大語言模型誕生階段
2017
•谷歌推出用于處理自然語言任務(wù)的Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
2018
• OpenAI 發(fā)布 GPT-1
大語言模型探索階段
2019
•OpenAI發(fā)布GPT-2并部分開源
•谷歌推出BERT模型
2020
•百度推出可以準(zhǔn)確理解語義的
ERNINE2.0
2021
•OpenAI推出能實現(xiàn)文本生成圖像
的DALL-E模型
• FaceBook 推出 CLIP 模型
•華為正式發(fā)布盤古大模型
• OpenAI 推出 Codex
大語言模型爆發(fā)階段
2022
• OpenAI 推出 ChatGPT-3.5
2023
•微軟基于ChatGPT發(fā)布New Bing
•FaceBook 發(fā)布 L LaMA-13B
•谷歌發(fā)布Bard以應(yīng)對ChatGPT
•復(fù)旦團(tuán)隊發(fā)布MOSS
•OpenAI發(fā)布GPT-4并實現(xiàn)圖像識別
•百度文心一言發(fā)布
•微軟宣布將GPT-4接入Office全家桶
•通義千問、盤古NLP、天工3.5、星火等國產(chǎn)大模型陸續(xù)發(fā)布
•谷歌更新Bard并推出PaLM 2模型
•微軟宣布Windows系統(tǒng)全方位集成Copilot
大語言模型產(chǎn)品研發(fā)需要同時具備三大要素,分別為數(shù)據(jù)資源要素,算法和模型要素,資金和資源要素,數(shù)據(jù)資源,資金和資源兩要素為大模型研發(fā)的基礎(chǔ)要素
國內(nèi)大模型出現(xiàn)大量參數(shù)規(guī)模大于100億的模型;國際領(lǐng)先的大模型GPT-4據(jù)推測參數(shù)規(guī)模量級可達(dá)5萬億以上;百度研發(fā)的Ernie和華為研發(fā)的盤古是國內(nèi)大模型參數(shù)規(guī)模的領(lǐng)先者
小藍(lán)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(wǎng)點驛站,擔(dān)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(wù)辦理量2000余筆,提升人員工作效率80%,模型查準(zhǔn)率達(dá)90%,查全率達(dá)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(jìn)消費端需求提升,2022年我國AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到1958億元,AI的產(chǎn)品形態(tài)和應(yīng)用邊界不斷拓寬
OpenAI的大型語言生成模型ChatGPT刷爆網(wǎng)絡(luò),其能勝任高情商對話,生成代碼,構(gòu)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(zhì)量,可持續(xù)交付作為核心邏輯,系統(tǒng)性梳理 MLOps 概念內(nèi)涵,發(fā)展過程,落地挑戰(zhàn)等現(xiàn)狀
聆心智能提供AI驅(qū)動的高質(zhì)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(biāo)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(shè)計;剪映通過文字生成視頻
Otherside AI術(shù)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(nèi)容
ChatGPT將海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)與Transformer框架結(jié)合,在GPT模型的基礎(chǔ)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(shù)框架
科技大廠有望將 AI 技術(shù)應(yīng)用 到業(yè)務(wù)生態(tài)中,有望推動在線辦公,搜索引擎等應(yīng)用場景的滲透率提升, 2030 年市場空間可達(dá) 2175.58 億元
2021年中國人工智能市場規(guī)模達(dá)2058億元,預(yù)計到2025年將達(dá)到5460億元,2021-2025年復(fù)合增 長率約27.63%,未來有望加速釋放人工智能產(chǎn)業(yè)動能
GPT-3每750詞約0.02 美元,AI生成文案的獨角獸Jasper月生成10 萬字的價格約 82 美元,閱文集團(tuán)每750 字37 元,內(nèi)容創(chuàng)作成本大幅降低且耗時更短
