下游突破:GPT-4能力跃迁打开技术可用性上限

  GPT-4突破了仅适配浅层任务处理的定位,将深度参与人类工作流。这基于GPT-4相比GPT-3.5的能力全面提升:1)更可靠,更有创造力,可以理解并处理指令的微妙之处;2)具备更高智能,在学术和专业考试中表现接近人类最好水平;3)接受图文类模特输入,可将应用范围拓展至机器人、智能驾驶等领域;4)利用模型调试、工程补丁、众包测评等方式减少谬误性显示,解决体验痛点。     上游需求:模型复杂度加大,大幅提升算力需求     我们认为,GPT-4的模型规模或将创新高,在训练和运行时极可能造成较大的算力压力。目前,OpenAI未披露具体模型规模参数,但更长的输入量即更多的token,意味着指数级跃升的关联性计算需求;而多模态指向更复杂的模型设计和训练数据集。OpenAI在工程上进行优化缓解算力压力,但多模态大模型因其特质,计算量激增,我们判断,行业对算力的需求仍将维持高速增长态势。     大模型商业化:OpenAI已跑通多条商业化路径     商业化主要分为自有产品部分直接变现和ToB集成,倚靠行业领先的技术地位,OpenAI在较短时间内进行了较充分地变现尝试。对于自有产品部分,GPT-4不再进行免费开放,意向用户都需要直接或者间接参与商业转化。集成进第三方产品思路上,OpenAI已涉及多个行业领域,并具备服务千万级月活流量的能力。     大模型国产化:珠玉在前,国内厂商追赶在即     国外的快速进展对国内大模型参与者造成一定压力。工程量爆发性增长,项目闭源导致国产化难度高企。在此追赶期间,参考办公软件领域发展历程,国内玩家可选本土化思路,即创建合规的基本可用的版本。对于开发垂直小模型进行差异化竞争,因大模型泛化能力不断增强,小模型市场空间有限。  

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ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美国OpenAI 研发的聊天机器人程序 [1] ,于2022年11月30日发布 。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文任务。 [1] https://openai.com/blog/chatgpt/
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