【ChatGPT系列报告】AIGC & ChatGPT 发展报告，27页ppt

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**深度学习算法发展简述，从DNN到Transformer再到ChatGPT **

**【哈工大SCIR】浅析ChatGPT的原理及应用 **

ChatGPT最新解读报告：开启AI新纪元，31页ppt

最新《ChatGPT》报告， 风口已至，商业化落地加速, 14页pdf

ChatGPT与AIGC深度报告：引领AI新浪潮，AIGC商业化启程

AIGC行业深度报告：ChatGPT：重新定义搜索“入口”

ChatGPT研究框架（2023），72页ppt详解现象级ChatGPT发展历程、原理、技术架构详解和产业未来，

《ChatGPT：利用最先进的技术支撑多域作战》

AIGC的技术发展和应用：ChatGPT，20页pdf

ChatGPT核心技术：强化学习PPO算法

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【ChatGPT系列报告】AIGC专题二：ChatGPT更懂人类的叙事 　AIGC多模态跨模态应用逐渐成熟，市场空间广阔。 　　广义的AIGC指具备生成创造能力的AI技术，即生成式AI。可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成创造新的文本、图像、音乐、视频等内容。2022年被称为AIGC元年，未来兼具大模型和多模态模型的AIGC模型有望成为新的技术平台。据《中国AI数字商业产业展望2021-2025》报告，预测AI数字商业内容的市场规模将从2020年的40亿元，增加到2025年的495亿元。 　　ChatGPT产品历经多代技术演进，产品与商业模式逐渐成熟。 　　ChatGPT是文本生成式AI，过去的传统AI偏向于分析能力，主要基于已有内容；现在文本生成式AI基于底层Transformer模型，不断训练数据和迭代生成算法模型，历经GPT-1、GPT-2、GPT-3，模型不断升级，到ChatGPT的GPT3.5模型，已可以自主生成各种形式的内容。近期收费版ChatGPTPlus版本发布，AI商业化序幕逐渐拉开。 　　AI商业化落地在即，行业算法侧和算力侧投资机会有望超预期。 　　根据数据显示，ChatGPT总算力消耗约为3640PF-Days，按国内的数据中心算力测算，需要7-8个数据中心才能支持其运行。各模态AI数据训练到应用均需要算法和算力的加持，未来要想大规模应用，算法训练和算力部署均需先行。