GPT聚焦全领域发展：应用篇.pptx

【GPT聚焦全领域发展：应用篇】 GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种先进的自然语言处理模型，近年来因其在各个领域的广泛应用而备受关注。在“AI+传媒”领域，GPT模型通过“通用大模型”+“行业小样本”的技术架构发挥着重要作用。这个架构的关键在于通用大模型如何适应垂直应用的需求，以及如何通过行业小样本进行快速迭代和优化。 1. **模态适配与迭代速度** - **模态适配**：GPT-4作为多模态模型，能接受“图+文”输入并生成“文”输出，这使得它更适合处理输入模态为“图或文”，输出为“文”的应用场景。例如，它可以用于图像描述生成、文本摘要等任务。 - **迭代速度**：GPT模型的迭代速度取决于应用层产生的“行业小样本”数据量。这些小样本数据可以来自搜索引擎如BingAI的搜索结果，或者用户与ChatGPT的交互反馈。不同的数据来源会影响模型在新知识和实时信息方面的表现。Bing AI由于直接反馈搜索结果，可能在事实性信息更新方面优于ChatGPT的用户观点反馈。 2. **“行业小样本”结构与结合方式** - **结构分层**：数据集分为小模型、应用及内容三层，小模型可以作为桥梁，帮助应用与大模型对接。例如，AIGC（人工智能生成内容）软件和MaaS（模型即服务）可视为小模型与应用的技术组合，它们通过高质量的AI能力为传媒领域带来创新。 - **结合方式**：有“能力调用”和“能力训练”两种。前者是直接使用大模型的通用能力，通过垂类场景的特性化数据提升适配程度，适用于快速获取大模型先进能力的情况。后者则是对通用大模型进行再训练，形成专有垂类场景模型，如BloombergGPT，适用于需要稳定高质量内容的领域。 3. **投资视角下的传媒应用** - **模态匹配**：AI+文本和虚拟人因模态匹配度高，预计率先取得实际成果。AI+图片可通过大模型与小模型组合实现，如GPT与Stable Diffusion、Midjourney的结合。随着GPT-5等新模型的多模态能力增强，将为“AI+视频/影视/游戏”等领域带来更多可能性。 - **能力再训练**：内容/IP的AI应用潜力巨大，价值取决于数据和内容的质量与数量。微软的DeepSpeed-Chat降低了垂类场景专属大模型的训练门槛，使更多领域有可能实现定制化的高质量内容生成。 4. **GPT-4的特性** - **多模态输入与输出**：GPT-4支持多模态输入，能理解和处理复杂任务，如读取论文、解答难题，甚至识别和编辑代码。 - **长文本处理与推理**：GPT-4的上下文处理能力显著提升，能处理长格式内容，增强了对话扩展、文档分析等功能。 - **可靠性提升**：GPT-4的判断力增强，减少了虚假或有害信息的产出，提升了模型的可靠性。 GPT在传媒和其他领域的应用不仅体现在技术层面的创新，也与投资策略紧密相关。模态适配、数据质量和迭代速度是衡量应用效果的关键指标。随着技术的进步，不同领域的应用将逐渐深化，为传媒行业乃至其他领域带来革命性的变革。