大語言模型產品研發(fā)需要同時具備三大要素，分別為數(shù)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(shù)據資源、資金和資源兩要素為大模型研發(fā)的基礎要素，即必要不充分要素。
雖然數(shù)據、資金資源為大語言模型研發(fā)設置了高門檻，但對于實力雄厚的大型企業(yè)仍然是挑戰(zhàn)較小的。算法和模型是目前區(qū)分大語言模型研發(fā)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(xiàn)等都成為評價大語言模型優(yōu)劣的核心指標。
國內大模型出現(xiàn)大量參數(shù)規(guī)模大于100億的模型;國際領先的大模型GPT-4據推測參數(shù)規(guī)模量級可達5萬億以上;百度研發(fā)的Ernie和華為研發(fā)的盤古是國內大模型參數(shù)規(guī)模的領先者
大語言模型誕生階段Transformer神經網絡架構;探索階段GPT-2發(fā)布并部分開源;大語言模型爆發(fā)階段ChatGPT-3.5,百度文心一言發(fā)布
小藍助力中國郵政儲蓄銀行打造創(chuàng)新型多模態(tài)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(xiàn)銀行無柜員自助運行
天工虛擬數(shù)字人每月提升新業(yè)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
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(yè)規(guī)模達到1958億元,AI的產品形態(tài)和應用邊界不斷拓寬
OpenAI的大型語言生成模型ChatGPT刷爆網絡,其能勝任高情商對話,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高度,引爆新一輪的AI熱潮
指南站在組織如何布局和落地 MLOps 的視角,以模型的高質量,可持續(xù)交付作為核心邏輯,系統(tǒng)性梳理 MLOps 概念內涵,發(fā)展過程,落地挑戰(zhàn)等現(xiàn)狀
聆心智能提供AI驅動的高質量數(shù)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
百度文心通過文字描述生成圖片;騰訊優(yōu)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
Otherside AI術采用 OpenAI 的 GPT-3 協(xié)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將海量訓練數(shù)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(xiàn)了對自然語言的深度建模,AIGC核心技術框架
科技大廠有望將 AI 技術應用 到業(yè)務生態(tài)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
2021年中國人工智能市場規(guī)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(yè)動能
