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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。
AIGC系列研究资料
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
报告
2.0
AIGC
报告
1.0
注 : 图 片 为 报 告 内 容 示 例
技术与演进
为什么是OpenAI率先突破
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。
u 2018年6月,推出1.17亿参数的GPT-1模型
u 2019年2月,推出15亿参数的GPT-2
u 2020年5月,发布了1750亿参数的GPT-3
u 2022年3月,InstructGPT发布,回答更加真实
u 2022年11月,ChatGPT发布,并率先破圈
u 2018年10月,提出3亿参数的BERT
u 2019年10月,提出110亿参数的新预训练模型-T5
u 2021年1月,推出1.6万亿参数的Switch Transformer
u 2021年5月,发布1370亿参数的LaMDA
WHY——OpenAI & ChatGPT
前瞻性AI视野
多样应用探索
人性化AI愿景
正确合作对象
长期研究投入
强大技术实力
……
u 坚定的科技信仰:坚持不断改进GPT
u 开放的合作伙伴:与微软达成合作
u 较少的商业顾虑:声誉成本、利益冲突
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。
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。
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。
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。
已实现的创新
ChatGPT 创新:持续迭代 迈向AGI
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)
尚未实现的创新
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seasermy
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