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ChatGPT:AIGC現象級應用,商業化落地打開成長空間

ChatGPT:AIGC現象級應用,商業化落地打開成長空間ChatGPT上線后熱度持續提升,已超過TikTok成為活躍用戶增長最快的產品。英偉達CEO黃仁勛表示“ChatGPT相當于AI界的iPhone問世”。目前ChatGPT已開啟商業化探索,面向B端開放接口對外輸出服務(如與微軟Bing的結合);面

根據2023-2028年中國ChatGPT行業發展前景及投資風險預測分析報告分析,ChatGPT是AIGC領域現象級應用。ChatGPT是美國AI公司OpenAI于2022年11月30日發布的通用型對話系統,可以通過模擬對話的形式完成編程、問答、文本生成等任務。ChatGPT的持續火熱,成為AIGC領域現象級應用,為后續商業化和應用落地打開廣闊空間,也為以自然語言處理為核心的認知智能技術提供廣闊發展機遇。英偉達CEO黃仁勛表示“ChatGPT相當于AI界的iPhone問世”。

ChatGPT在多項測試中超過人類。2022年,包括ChatGPT在內的許多大模型的測試表現已經超出人類。目前ChatGPT已經通過SAT考試、商學院考試、美國律師資格、注冊會計師、醫師資格等高難度考試,IQ測試達83,已經具備取代無意義重復性工作的能力,在專業領域也具有輔助決策的潛力。

ChatGPT上線后熱度持續提升,已超過TikTok成為活躍用戶增長最快的產品。ChatGPT發布一周用戶數就突破100萬人,月訪問量達2100萬人次。目前ChatGPT尚未披露具體的日活用戶數,根據ARK數據,截至2023年1月,預計ChatGPT全球日活用戶超過1000萬人。

ChatGPT商業化已經落地,未來成長空間廣闊。面向B端,ChatGPT可以開放接口對外輸出服務,如與微軟Bing的結合;面向C端,2023年2月,ChatGPT已推出收費的Plus版本,月度費用為20美元/月,并表示未來或將探索價格更低的訂閱方案、2B的商業方案以及數據包等選項。根據OpenAI預測,2023年將實現收入2億美元,2024年將超過10億美元,未來成長空間廣闊。

ChatGPT是以Transformer為基礎的預訓練模型。GPT的全稱為GenerativePre-TrainedTransformer,即生成式預訓練Transfomer模型。預訓練模型是指通過挖掘利用大規模無標注數據,學習數據中的知識與規律,然后針對特定任務,通過微調、手工調參等階段,進入到可以大規模、可復制的大工業落地階段。Transformer模型來自谷歌2017年發表的論文《Attentionisallyouneed》,是一種采用自注意力機制的深度學習模型,模型按照輸入數據各部分的重要性的不同而分配不同的權重。Transformer的優勢在于:(1)采用并行訓練,大幅提高了訓練效率;(2)在分析預測更長的文本時,對間隔較長的語義具有更好的關聯效果。

GPT大模型經過多次迭代,參數量大幅提升。谷歌發表Transformer論文后的第二年(即2018年),OpenAI推出基于Transformer的第一代GPT模型,隨后陸續推出GPT-2、GPT-3、InstructGPT等版本,GPT模型持續迭代。OpenAI于2020年5月推出第三代GPT-3模型,參數量達1750億,較上一代GPT-2(參數量15億)提升了兩個數量級,是微軟同年2月推出的T-NLG模型(參數量170億)的10倍,成為當時最大的預訓練語言模型。
GPT-3系列已經發展出50多種模型。GPT-3模型推出后,已陸續發展出面向不同場景的模型。除ChatGPT外,GPT-3系列中比較流行的還有CodeX(代碼生成)、DALL-E(圖片生成)等。CodeX經過自然語言和幾十億行代碼的訓練,可以完成Python、JavaScript等十幾種語言的代碼任務。DALL-E于2021年5月推出,可以根據文字描述生成圖像和藝術作品,收費價格為0.016-0.020美元/圖。

ChatGPT由GPT-3微調而來,模型更小,專注于聊天場景。對比來看,GPT-3是一種大型通用語言模型,可以處理各種語言處理任務,ChatGPT是一個較小的專用模型,專為聊天應用程序設計。ChatGPT訓練包括三個步驟:(1)預訓練一個語言模型(LM);(2)聚合問答數據并訓練一個獎勵模型(RewardModel,RM);(3)用強化學習(RL)方式微調LM。此外,因為引入了代碼作為訓練語料,ChatGPT還額外產生了自動寫代碼和理解代碼的能力。

ChatGPT通過RLHF優化訓練結果。ChatGPT基于人類反饋強化學習(RLHF),通過眾包團隊大規模開展生成結果好壞的人工標注,經過多次迭代,使得大模型生成結果更加無偏見和符合人類預期,實現了“智慧涌現”的效果。
InstructGPT相比GPT-3:

更符合人類偏好。InstructGPT是在GPT-3微調而來,經過人類反饋強化學習后,InstructGPT相比GPT-3,在71%-88%的情況下更符合人類偏好。

真實性顯著提升。在TruthfulQA測試中,InstructGPT生成真實信息的頻率較GPT-3提升約一倍(0.413vs0.224)。

在生成有毒信息方面略有改善。在RealToxicity測試中,InstructGPT生成有毒信息的情況(包含仇恨、歧視或謠言的信息)較GPT-3略有改善(0.196vs0.233)。

預訓練大模型:GPT大模型是ChatGPT的基礎,目前已經過多個版本迭代,GPT-3版本參數量達1750億,訓練效果持續優化。(2)數據:數據是預訓練大模型的原材料。GPT-3數據主要來自CommonCrawl、新聞、帖子、書籍及各種網頁,原始數據規模達45TB,訓練效果大幅提升。(3)算力:微軟AzureAI是OpenAI獨家云計算供應商,所用超算擁有285,000個CPU內核、約10,000個GPU。在大模型、大數據和高算力的支撐下,ChatGPT技術持續突破,表現驚艷。

巨頭積極布局,產業落地加速AIGC在AI技術創新(生成算法、預訓練模型、多模態技術等)、產業生態(三層生態體系雛形已現)和政策支持(北京經信局表示支持頭部企業打造對標ChatGPT的大模型)共振下,有望步入發展快車道,根據騰訊研究院發布的AIGC發展趨勢報告,預計2030年AIGC市場規模將達1100億美元,前景廣闊。

微軟:微軟自2019年與OpenAI展開合作,并表示未來所有產品將全線整合ChatGPT。目前已推出引入ChatGPT技術的搜索引擎NewBing,經過測試后,71%的用戶對ChatGPT版Bing滿意,AI與搜索協同效果顯著。

谷歌:2023年2月谷歌推出對標ChatGPT的對話機器人Bard。Bard基于谷歌LaMDA模型,參數量最高達1370億,LaMDA已經在多個維度接近人類水平。谷歌表示未來會將AI技術率先應用于搜索領域,或將與微軟展開正面競爭。

百度:百度在AI領域深耕數十年,在芯片、深度學習框架、大模型以及應用已形成全棧布局,已有文心一格(AI作畫)、文心百中(產業搜索)產品落地。2023年2月,百度推出聊天機器人“文心一言”,目前生態合作伙伴近300家,未來可期。

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