ChatGPT行业报告：ChatGPT将AIGC推向“平民化”时代（32页）

行业报告下载 2023年03月10日 06:53 管理员

AIGC 核心要素包括算力、算法和数据，而目前技术创新主要体现在模型算法。算力，包括计算机、芯片等基础设施，为其提供基本的计算和存储能力；海量数据为训练并优化算法提供基础素材；算法是推动技术升级的核心驱动力。深度学习模型的不断完善以及开源模式的推动，为 AIGC 的发展奠定了基础。基础生成算法模型创新、预训练模型和多模态技术加速推动行业的爆发。基础生成算法模型创新推动行业发展。生成对抗网络（GAN）是早期重要的生成模型，被广泛用于生成图像、视频、语音、三维物体模型等方面。随后扩散模型、Transformer 等深度学习算法在各个领域得以应用并优化。尤其是到 2022 年，Stable Diffusion 扩散化模型的出现与正式开源，直接推动了 AIGC 技术的突破性发展。

预训练模型提供通用解决方案，推动 AIGC 迎来爆发。预训练模型按基本类型可分为自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和多模态。以 OpenAI 为例，核心预训练模型包括聊天机器人 ChatGPT、图像生成工具 DALL-E（多模态）、自回归语言模型 GPT-3（NLP）、文本生成代码工具 Codex（NLP）等。生成模型的训练通常需要大量数据和高成本技术投入，进入门槛较高，因此目前的预训练模型主要由头部科技企业和科研机构负责研发。随着预训练模型不断成熟，市面上已有针对不同需求的多种解决方案，形成了模型即服务（Model-as-a-Service, MaaS）模式，同时也有如 Stable Diffusion 的开源模式，共同催生出了各类二次开发的 AIGC 应用，为 AIGC 的下游应用提供了解决方案。