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1、证券研究报告2023年4月15日行业:传媒增持 (维持)ChatGPT:迈向AGI的第一步GPT系列专题之一 分析师:陈旻 SAC编号:S08705220200012主要观点我们AIGC系列专题“大模型+小样本”快速适配下游场景,“AI+传媒”的效力取决于适配与迭代将“AI+AI+传媒传媒”的研究框架的研究框架定义为定义为“通用大模型通用大模型”+“行业小样本行业小样本”的技术架构的技术架构。“AI+传媒”在应用层表现效力优劣的关键取决于通用大模型对垂直应用的适配程度及迭代速度,更进一步理解:1 1、“行业小样本行业小样本”的数据集来自小模型或应用及内容:的数据集来自小模型或应用及内容:AI产
2、业链包括上层大模型、中层小模型、下层应用及内容,包括应用及内容直接接入大模型或通过小模型接入大模型两种方式,即“大模型大模型+应用及内容应用及内容”或“大模型大模型+小模型小模型+应用或内容应用或内容”,其中具备特定功能的AIGC软件产品我们理解为“小模型”+“应用”的技术范式,本身具备较高质量的AI能力,若接入匹配的多模态大模型,有望实现能力上的质变突破。2、“行业小样本”的结合方式包括“能力调用能力调用”及“能力训练能力训练”两层:(1)“能力调用能力调用”是指下游垂类场景直接调用通用大模型的通用能力,并基于垂类场景内产生的特性化数据不断提升调用能是指下游垂类场景直接调用通用大模型的通用能
3、力,并基于垂类场景内产生的特性化数据不断提升调用能力在垂类场景内的适配程度。力在垂类场景内的适配程度。我们认为现阶段下游应用及内容主要采取此类方式接入大模型能力,此类方式可高效快速调用大模型先进能力,在时间上及成本上具备优势。(2)“能力训练能力训练”是指下游垂类场景将通用大模型针对特性化数据集进行再训练,从而形成垂类场景专属大模型。是指下游垂类场景将通用大模型针对特性化数据集进行再训练,从而形成垂类场景专属大模型。例如彭博社利用自身丰富的金融数据源,基于开源的GPT-3框架再训练,开发出了金融专属大模型BloombergGPT。我们认为未来拥有我们认为未来拥有丰富特性化数据集的下游垂类场景将
4、主要采取此类方式,有助于构筑更强的能力壁垒。丰富特性化数据集的下游垂类场景将主要采取此类方式,有助于构筑更强的能力壁垒。围绕我们对“AI+传媒”的研究框架体系,我们后续分别针对“技术层”及“产品/应用层”梳理AIGC研究版图,本篇属于AIGC系列专题中“GPT系列专题之一”,重点梳理ChatGPT基础认知。风险提示:风险提示:宏观经济风险,地缘政治风险;技术发展不及预期;AIGC行业发展不及预期。RUgUhUUZhViXsRoNoM7NdN6MtRnNsQnOfQnNtPkPoPrP9PnPpMNZqNpQMYrRnP3主要内容本篇报告主要介绍了以下方面:1)ChatGPT源于OpenAI,以
5、确保AGI造福人类为使命,深耕AIGC领域。2)ChatGPT搭载插件系统,实现全方面、多领域的商业化路径。u OPENAIOPENAI是致力于人工智能和其他机器学习技术研究的明星产品。是致力于人工智能和其他机器学习技术研究的明星产品。在微软“技术”+“应用”的加持下,为加速人工智能研究提供坚实可靠的服务保障,OPENAI深耕AIGC领域,是迈向AGI的第一步。u ChatGPTChatGPT是能回答、判断并拒绝用户的指令的对话机器人。是能回答、判断并拒绝用户的指令的对话机器人。ChatGPT是在GPT-3.5微调、微软Azure AI超级计算基础设施上训练得到的,是迭代部署更安全、更有用的A
6、I系统,随着ChatGPT的不断迭代,可实现从“听觉”到“视觉”再到“触觉”的进阶。u ChatGPTChatGPT搭载插件系统,共筑搭载插件系统,共筑AIAI的应用商店。的应用商店。为了能够更加灵活的扩展ChatGPT的现有功能,OpenAI上线ChatGPT插件系统,ChatGPT可根据用户需求调用第三方插件,应用插件既让ChatGPT功能有数量级的提升,又避免了GPT-4的信息迭代缺陷。SECTION一、ChatGPT:深耕AIGC领域,构建更安全、更有用的AI系统二、ChatGPT:共筑AI应用商店,全方位覆盖用户需求三、投资建议四、风险提示目录Content5u 以确保以确保AGI造