AI大模型，ChatGPT取得突破性进展，国内大模型争相发布-国信证券-2023.4.19-29页.pdf

核心观点 大模型提升机器理解能力，优化人机交互方式。AI 大模型是实现通用人工智能 (AGI) 的重要方向，包含自然语言处理(NLP)、计算机视觉 (CV) ，多模态大模型等。ChatGPT 推出两个月 MAU 突破1亿，是自然语言处理领域突破性的创新，大力出奇迹后出现涌现能力,更理解人类语言。大模型“预训练+精调”即可对下游应用赋能。我们认为大模型优化人类与机器交互方式，是效率的革命。大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，对比国内外大模型，算力储备上国内并无短板:算法上 OpenAI 有先发优势:前期数据的丰富度和量对大模型的训练至关重要。 百度文心大模型:包含 NLP、CV 等在内的系列大模型。文心大模型包含 NLP大模型、CV 大模型、跨模态大模型、生物计算大模型、行业大模型等。与Bing 类似，文心一言有望优化C端用户搜索、创作体验;ToB 方面，百度已开放大模型 API 接口，在文案、AI 作画、开放域对话方面赋能企业。对于具体行业，百度推出文心行业大模型，以“行业知识增强”为核心特色。阿里巴巴通义大模型:由通义-M6 模型融合语言模型和视觉模型组成，率先应用在硬件终 **大模型概述** 大模型是人工智能发展中的一个重要里程碑，它们旨在提升机器的理解能力和优化人机交互方式。AI大模型涵盖了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）以及多模态等多个领域，旨在构建能够理解和处理复杂信息的通用智能系统。ChatGPT的出现，作为自然语言处理领域的重大突破，其在短短两个月内MAU超过1亿，显示了大模型在理解和生成人类语言方面的显著进步。这种进步不仅体现在基础的对话能力上，还表现在模型能够通过预训练和微调来赋能下游应用，提高效率。 **大模型的构建与工作原理** 大模型的成功依赖于“大数据+大算力+强算法”的结合。大数据提供了丰富的训练材料，大算力支持了模型的高效训练，而强算法则帮助模型从海量数据中学习到深层模式。在这一过程中，模型通常会经历预训练阶段，通过无监督学习捕捉通用的语言规律，然后进行微调，针对特定任务进行优化。 **国内大模型的发展** 1. **百度文心大模型**：百度推出的文心系列包含了NLP、CV等多个领域的大模型。其中，文心一言有望改善C端用户的搜索和创作体验，并通过API接口为B端企业提供文案、AI作画、开放域对话等服务。此外，百度还推出了行业大模型，以行业知识增强为特点，助力不同行业的智能化升级。 2. **阿里巴巴通义大模型**：通义模型融合了语言模型和视觉模型，已在硬件如天猫精灵和软件如通义千问中得到应用。通过统一底座M6-OFA和不同领域的专业模型，通义大模型提供了一系列功能，如拟声助手和对话式智能助手。 3. **腾讯混元大模型**：腾讯的混元模型利用热启动策略降低训练成本，表现出色，已在广告、游戏等多个场景实现落地，提高了工作效率。 4. **华为盘古大模型**：华为的盘古系列模型在物流、药物研发、气象预测等多个领域发挥作用。盘古CV大模型应用于物流仓库监控，NLP大模型用于智能文档检索，科学计算大模型则服务于气象预报等。 5. **字节跳动AI探索**：字节跳动在语言和图像大模型上进行了初步布局，计划推出AIGC大模型。目前，其模型已经用于图文、视频内容生成，飞书也将推出智能AI助手"My AI"。 **投资建议** 随着各大公司竞相投入大模型的研发，AI模型竞赛正日益激烈。投资者应关注那些在大模型领域有深厚技术积累的公司，如腾讯、阿里巴巴和百度。然而，也需注意潜在的风险，如技术迭代速度、应用落地速度、政策风险以及供应链风险。 AI大模型正逐渐改变人机交互的方式，带来效率的革命，国内企业在大模型领域展现出强大的竞争力，预示着中国在AI领域的持续创新和发展。未来，这些大模型将在更多场景中落地，推动各行各业的数字化转型。