ChatGPT：AIGC現象級應用，商業化落地打開成長空間

• 劉春天 2023年2月24日 來源：中研網 1196 77
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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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