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计算机行业:大语言模型的前世、今生与未来-230831(20页).pdf

上传人: 柒柒 编号:139210 2023-09-05 20页 2.46MB

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本文主要内容概括如下: 1. 大语言模型(Large Language Models, LLMs)是自然语言处理(NLP)技术的奇点时刻,其核心是对任意文本序列进行概率建模,用高维向量表示token特征。 2. OpenAI的GPT系列模型是LLM的代表,通过预训练获得通用能力,再通过指令微调提升特定任务性能。GPT-4在多模态和可靠性方面实现进一步扩展,展示了LLM的涌现能力。 3. LLM应用需解决数据感知和代理能力问题,即如何将个性化数据和行业知识融入LLM。目前有三种技术路径:从头训练垂域模型、微调通用模型、In-Context Learning。 4. LLM应用可总结为通用能力与外部能力的组合,如数据感知(连接外部数据源)和代理能力(与环境互动)。未来应用创新方向包括通用能力的增强(如上下文长度、复杂推理)和外部能力的扩充(如处理非结构化数据、使用更复杂的工具)。 5. 投资建议:AI大模型赋能下游应用,C端标准化工具类产品有望率先享受产业红利;AI在B端加速落地,具备细分行业数据与客户资源的企业优先受益;算力是AI大模型产业化落地的必备环节,建议关注相关厂商。
语言模型如何实现通用人工智能? 投资AI大模型相关公司有哪些机会? AI大模型商业化落地面临哪些挑战?
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