文章主题：ChatGPT, AI大模型, 生成式AI, Transformer
来源：华兴资本
🎉🚀ChatGPT引领AI革命🔥——创新风暴席卷全球，革新力量重塑行业格局🌟！新一代AI大模型的崛起，犹如一股狂飙突进的洪流，瞬间点燃了科技的热情🔥。巨头与初创者的竞相追逐，让这个领域备受瞩目，市场反响热烈，热度不减🔥。它不仅颠覆了传统的思维模式，更开启了全新的可能性，引领着人工智能迈向崭新时代🌈。SEO优化提示：#ChatGPT #AI大模型 #行业变革 #技术创新
🎉🚀ChatGPT引领AI浪潮，生产力革命已在眼前！🔍探讨这款现象级产品的技术跃升，我们不能忽视它背后的革新力量——AI正直接转化为生产力，重塑游戏规则。从底层架构到应用场景，每一环节都展现出AI产业的迭代升级。📈Industry专家预测，围绕这一新一代AI，一系列前沿应用将率先崭露头角，如智能制造、智能医疗与教育等。🔍投资领域也迎来前所未有的机遇，投资者们正聚焦于那些能够抓住这股革命浪潮的企业，他们可能是AI技术的引领者，或是产业链中的创新者。💡要理解ChatGPT的技术内核，我们需要深入研究其算法优化和模型扩展，以及它如何通过大规模数据驱动实现高效能。同时，关注其对传统行业的颠覆性影响，将为我们揭示更多商业价值的可能。🔍在这个AI新时代，准备好迎接生产力革命的洗礼吧！🚀🌈
🌟🚀ChatGPT的科技革命之旅：探索生成式AI的未来与潜力💡🔍🔥华兴新经济基金的科技团队，最近对ChatGPT的崛起进行全面剖析，从技术基因到创新路径，揭示了这一生成式人工智能巨头的崛起秘密。📚💻通过深入研究，我们发现ChatGPT的技术突破和迭代方向，正引领着AI领域的一场革命。🔍生成式AI的革新，不仅改变了信息的创造方式，更预示着未来在企业服务、教育、娱乐等众多场景中的深度应用。🚀💼从核心落地到产业链延伸，每一个环节都孕育着无限可能。💡我们期待与您共享这些深入洞察，让您紧跟技术潮流，把握行业变革的脉搏。别忘了，创新总是始于好奇心，让我们一起探索ChatGPT带来的无限想象！🌐🌟
ChatGPT是美国人工智能研究实验室Open AI于2022年11月底推出的一款人工智能聊天机器人程序。上线40天ChatGPT月活破千万，上线60天月活破亿，涨粉速度远超其他同类型产品，史上热度最高。
🎨ChatGPT：🔥先进大模Transformer与人类智慧结晶🌟🔍技术革新引领潮流：ChatGPT是Transformer家族的杰出代表，它巧妙地将成熟的大模型技术与强化学习优化，实现了技术上的飞跃。得益于LLM（大型语言模型）的创新，数据训练规模得以扩大，社会化进程加速，让AI世界更加丰富多彩。📈模型融合，数据驱动：AI的进步离不开对模型参数、训练数据和方法的不断迭代与融合。GPT系列的崛起，标志着这一趋势的显著提升，为知识生成和智能交互提供了前所未有的可能。🌍技术赋能，社会进步：ChatGPT等技术的发展，不仅革新了科技领域，也深刻影响着我们的日常生活和社会互动方式，开启了AI新时代。记得关注模型动态，一起探索人工智能的无限可能！🔍💻
生成式AI与上一代AI的核心区别来自于以下几个维度：
🌟Transformer架构的革新引领了大规模模型的发展，它在2017年由谷歌的创新提出，通过并行化的语言处理技术，极大地提升了计算效率。随后，Open AI在2018年凭借Transformer的基石，推出了革命性的GPT模型，能够在无需监督的情况下进行训练，这标志着NLP（自然语言处理）迈入了预训练的新纪元。在这个过程中，大语料数据的力量被显著放大，模型效果得到了前所未有的提升。🌍
🌟大数据训练与参数增长引领模型创新：对于LLM来说，模型效能的关键在于数据量和质量，尤其是后者往往超过参数数量。持续的数据清洗和参数微调是实现最佳效果的必经之路。🔥而模型涌现的力量，正是开启大模型新时代的关键。到2022年1月，思维链技术的引入，犹如催化剂，显著提升了模型的表现，让大模型研发的脚步迈入了崭新的转折点。🏆无需小规模调整或单纯依赖大模型，通过巧妙的数据利用和涌现能力，我们正见证一个更高效、更具潜力的AI未来。
训练方法的融合与改进：以ChatGPT为例，RLHF方法的引入，一方面能够尽可能地对齐GPT的输出，让GPT具备更加友好或者说拟人化的语言逻辑，使得其具备与大众沟通的基础，符合监管要求，避免了重蹈上一代聊天机器人-泰依的覆辙；另一方面，人工反馈的引入，帮助模型更好地理解人类思维和意图。总的来说，LLM的演化和进步，不是得益于某一种技术或者训练方法，而是多种模型技术和训练方法不断工程化尝试和融合的结果，是一种需要经历时间的探索。
大模型具备高的算力门槛、创造力门槛、工程化门槛等，使得其必然是高举高打的。从行业终局上看，大模型的终局会类似云，但考虑到不同的技术路线，会比云略分散，预期市场将有4-5家通用大模型公司，其中1-2家可能属于创业公司的机会。
同时，市场会出现几十亿-百亿级参数级别的服务于特定场景的所谓vertical的模型。考虑到更快的落地速度、更低的使用成本以及不亚于大模型的使用效果，叠加更好产品交互体验，vertical的模型会凭借自己在特定场景的深耕而有自己的一方市场。
大模型是有边界的：大模型类似于以往操作系统的存在，其发展起来的核心就要铸造自己的生态，生态的繁荣才是其稳固且长期的壁垒。所以我们看到了Open AI与微软的结合是一个双赢，且是对双方都有极大放大效应的组合。为了生态的繁荣，大模型一定有自己的不可为，同时，大模型的能力也是有边界的。其本质是语言模型，对于规模导向、资源导向、产品体验导向的领域，都不是未来迭代和发展的关键，也不是其能力所在。
大模型生态下的软件和应用：LLM的发展本质带来的是人与软件的的交互形式发生了根本性的改变，所以从浅层来说，软件公司需要思考的是在这个基础上如何让软件的使用门槛更低，而更深层次需要思考的是，未来工作流会不会发生变革，而带来Best Practice的变革，但基于新一代AI的infra的机会是确定的。
基于此，我们简要梳理了四个基础模型的筛选标准：
主流benchmark任务表现：包括其在主流的机器学习任务上的表现（与当下特定任务下表现最好的模型做比较）；跨多模态/跨多语言的的能力、参数量/训练数据质量等作为参照。
技术路线：虽然GPT的decoder-only暂时看起来热度最高，但我们依然保持开放度，关注其他transformer变体的模型。
创始人：有工程化经验的创始团队。大模型本质是摸着石头过河，有实际经历的团队在效率和潜在的成本上会有极大优势。
综合实力：融资能力强+其选择的战略伙伴。
因为底层大模型兼具数据壁垒和算力壁垒，对资金/算力要求高，且具备优势的公司可建立起用户调用和模型迭代之间的飞轮，预计头部玩家较为集中。而目前国内市场格局仍还较为初期和分散，参与大模型的公司已超过30家，未来市场将面临洗牌。
而应用层的落地，发展路径可能会不太一样。这主要在于应用层可基于行业Know-how及数据对模型进一步优化，新一代AI对人类思维理解能力跃升，而行业知识则可以使AI更具备行业专深的能力。打一个形象的比喻，上一代AI模型如果是中学生，这一代大模型即是一个具备通识教育的本科生，应用层要做的就是专才的研究生。伴随专业知识输入和行业Know-how输入，AI可应对复杂度更高，且专业性也更强的工作任务，并能基于行业知识完成融会贯通。
目前在应用侧，生成式AI在文本领域、图像领域、代码领域的应用已经初步成熟，而视频/3D/游戏领域的成熟应用仍需要一定的发展时间。
以文字生成为例，上一代AI能力以辅助功能为主，如文字纠错、转写等，但核心价值还是由人创造。新一代AIGC自动生成部分专业内容，核心是基于对上下文理解后的结构化写作，类似于由辅助驾驶逐步走向自动驾驶，实现对业内初级专业人员的替代，如其可根据用户需求完成对简单专业材料的书写，如突发新闻、网络自媒体稿件等，乃至标书制作、招股书等各类有结构化规律的文书工作均可部分涉足，从而为文字作者、翻译人员、插画创作者、配音人员、音乐制作人、视频编辑人员等提供增效。
目前，借助大模型在细分场景内完成深耕，海外已有相关独角兽公司，我们看到如Jasper、Midjourney、Stability.AI等公司都在快速发展。而针对现有的各类软件，也均有接入新一代AI能力，如Notion AI、Office Copilot、Github Copilot等，我们预计AI落地将同时对新场景和老场景下的软件带来深远影响。
在应用侧，新一代AI对现有应用层软件也将带来影响。一方面，新一代AI对偏管理属性或行业知识属性的赋能效果更明显：此类软件的核心价值在于提供基于行业Know-how或管理Best Practice的知识凝结，现在借助能力更强的AI功能可使软件功能流转更为智能。新一代大模型公司可完成AI功能的搭建，但无法短期快速积累行业Know-how或管理实践，AI更多作为赋能者提升此类软件的实际使用效果。
我们预期，对于具备行业数据+工作流能力的积累的软件服务场景，在AI模型上完成Fine-Tuning，结合垂直行业知识+模型调优，可进一步在专业场景内使用，新一代AI的加入将大幅加强软件的智能性。
另一方面，新一代AI可能对纯工具类软件具有负面影响。无Know-how或数据沉淀下的工具软件的壁垒在大模型面前相对较低，特别是以上一代NLP技术为核心优势的公司，其技术能力被相对拉齐，后续需尽快拥抱新一代技术。
综上，在应用端，我们主要关注文字/图像/代码三个模态领域首先落地，新场景下关注结构化内容生成叠加高价值人力场景，可实现降本增效效果的机会；老场景下关注有潜力完成专有数据丰富积累+垂直行业Know-how积累的公司，推动公司后续跑起用户-数据-效果的飞轮。
责任编辑：韦子蓉
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