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AIGC发展研究资料2.0 2024.1-211页.pptx
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AIGC发展研究资料2.0
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@新媒沈阳团队 AIGC
2024年1月(Sora发布之前)
(本报告部分内容由AI生成 ,如有错误 ,告知修改)
AIGC发展研究资料
(2.0版 修订号0.90)
清华大学新闻与传播学院
元宇宙文化实验室
报告80%内容由AI自动生成 , 聚焦AIGC的多模态发展、 多学
科影响、 全方位应用以及前沿探索 , 融汇了与AIGC相关的产
业实践经验、 学术研究探讨与社会理念摸索 , 致力于向读者提
供全面了解AIGC动态的指南 , 共同探寻人工智能和人类未来
发展的和谐之道。
注 : 图片为报告内容示例
聚焦AIGC产业发展现状及趋势 ,分技术篇、 产业篇、 评测篇、
职业篇、 风险篇、 哲理篇、 未来篇 ,是产业发展的概观性报告,
也初步回应了突出的风险隐忧 , 旨在洞察行业的基础上 , 对
AIGC发展趋势进行科学预测与展望 , 为社会各界应对AIGC领
域的挑战提供了理论指导与实践建议。
AIGC系列研究资料
AIGC
报告
2.0
AIGC
报告
1.0
技术与演进
……
2017年6月 , 谷歌大脑团队发表论文《Attention is all you need》 ,
首次提出了基于自注意力机制的Transformer模型 , 并首次将其用于自
然语言处理。
2018年6月 ,推出1.17亿参数的GPT-1模型
2019年2月 ,推出15亿参数的GPT-2
2020年5月 ,发布了1750亿参数的GPT-3
2022年3月, InstructGPT发布, 回答更加真实
2022年11月 ,ChatGPT发布 ,并率先破圈
2018年10月 ,提出3亿参数的BERT
2019年10月 ,提出110亿参数的新预训练模型-T5
2021年1月 ,推出1.6万亿参数的Switch Transformer
2021年5月 ,发布1370亿参数的LaMDA
坚定的科技信仰: 坚持不断改进GPT
开放的合作伙伴: 与微软达成合作
较少的商业顾虑: 声誉成本、 利益冲突
为什么是OpenAI率先突破
Google
WHY——OpenAI & ChatGPT
人性化AI愿景
前瞻性AI视野
正确合作对象
强大技术实力
多样应用探索
长期研究投入
已实现的创新
自然语言处理(NLP) 的进步
ChatGPT在理解和生成自然语言方面表现出色 ,
展示了先进的自然语言理解和生成能力。
上下文感知对话管理
能够在一定程度上理解和记忆对话历史 , 实现
上下文顺畅的交流。
跨领域知识应用
集成了广泛的领域知识 , 可以在多种主题上进
行交流和生成信息。
用户意图识别与适应性回应
具备识别用户意图并据此调整回答的能力 , 能
够根据不同的查询提供相应的信息和服务。
多模态交互能力
集成并理解多种类型的数据 (如文本 、 图像 、
声音) 进行综合交互。
尚未实现的创新
高级情感智能
虽然具备基本的情感识别能力 ,但在理解和表达复杂情感方
面仍有局限。
深层次常识推理
在复杂的常识推理和深入逻辑分析方面的表现仍有提升空间。
无偏见输出
由于训练数据的限制 ,模型输出可能受到数据、 技术等偏见
的影响。 由于人类的偏见 ,故AI其实也无法实现完全的无偏
见
长期记忆和持续学习
长期记忆和对过去交互的连续学习能力是目前AI领域的挑战
之一。( 2024年2月GPT4.0已大幅度增强)
ChatGPT 创新: 持续迭代
迈向AGI
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