计算机行业：ChatGPT浪潮下看中国大语言模型产业发展-230411（29页）.pdf

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1、2023.4 iResearch Inc.ChatGPT浪潮下，看中国大语言模型产业发展 22023.4 iResearch Inc.前言ChatGPT的横空出世拉开了大语言模型产业和生成式AI产业蓬勃发展的序幕。艾瑞将撰写AIGC系列报告，包括此篇ChatGPT浪潮下，看中国大语言模型产业发展、AIGC系列-中国生成式AI基础层行业研究报告、AIGC系列-中国生成式AI应用层行业研究报告等，为市场描绘AIGC产业全景与辨析产业发展价值与空间。此篇专题将着重分析“OpenAI ChatGPT的成功之路”、“中国类ChatGPT产业发展趋势”、“ChatGPT应用场景与生态建设”、“ChatGP

2、T浪潮下的危与机”四个问题。聚焦国内市场，辨析中国自研通用基础大语言模型的重要意义、分析中国大语言模型产业参与角色分化路径及原因、梳理呈现中国大语言模型产业受益链图谱。大模型（以大语言模型为主，包含多模态模型等）产业的蓬勃发展将改变数字产业生态，助力AI工业化进程、变革海量应用交互方式、创造数字产业新的增长空间。ChatGPT及大语言模型丰富价值的背后，也隐藏着社会对其及生成式AI技术（AIGC）与通用人工智能（AGI）的疑虑，可信、数据与隐私安全、滥用风险、伦理等层出不穷的问题需要规范与解决。但“未来已来”，国家、企业到个体都需立足长远，迎接AIGC与AGI时代的到来。艾瑞咨询研究院 3Op

3、enAI ChatGPT的成功之路1中国类ChatGPT产业发展趋势2ChatGPT应用场景及生态建设34ChatGPT浪潮下的“危”与“机”42023.4 iResearch Inc.ChatGPT生成式AI里程碑生成式AI的重大突破，通用基础大模型的胜利相比之前的生成式对话产品，ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）在大范围连续对话能力、生成内容质量、语言理解能力和逻辑推理能力上都得到大幅提升，超出了大众对于一款聊天机器人的预期，是生成式AI（AIGC）极为关键的发展节点。作为一款生成式预训练大语言模型，“Chat”指向它的功能，“

4、Generative”代表它属于生成式算法。生成式算法在过去数年中受制于RNN的内生缺陷始终发展缓慢，直到2017年“Transformer”架构出现并解决了传统RNN模型的问题，生成式AI才开始在预训练的Transformer架构之上焕发生机，NLP、CV甚至多模态领域通用基础大模型飞速演进。在模型参数量几何级数增长以及多种训练方式的探索之中，ChatGPT横空出世，也标志着通用基础大模型将突破NLP领域以小模型为主导的传统发展范式。来源：艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究绘制。Transformer生成式AI预训练大模型探索判别式AI微调小模型时代2017ChatGPT引领大模型时代Tra

5、nsformer架构在计算上的高效性和良好的迁移能力使预训练的transformer迅速取代RNN成为大语言模型的主流训练框架。生成式AI发展历程与ChatGPT的突出能力202220231：抽样出在概率上与上文相关度最高的单字形成下文以小模型为主导的分析型算法是AI领域主流，生成式模型受制于RNN的顺序计算效率低、长序列处理能力不足等问题，无法得到良好的发展。2：将每个新生成的字与上文所有内容合并成新的上文，再次根据这个上文预测下一个字低生成式算法GPT-4生成式AI原理（以ChatGPT所用自回归算法为例）ChatGPT的突出能力更好的语言理解能力：自注意力机制和多头注意力机制可以有效地学

6、习输入序列中的关系和语义信息，使得模型更好地理解和生成文本。提升计算效率：避免了RNN中的顺序计算，大大提高了模型的计算效率。长序列处理能力：Transformer相比CNN，计算两个位置之间的关联所需的操作次数不随距离增长。Transformer的革命性ChatGPT VS 微调小模型生成质量大大提升ChatGPT VS 其他大模型更接近商用水准通用性强：回答范围不局限在某个行业领域，而是几乎所有的人类知识范围连续多轮对话：能建模对话历史，提供持续交互体验（ChatGPT支持最多20轮次问答交互）生成能力强：生成内容流畅通顺，能够回答从未见过的问题，创作能力甚至超过部分人类的水平回答更“类人