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大模型訓練參數規模量級最高或達5萬億以上

來源: InfoQ研究中心編輯: 創澤時間:2023/6/21 主題: 其他[ 加盟]

-國內大模型出現大量參數規模大於100億的模型

-百度研發的Ernie和華為研發的盤古目前是有數據的國內大模型參數規模的領先者

-國際領先的大模型GPT-4據推測參數規模量級可達5萬億以上

國內大模型未公布參數規模

?自研大模型(字節)

? 1+N認知智能大模型(科大訊飛)

?二郎神模型(IDEA研究院)

?自研AI大模型(光年之外)

?自研大模型(燧原科技)

?超擬人大模型(聆心智能)

?自研大模型(香依科技)

?魔力寫作(竹間智能)

?自研大模型(MiniMax)

?蛋白質大模型(浙江大學杭州國 際科創中心)

國內模型參數規模<100 億

?書生3.5 (商湯科技)

?孟子(瀾舟科技)

?DriveGPT (毫末智行)

?ChatGLM (清華大學)

國內模型參數規模>100 億

?ERNIE 3.0 (百度)

?盤古(華為)

?MOSS (複旦大學)

?遵義(阿裏)

?言犀(京東)

?混元(騰訊)

?伏羲(網易)

?源1.0 (浪潮信息)

?行業精靈(雲從科技)

?八卦爐(達摩院)

?元語大模型(莫塔社區)

?曹植大模型(達觀數據)

?紫東太初(中科院自動化研究所)

?自研大模型(西湖星辰)

?悟道2.0 (智源研究院)

國際模型參數規模

?GPT-4 (OpenAI) 未公開,推測為超過50000億

?PaLM (Google) 5400億

?BERT (Google) 4810億

?GPT-3.5 (OpenAI) 1750億

?LaMDA (Google) 1370億

?Galatica (Meta) 1200億

?LLaMDA (Meta) 650億

?Chinchilla (DeepMind) 700 億

?Claude (Anthropic) 520億

?Mineva (Google) 5400億





大語言模型研發的關鍵影響要素

大語言模型產品研發需要同時具備三大要素,分別為數據資源要素,算法和模型要素,資金和資源要素,數據資源,資金和資源兩要素為大模型研發的基礎要素

大規模語言模型發展經過三階段在2023年進?爆發階段

大語言模型誕生階段Transformer神經網絡架構;探索階段GPT-2發布並部分開源;大語言模型爆發階段ChatGPT-3.5,百度文心一言發布

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天工虛擬數字人每月提升新業務辦理量2000餘筆,提升人員工作效率80%,模型查準率達90%,查全率達70%,平均月收入提升200萬元

AI的應用場景有:消費端、產業端和多個行業

生成式AI可幫助人們完成眾多繁瑣工作,有助於促進消費端需求提升,2022年我國AI產業規模達到1958億元,AI的產品形態和應用邊界不斷拓寬

CHATGPTAI掀起AI浪潮助力製造業發展

OpenAI的大型語言生成模型ChatGPT刷爆網絡,其能勝任高情商對話,生成代碼,構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

人工智能研發運營體係(ML0ps)實踐指南2023

指南站在組織如何布局和落地 MLOps 的視角,以模型的高質量,可持續交付作為核心邏輯,係統性梳理 MLOps 概念內涵,發展過程,落地挑戰等現狀

國內細分賽道企業在 AIGC 各應用場景有哪些布局

聆心智能提供AI驅動的高質量數字療法等解決方案;瀾舟科技 彩雲科技 秘塔科技 香儂科技 感知階躍 影譜科技 帝視科技 標貝科技 知覺之門 倒映有聲 紅棉小冰

國內科技大廠布局生成式 AI,未來有望借助業務生態推出爆款應用產品

百度文心通過文字描述生成圖片;騰訊優圖完成對於人像麵部的3D建模;阿裏巴巴Lubanner自動完成素材分析 摳圖 配色等設計;剪映通過文字生成視頻

AIGC領域相關初創公司及業務場景梳理

Otherside AI術采用 OpenAI 的 GPT-3 協議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 種文字內容

ChatGPT 以 GPT+RLHF 模型為核心支撐,為 AIGC 發展指明方向

ChatGPT將海量訓練數據與Transformer框架結合,在GPT模型的基礎上通過RLHF模型提升交互聊天能力,實現了對自然語言的深度建模,AIGC核心技術框架

AIGC提升文字 圖片滲透率,視頻 直播等較慢

科技大廠有望將 AI 技術應用 到業務生態中,有望推動在線辦公,搜索引擎等應用場景的滲透率提升, 2030 年市場空間可達 2175.58 億元
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