来源:AI黑马 作者:启明创投未尽研究 AI黑马 推荐语: 此前,我们分享了清华大学、腾讯研究院的研究报告(可以看往期文章)。本次分享的报告来自启明创投。这份人工智能报告,搞清楚了ChatGPT、Gen-AI、大模型、多模态…… 壹?| 2022年,ChatGPT出世,扩散模型应用取得突破,这一年也被称为生成式人工智能之年。 贰?| 2023年,大模型推向了一个高峰,生成式人工智能,进入通用人工智能创新应用的阶段。 叁?| 2024年,中国将出现比肩GPT-4的多语言通用大模型。 肆?| 2025年之前,Video 和 3D 等模态将迎来里程碑式的模型,大幅提高生成效果。 伍?| 生成式人工智能的生态包括了基础设施层、模型层与应用层,创新在每一个层面发起,竞争也在科技巨头、行业龙头和初创公司之间展开。面对这一革命性的技术,不论是主动还是被动,企业都被卷入其中。不管是技术的守成者、创新者还是采纳者,业务模式都将发生变化,进而影响企业的发展。 陆?| 当前,生成式 AI 尚处于技术发展的早期阶段,基础架构和核心技术并不成熟;科技巨头忙于研发大模型,尚未顾及深度切入具体的应用场景。但巨头何时添加相似的功能,始终是悬在初创企业头上的达摩克利斯之剑,而大模型能力边界的扩张也可能在未来挤占初创企业的发展空间,可以说,这是初创企业的蓝海,但也有发展道路上的暗礁。 柒?| 大模型不仅用来生成文章和图片,而且可以用来当成智能代理,帮助管理和执行更复杂的任务。开源模型实现了低成本、小型化、专业化的训练,与闭源的基础模型竞争互补,共同推动了生成式人工智能技术的应用,也加快了模型向边缘侧和移动端部署。 捌?| 生成式人工智能大模型日益向多模态发展,具身智能也成为一个重要研究方向,帮助生成式人工智能更好地理解和处理现实世界的复杂性和多样性。 玖?| 在出现更有前景的大语言模型之前,为实现垂直领域更好的效果,以下三种方式将共存: 1)在不改变数据分布的情况下,利用更多通用数据 进行通用大模型预训练,不特别引入行业数据;2)利用行业专属数据微调(Fine-Tuning)通用大模型;3)利用行业数据占比更高的数据集进行垂直模型预训练。 拾?| 以PALM-E为代表的具身智能(Embodied AI)展现出在机器人的感知、理解和决策等方向上的巨大潜力,但当前训练和可靠性存在较大挑战。短期内Transformer正成为多个模态的主流网络结构,但压缩整个数字世界的通用方法尚未出现,Transformer并不是人工智能技术的终点。当前生成式AI市场处于技术主导的早期阶段,存在千亿美元市值的平台性企业的机会。 ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() —- 编译者/作者:AI梦工厂 玩币族申明:玩币族作为开放的资讯翻译/分享平台,所提供的所有资讯仅代表作者个人观点,与玩币族平台立场无关,且不构成任何投资理财建议。文章版权归原作者所有。 |
这份AI研究报告,快速搞清楚ChatGPT、Gen-AI、大模型、多模态……
2023-08-28 AI梦工厂 来源:区块链网络
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