4
主要观点
从投资的角度，按照我们的研究框架，传媒对应垂类场景的“行业小样本”，其核心价值取决于数据与内容，第一层对应数据
与内容的输入模态是否匹配大模型的输出模态；第二层对应数据与内容的数量及质量是否匹配大模型的能力再训练：
1、按照“模态匹配”的逻辑，AI+文本/虚拟人预计率先兑现案例及业绩，其次AI+图片可通过“大模型”+“小模型”组合方式
实现（如GPT+Stable Diffusion、GPT+Midjourney）。随着未来GPT-5提供更多模态的输入及输出，下游垂类场景的适配范围有
望扩大，通过“能力调用”适配的应用及内容场景更为丰富，因此后续“AI+视频/影视/游戏”的案例兑现度存在新的催化空间
。
OpenAI最新发布的GPT-4核心特征包括：（1）多模态输入（图+文），单模态输出（文），可以阅读并总结论文内容、解答较高
难度的物理题目、具备较强的OCR能力（如识别网页草稿并按要求反馈网页代码）、理解人类社会常识；（2）具备长文字处理
及推理判断能力，GPT-4上下文上限约2.5万字，允许使用长格式内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等，能够阅读并记忆
更多信息，且具备更高的推理判断能力；（3）可靠性大幅提升，分辨能力提高，有效减少“虚构”或“有害”信息输出。
2、按照“能力再训练”的逻辑，AI+内容/IP预计空间及价值更大，其价值核心取决于数据与内容/IP的数量及质量的高低。本周
，我们认为最核心意义为大幅降低垂类场景专属大模型的训练门槛，小模型层及应用层有望明显受益。掌握数据及优质内容（
多模态数据）的下游场景具备核心竞争力，因此内容及IP（版权）的价值有望重估。
DeepSpeed-Chat集成预训练语言大模型完整三个步骤，其中针对第三步RLHF训练集成了高效且经济的DeepSpeed-RLHF系统，使
复杂的RLHF训练变得快速、经济并且易于大规模推广（相比现有系统提速15倍以上，且大幅降低算力要求及成本）。
