ChatGPT行业报告：引发的大模型时代变革（80页）

行业报告下载 2023年03月27日 07:53 管理员

Transformer 模型是一种用于自然语言处理的神经网络模型。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer 模型使用自注意力机制（self-attention）来处理输入序列中不同位置之间的依赖关系。 Transformer 模型由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入序列中的每个单词表示为一个向量，并通过多层自注意力和前馈神经网络来对输入序列进行编码。解码器则使用相同的自注意力和前馈神经网络来生成输出序列。在自注意力机制中，模型根据输入序列中的所有单词计算出每个单词与其他单词的相关性，然后使用这些相关性加权求和得到每个单词的表示向量。这种方法使得模型能够处理长序列和跨越序列中的依赖关系，从而提高了模型的性能。 Transformer 模型已经在自然语言处理领域取得了很好的效果，包括机器翻译、文本摘要和问答系统等任务。

它是目前最先进的语言模型之一，也是开发其他自然语言处理模型的基础。相比其他此前的人工智能技术与进展，ChatGPT 之所以引发关注，主要总结为以下几点： 1）从使用效果上，交流通畅，同时能够实现写诗、撰文、编码的功能。2 月 1 日，以色列总统艾萨克·赫尔佐格(Isaac Herzog)发表了部分由人工智能(AI)撰写的演讲； 2）受用户欢迎。短短 5 天，注册用户数就超过 100 万。60 天月活破亿。 3）商业模式产生变化。2023 年 2 月 2 日，美国人工智能（AI）公司 OpenAI 发布 ChatGPT 试点订阅计划。 4）产业界也表现出对 Chatgpt 的关注。表现为：1）1 月 23 日，微软宣布向 ChatGPT 开发者 OpenAI 追加投资数十亿美元；2）谷歌 3 亿美元投资 Chatgpt 竞品。 3）百度将于 3 月发布类似 Chatgpt 的 AI 服务。人工智能，也即解决像人一样看、听、思考的问题。因此，按照此维度来划分，划分为计算机视觉、语音识别与自然语言处理及数据科学。早先，2020 年数据显示，计算机视觉占比约 56.6%；语音识别与自然语言处理占比约 35.6%。也即，在机器视觉领域的应用，相比自然语言处理，更为成熟，市场规模更大。