向公眾開源高性能大型語言模型(LLM)。OPT提供了一整套LLM，大小從1.25億到1750億個參數(shù)不等，以及用于訓練這些模型的代碼。值得注意的是，最大的OPT模型——OPT-175B在性能方面，不管是zero-shot還是multi-shot中都取得了與GPT-3可比的成績。資料來源：OPT，中信建投資料來源：OPT，中信建投OPT模型的訓練數(shù)據(jù)共計1800億個字符，超過800GB的文本數(shù)據(jù)，在模型結(jié)構(gòu)方面，OPT與GPT系列模型均采用了Transformer-Decoder結(jié)構(gòu)，在解碼時自左向右進行自回歸的預測。TOPT模型在多個場景下都有較為不錯的表現(xiàn)。在仇恨語言檢測、刻板印象偏見識別、對話安全評估等多個OPTBGPT-3的表現(xiàn)。LLaMA：2月25日，Meta官網(wǎng)公布了一個新的大型語言模型LLaMA(LargeLanguageModelMetaAI)，從參數(shù)規(guī)模來看，Meta提供有70億、130億、330億和650億四種參數(shù)規(guī)模的LLaMA模型，并用20種語言進行訓練。與現(xiàn)有的最佳LLM相比，這一模型的性能具有競爭力。Meta推出的LLaMA參數(shù)規(guī)模有70億(7B)、130億(13B)、330億(33B)和650億(65B)四種。LLaMA-13B在大多數(shù)基準測試中，參數(shù)僅為十分之一，但性能優(yōu)于OpenAI的GPT-3(175B)，而且能跑在單個GPU上。LLaMA-65B與DeepMind700億參數(shù)頁的重要聲明的Chinchilla-70B和谷歌5400億參數(shù)的PaLM-540B不相上下。SAM：2023年4月5日，Meta發(fā)布SAM模型(SegmentAnythingModel)，是CV圖像分割領(lǐng)域的基礎(chǔ)模型。SAM由一個圖像編碼器、一個提示編碼器和一個掩碼解碼器組成，具有以下特點：1)使用提示工程進行任務學習，交互式點擊、選擇框甚至文本操作進行物體分割；2)具有模糊感知功能，面對分割對象存在歧義時，可以輸出多個有效掩碼；3)與ChatGPT類似，SAM巧妙的將人工標注與大數(shù)據(jù)結(jié)合(數(shù)據(jù)引擎)，最終實現(xiàn)了“分割一切”的功能。SAM在邊緣檢測、objectproposalgeneration、實體分割、texttomask等下游場景表現(xiàn)依舊出眾，雖然某些領(lǐng)域下不如最優(yōu)模型的表現(xiàn)，但其良好的zero-shot泛化能力依舊證明該模型性能的強悍。資料來源：SAM，中信建投頁的重要聲明DINOv2：DINOv2是Meta在2023年4月17日發(fā)布的第一種使用自監(jiān)督學習來訓練計算機視覺模型方法。使用DINOv2方法的模型，可在任何圖像集上進行訓練，在提供強大的性能的同時，不需要對模型進行微調(diào)，適合用作許多不同計算機視覺任務的骨干。由于自監(jiān)督特征學習和輕量化特定任務執(zhí)行模塊的加入，DINOv2在深度估計方面的表現(xiàn)明顯優(yōu)于其他算法。測試結(jié)果顯示，DINOv2對分類、分割和圖像檢索等任務的非常強大的預測能力。同時，該模型在圖像網(wǎng)絡(luò)分類、視頻分類、目標識別、密集識別任務等場景下，較其他模型表現(xiàn)更加優(yōu)秀。資料來源：DINOv2，中信建投資料來源：DINOv2，中信建投內(nèi)大模型梳理百度自然語言技術(shù)積淀深厚，形成知識圖譜的核心技術(shù)競爭力。從2010年的百度搜索開始，百度成立了自017年推出智能客服。長期的布局和發(fā)展中百度構(gòu)建了完整的語言與知識技術(shù)布局，包括知識圖譜、語言理解與生成技術(shù)，以及上述技術(shù)所支持的包含智能搜索、機器翻譯、對話系統(tǒng)、智能寫作、深度問答等在內(nèi)的的應用系資料來源：Github，中信建投人人工智能頁的重要聲明2023年3月16日，百度發(fā)布了生成式人工智能大模型“文心一言”。作為文心大模型家族的新成員，文心一言在文心知識增強大模型ERNIE及對話大模型PLATO的基礎(chǔ)上研發(fā)。文心一言包含六大核心技術(shù)模塊，包括：1)有監(jiān)督精調(diào)；2)基于人類反饋的強化學習；3)提示；4)知識增強；5)檢索增強；6)對話增強，前三類技術(shù)在目前流行的對話大模型如ChatGPT中都有所應用，而后三類技術(shù)則是百度基于自身技術(shù)積累的再創(chuàng)新，它們共同構(gòu)成了模型的技術(shù)基礎(chǔ)。資料來源：百度，中信建投文心一言模型具備文學創(chuàng)作、商業(yè)文案創(chuàng)作、數(shù)理邏輯推算、多模態(tài)生成等多方面的能力。在文學創(chuàng)作方面，文心一言可以總結(jié)出小說《三體》的內(nèi)容，也可以從哲學角度對《三體》進行續(xù)寫；在商業(yè)文案創(chuàng)作方面，文心一言可以根據(jù)公司業(yè)務類型為公司取名，生成slogan或撰寫幾百字的新聞稿；在數(shù)理邏輯推算方面，文心一言可以完成雞兔同籠問題的計算；在多模態(tài)生成方面，基于文心大模型的通用且可控的文生圖系統(tǒng)，文心一言具備圖片生成的能力，同時具備語音生成、視頻生成能力。從百度承認文心一言的存在到發(fā)布會當天，已有超過650家合作伙伴宣布加入文心一言生態(tài)，商業(yè)化落地前景廣闊。資料來源：百度，中信建投資料來源：百度，中信建投文心大模型實現(xiàn)AI場景全覆蓋，工具和平臺降低大模型應用門檻。百度文心大模型包括自然語言大模型、機器視覺大模型、跨模態(tài)大模型、生物計算大模型和行業(yè)大模型，自然語言大模型中典型代表如“文心一言”、鵬程·百度·文心，跨模態(tài)生成中典型代表如文生圖模型ERNIE-ViLG，文心大模型中豐富的模型選擇實現(xiàn)AI場景全覆蓋。工具與平臺中包括大模型API、大模型套件、零門檻AI開發(fā)平臺EasyDL、全功能AI開發(fā)平臺BML，讓企業(yè)和開發(fā)者更加方便、快速地使用大模型的最新能力。人人工智能頁的重要聲明百度AI產(chǎn)業(yè)打造全棧式布局，構(gòu)建完整產(chǎn)業(yè)生態(tài)和獨有技術(shù)優(yōu)勢。百度是目前全球少有的在“芯片-框架-模型-應用”四個層面上均有所布局的人工智能公司，芯片層有高端芯片昆侖芯，框架層有飛槳深度學習框架，模型層有文心預訓練大模型，應用層有百度智能云、百度自動駕駛、小度智能語音助手等應用。百度AI全棧布局的優(yōu)勢在于，可以在技術(shù)棧的四層架構(gòu)中實現(xiàn)端到端優(yōu)化，大幅提升效率。尤其是框架層和模型層之間，有很強的協(xié)同作用，可以幫助構(gòu)建更高效的模型，并顯著降低成本。例如，為了支持海量參數(shù)模型的高效分布式訓練，百度飛槳專門研發(fā)了4D混合并行技術(shù)。后續(xù)“芯片-框架-模型-應用”四個層面將形成高效的閉環(huán)反饋，推動百度人工智能持續(xù)迭代升級。資料來源：百度人工智能創(chuàng)新和專利白皮書2023，中信建投華為在大模型研發(fā)領(lǐng)域積累深厚，有望快速實現(xiàn)商業(yè)化。華為盤古大模型發(fā)展，其基礎(chǔ)大模型、行業(yè)大模型、細分場景模型已經(jīng)在不同領(lǐng)域率先取得成功。人人工智能頁的重要聲明華為云團隊于2020年立項AI大模型，并且于2021年4月發(fā)布“盤古大模型”。自“盤古大模型”發(fā)布以來，已經(jīng)發(fā)展出L0、L1、L2三大階段的成熟體系持續(xù)進化。所謂L0是指NLP大模型、CV大模型等五大水平領(lǐng)域的基礎(chǔ)大模型；而L1指行業(yè)大模型，比如氣象、礦山、電力等行；L2指面向各行業(yè)中細分場景的模型，比如電力行業(yè)的無人機巡檢。資料來源：華為云，中信建投基礎(chǔ)大模型研發(fā)與迭代能力強勁，持續(xù)創(chuàng)新推動大模型發(fā)展。NLP大模型方面，作為一個擁有萬億參數(shù)的語言模型，2023年3月發(fā)布的盤古-Σ大模型是一個具有稀疏架構(gòu)的大型語言模型，包含1.085萬億個參數(shù)，模型訓練方面，該模型的訓練基于分布式Ascend910AI計算芯片和MindSpore代碼框架，訓練數(shù)據(jù)量達3290億token。其實現(xiàn)NLP在多個領(lǐng)域和下游任務的SOTA水平。在效率方面，其是在適度的算力集群上訓練具有最強系統(tǒng)性能的萬億參數(shù)模型。在可用性方面，其可擴展到各種領(lǐng)域或任務，無需從頭開始重新訓練模型。在模型部署中，其可在各種具體應用場景中輕松定制和部署。在CV領(lǐng)域，盤古CV大模型擁有30億參數(shù)，能同時滿足底層圖像處理與高層語義的理解需求。在多模態(tài)領(lǐng)域，華為發(fā)布FILIP，其通過更細粒度的信息學習提升多模態(tài)Transformer的能力。此外，華為開源首個億級中文多模態(tài)數(shù)據(jù)集-悟空，填補中文社區(qū)數(shù)據(jù)空白。人人工智能頁的重要聲明UTOWARDSTRILLIONPARAMETERMODELWITHSPARSEHETEROGENEOUSCOMPUTING》，中信建投LANGUAGEMODELWITHSPARSEHETEROGENEOUS多行業(yè)、多場景成功驗證模型能力。盤古預訓練大模型能力已經(jīng)在包括能源、零售、金融、工業(yè)等領(lǐng)域得到驗證。例如，在電力領(lǐng)域，華為云團隊在盤古CV大模型的基礎(chǔ)上，利用海量無標注電力數(shù)據(jù)進行預訓練，并結(jié)合少量標注樣本微調(diào)的高效開發(fā)模式，提出了針對電力行業(yè)的預訓練模型，巧妙地解決了數(shù)據(jù)標注的問題。應用盤古大模型之后，樣本篩選效率提升約30倍，篩選質(zhì)量提升約5倍，以永川每天采集5萬張高清圖片為例，可節(jié)省人工標注時間170人/天。在掘進場景中，基于盤古礦山大模型的掘進作業(yè)序列智能監(jiān)測，動作規(guī)范識別準確率超過95％，用規(guī)范的AI流程來替代不確定的人工流程，讓AI成為礦工規(guī)范作業(yè)的好幫手，保障井下作業(yè)安全。在氣象預測方面，盤古氣象大模型在一張V100顯卡上只需要1.4秒就能完成24小時的全球氣象預報，相比傳統(tǒng)數(shù)值預報提速10000倍以上。華為藥物分子大模型則生成了1億個創(chuàng)新的類藥物小分子篩選庫，其結(jié)構(gòu)新穎性為99.68%，并且可以有效地生成理化性質(zhì)相似的新化合物，為發(fā)現(xiàn)新藥創(chuàng)造可能性。盤古OCR金融大模型則能夠覆蓋通用文字識別場景性能佳資料來源：華為云，中信建投資料來源：華為云，中信建投多年來，阿里巴巴達摩院一直深耕多模態(tài)預訓練，并率先探索通用統(tǒng)一大模型。自2021年起，阿里達摩院先后發(fā)布多個版本的多模態(tài)及語言大模型，在超大模型、低碳訓練技術(shù)、平臺化服務、落地應用等方面實現(xiàn)突破，引領(lǐng)了中文大模型的發(fā)展。具體來看，通義-大模型整體分為三個層次，分別為行業(yè)模型、通用模型與模型型“通義-視覺”；多模態(tài)模型“通義-M6”；AI大模型“通義千問”。3)行業(yè)模型層：深入電商、醫(yī)療、娛樂、設(shè)計、金融、工業(yè)、制造業(yè)等行業(yè)。人人工智能頁的重要聲明資料來源：阿里達摩院，中信建投通義-M6已經(jīng)從2020年6月的3億參數(shù)基礎(chǔ)模型逐漸發(fā)展到2021年10月的10萬億參數(shù)全球最大預訓練模型再到2022年1月的業(yè)界首個通用統(tǒng)一大模型M6-OFA。2020年1月，阿里巴巴達摩院啟動中文多模態(tài)預訓練模型M6項目，同年6月推出3億參數(shù)的基礎(chǔ)模型。2021年1月，模型參數(shù)規(guī)模到達百億，已經(jīng)成為世界上最大的中文多模態(tài)模型。2021年3月，千億參數(shù)模型發(fā)布。2021年5月，具有萬億參數(shù)規(guī)模的模型正式投入使用，追上了谷歌的發(fā)展腳步。2021年10月，M6的參數(shù)規(guī)模擴展到10萬億，成為當時全球最大的AI預訓練模型。2022年1月，業(yè)界首個通用的統(tǒng)一大模型M6-OFA發(fā)布。資料來源：阿里達摩院，中信建投通義-Alicemind語言大模型體系：2021年3月，阿里發(fā)布通義-AliceMind，為阿里達摩院開源的深度語言模型體系，該體系包含了通用語言模型StructBERT、生成式語言模型PALM、結(jié)構(gòu)化語言模型StructuralLM、超大中文理解與生成模型PLUG、多模態(tài)StructVBERT、多語言VECO、對話SPACE1.0/2.0/3.0和表格STAR1.0/2.0，過程中形成了從文本PLUG到多模態(tài)mPLUG再到模塊化統(tǒng)一模型演化趨勢。通義-AliceMind的領(lǐng)先之處：1)覆蓋全面：覆蓋多語言、多模態(tài)、結(jié)構(gòu)化等多個預訓練語言模型；2)技術(shù)領(lǐng)先：多個模型在世界榜單中排名靠前；3)開放普惠：將圍繞Pre-training+Fine-tuning(“預訓練+精調(diào)”)語言模型持續(xù)進行生態(tài)性的技術(shù)開源。通義-視覺大模型：通義-視覺大模型自下往上分為了底層統(tǒng)一算法架構(gòu)、中層通用算法和上層產(chǎn)業(yè)應用。在底層通義算法架構(gòu)方面，通義-視覺大模型基于兩個基礎(chǔ)模型，覆蓋語言、文本等多種要素的編碼與生成；在中層通用算法方面，通用-視覺大模型能夠?qū)崿F(xiàn)視頻處理、視覺問答、視覺算數(shù)等多種算法；在上層產(chǎn)業(yè)應用方人人工智能頁的重要聲明面，目前通義-視覺大模型可以在電商行業(yè)實現(xiàn)圖像搜索和萬物識別等場景應用，并在文生圖以及交通和自動駕駛領(lǐng)域發(fā)揮作用。資料來源：阿里達摩院，中信建投通義千問大模型：在2023年4月11日的阿里云峰會上，阿里正式宣布推出大語言模型“通義千問”，并開始邀請用戶測試體驗。“通義千問”是一個超大規(guī)模的語言模型，由阿里云智能首席技術(shù)官周靖人領(lǐng)銜的團隊自主研發(fā)，功能包括多輪對話、文案創(chuàng)作、邏輯推理、多模態(tài)理解、多語言支持等。同時，“通義千問”可通過API插件實現(xiàn)AI能力的泛化，不僅可以通過實現(xiàn)續(xù)寫小說，編寫郵件和生成會議摘要等功能幫助用戶提升工作效率，還可以通過調(diào)用差旅接口推薦差旅產(chǎn)品，作為智能購物助手自動推薦品牌和產(chǎn)品提升用戶購物體驗?？傮w來說，“通義千問”是一場“AI+云計算”的全方位競爭，超萬億參數(shù)的大模型研發(fā)，并不僅僅是算法問題，而是囊括了底層龐大算力、網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、機器學習等諸多領(lǐng)域的復雜系統(tǒng)性工程，需要有超大規(guī)模AI基礎(chǔ)設(shè)施的支撐。資料來源：2023阿里云峰會，中信建投資料來源：2023阿里云峰會，中信建投未來，阿里所有產(chǎn)品將接入大模型實現(xiàn)全面升級。2023年4月17日，阿里巴巴集團董事會主席兼CEO、阿里云智能集團CEO張勇在云峰會上表示，阿里巴巴所有產(chǎn)品未來將接入“通義千問”大模型，進行全面改造。他認為，面向AI時代，所有產(chǎn)品都值得用大模型重新升級。以釘釘為例，接入通義千問后，可實現(xiàn)近10余項人人工智能頁的重要聲明2)在釘釘群聊中：可以幫助自動總結(jié)未讀群聊信息中的要點；3)在釘釘會議中：隨時生成會議記錄并自動總結(jié)會議紀要、生成待辦事項。未來十年，阿里云將全面擁抱智能化時代。張勇表示，智能化時代帶來算力的爆發(fā)，同時也提出了更高的要求，阿里云將為AI時代提供好算力基礎(chǔ)和大模型能力，全面服務智能化進程。為此，阿里云要做好核心兩件事：讓算力更普惠、讓AI更普及。資料來源：2023阿里云峰會，中信建投三六零在通用人工智能大模型領(lǐng)域堅持“兩翼齊飛”的發(fā)展戰(zhàn)略。一方面全方位、最大化調(diào)用公司的資源進行自有大模型的持續(xù)迭代，另一方面發(fā)揮場景的優(yōu)勢迅速進行商業(yè)化落地占據(jù)用戶心智。用戶飛輪的高速運轉(zhuǎn)將在資金層面和數(shù)據(jù)語料層面反哺自有大模型的訓練，達到“加速向前跑”的正反饋效應。2023年4月9日，三六零發(fā)布基于自研生成式通用大模型360GPT的產(chǎn)品矩陣“360智腦”。360智腦首先落地搜索場景，并于4月16日對企業(yè)用戶開放內(nèi)測。從測試結(jié)果來看，360智腦能夠很好回答時效性較強的打辦公套件”和“企業(yè)即時通訊工具—推推”等。面向大B端用戶，360已將核心數(shù)字安全能力融入安全AI模型，計劃結(jié)合數(shù)字安全業(yè)務推出企業(yè)私有化AI服務，滿足客戶對私有知識、資產(chǎn)的索引需求。資料來源：搜狐，中信建投資料來源：量子位，中信建投人人工智能頁的重要聲明三六零在數(shù)據(jù)積累、用戶流量和商業(yè)化場景、技術(shù)和工程化等多領(lǐng)域具有優(yōu)勢。360搜索是中國搜索引擎的Top2，市場份額約為35%，日均搜索點擊量超過10億次，具有國內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)抓取經(jīng)驗和完整的數(shù)據(jù)優(yōu)化數(shù)據(jù)集，360百科和360問答積累了近2000萬詞條和逾6億問答對數(shù)據(jù)。在技術(shù)方面，360的人工智能研究院從2019年開始一直在包括通用大模型在內(nèi)的人工智能技術(shù)上有持續(xù)性的投入，相關(guān)技術(shù)應用已有效提升公司內(nèi)部生產(chǎn)效率。在安全領(lǐng)域，隨著通用人工智能大模型的廣泛應用，其相關(guān)產(chǎn)品研發(fā)和使用的安全風險持續(xù)上升，未來必將對內(nèi)容安全、數(shù)據(jù)安全甚至國家安全產(chǎn)生深遠影響。公司作為國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)安全領(lǐng)域龍頭已有多年積累，在AI安全領(lǐng)域具有強大的先天優(yōu)勢。隨著大模型時代的來臨，越來越多的國內(nèi)公司意識到大模型對于生產(chǎn)力的巨大提升，紛紛推出了自己的大模型。國內(nèi)擁有大模型研發(fā)能力的公司集中在擁有充足資金和數(shù)據(jù)積累、研發(fā)能力突出、應用場景成熟的大型公司，自研大模型具有較高的門檻。無論是華為還是三六零，在模型算法、應用場景等多個環(huán)節(jié)具有完整布局，部分產(chǎn)品展現(xiàn)出了良好的性能，在國內(nèi)大模型研發(fā)中占據(jù)了一定優(yōu)勢。但同時也應承認，國內(nèi)大模型研發(fā)與OpenAI為代表的美國公司相比仍有一定差距，無論是人才密度、模型算法還是算力芯片均有較大的的進步空間。與此同時，下游應用場景的成熟將對大模型的商業(yè)化落地起到至關(guān)重要的作用，目前大模型的商業(yè)模式仍處于探索階段，打造成熟商業(yè)模式將反哺大模型研發(fā)，促進飛輪效應的形成。2023年4月10日，商湯SenseTime舉辦技術(shù)交流日活動，分享了以“大模型+大算力”推進AGI(通用人工智能)發(fā)展的戰(zhàn)略布局，并公布了商湯在該戰(zhàn)略下的“日日新SenseNova”大模型體系，推出自然語言處理、內(nèi)容生成、自動化數(shù)據(jù)標注、自定義模型訓練等多種大模型及能力。依托自研千億級參數(shù)自然語言模型，商湯數(shù)字人視頻生成平臺“如影SenseAvatar”，大模型的數(shù)據(jù)標注平臺“明眸”，以及針對空間場景和小物體的3D內(nèi)容生成平臺“瓊宇SenseSpace”和“格物SenseThings”。依托自研千億級參數(shù)自然語言模型，商湯科技發(fā)布了中文語言大模型應用平臺“商量SenseChat”。"商量SenseChat"是由商湯科技研發(fā)的一款基于自然語言處理技術(shù)的人工智能大語言模型，具備較強的語言理解、生成能力，可以解決復雜問題，提供定制化建議，還能輔助創(chuàng)作文本，同時具備不斷學習進化的特性。商湯“大醫(yī)”是基于海量醫(yī)學知識和真實醫(yī)患互動對話數(shù)據(jù)打造的中文醫(yī)療語言大模型，可以通過多輪對話的方式提供導診、問診、健康咨詢、輔助決策等多場景下的幫助，持續(xù)賦能醫(yī)院診療效率并提升醫(yī)患體驗。商湯"AI代碼助手"，人人工智能頁的重要聲明具備代碼生成、代碼補全、代碼修正、注釋代碼等功能，幫助程序員提升編程效率，簡化開發(fā)流程。資料來源：商湯，中信建投“秒畫SenseMirage”包含商湯自研AIGC大模型和便捷的LoRA訓練能力，并提供第三方社區(qū)開源模型加速推理的創(chuàng)作平臺，為創(chuàng)作者提供更加便利、完善的內(nèi)容生產(chǎn)創(chuàng)作工具。秒畫“SenseMirage”不僅融合了超10億參數(shù)的商湯自研文生圖生成模型，支持針對非自研模型的推理加速優(yōu)化，結(jié)合自研模型及訓練能力，免除了本地化部署流程，并基于自訓練LoRA模型，高效地生成更多樣的內(nèi)容。"如影"是商湯科技推出的以數(shù)字人物生成技術(shù)為核心，基于商湯多種AI生成能力打造的應用平臺。包括文NeRF傳一段真人視頻素材，就可以生成聲音及動作自然、口型準確、多語種精通的數(shù)字人。"如影"可以讓用戶擺脫專業(yè)拍攝設(shè)備的束縛，快速打造各種視頻創(chuàng)作；在直播帶貨場景，打造獨屬的直播間和百變虛擬主播?；谏窠?jīng)輻射場技術(shù)，商湯發(fā)布針對空間場景和小物體的3D內(nèi)容生成平臺“瓊宇”和“格物"?！碍傆睢本邆涑鞘屑壌蟪叨鹊目臻g重建生成能力，通過海量高精度數(shù)字資產(chǎn)的生產(chǎn)，滿足影視創(chuàng)作、建筑設(shè)計、商品營銷、數(shù)字孿生管理運營等行業(yè)需求，生成的各類3D內(nèi)容支持平臺上再編輯再創(chuàng)作。"格物"具備物體的精細化3D生成能力，可還原物體復雜的幾何結(jié)構(gòu)、紋理、材質(zhì)、光澤等細節(jié)信息，做到實時高逼真渲染。"明眸"是基于商湯自研大模型的數(shù)據(jù)標注平臺。"明眸"內(nèi)置10余個通用大模型和行業(yè)專用大模型，支持智能駕駛、智慧交通、智慧城市等多種場景的2D分類、檢測和3D檢測的智能標注；相比傳統(tǒng)人工標注和小模型標注模式，具有標注效果好，效率高，成本低等核心優(yōu)勢?？梢酝ㄟ^標準API，底層調(diào)度商湯大裝置海量算力，支撐大規(guī)模標注需求。商湯科技打造了AI基礎(chǔ)設(shè)施、AI開發(fā)平臺、AI專家服務三位一體的解決方案。商湯在大模型領(lǐng)域積淀深厚，打造了AI基礎(chǔ)設(shè)施、AI開發(fā)平臺、AI專家服務三位一體解決方案。AI基礎(chǔ)設(shè)施以商湯人工智能計算中心 AIDCGPUpp，AIDC支持大規(guī)模彈性云原生多級異構(gòu)調(diào)度，最大單任務3200卡訓練，為大模型的訓練和推理提供了充足的算力支撐；AI開發(fā)平臺提供數(shù)據(jù)、推理、訓練全棧式工具，實現(xiàn)大模型微調(diào)、自動化模型部署、一鍵推理服務，加速大模型研發(fā)；AI專家服務依托過去積累的模型開發(fā)和訓練經(jīng)驗，為客戶提供大模型算法的開發(fā)、優(yōu)化服務。人人工智能頁的重要聲明二、大模型算法演進2.1NLP算法演進NLP算法演進主要經(jīng)歷了基于規(guī)則的方法、基于統(tǒng)計的方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法三個階段。在1950年到1980年間，主要是基于規(guī)則的方法，即模型基于語言學家制定的規(guī)則完成相關(guān)任務。其優(yōu)點在于，規(guī)則可以自由設(shè)計，靈活性強；不存在對于訓練數(shù)據(jù)的依賴，但也存在著研究強度大，泛化能力差；實踐性差，無法從訓練數(shù)據(jù)中學習和迭代等缺點。而后在1980年到2000年間，基于統(tǒng)計的方法逐漸興起，其核心邏輯在于將語言問題轉(zhuǎn)化為概率問題進行模型構(gòu)建，也因此具有數(shù)據(jù)驅(qū)動和更強的模型泛化能力的優(yōu)勢，但當時的統(tǒng)計計算規(guī)則較為簡單，缺乏對于語言知識的考慮，因而模型的可解釋性較差，同時也會受到訓練數(shù)據(jù)集較大的影響。資料來源：easyAI，medium，中信建投資料來源：CSDN，中信建投，2000年以來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法逐步發(fā)展，成為當下NLP算法的主流。其具備更強的數(shù)據(jù)驅(qū)動力和更強的泛人人工智能頁的重要聲明化能力，也能更深度的挖掘語言文本中的知識。但也因此導致了更高的數(shù)據(jù)需求，更高的訓練成本和更低的解釋性。四大核心進展推動了自然語言理解走向大模型，推動了語義理解和生成的大幅提高，并在更多場景落地應用：對詞向量的關(guān)注明確了訓練目標，構(gòu)建起語義信息和數(shù)據(jù)之間的橋梁LSTM/注意力機制增強上下文理解能力，提高語義信息學