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2026-05-08 29 人工智能AI行业报告
从 Open AI 产品矩阵可以看出其已经布局文本、图片、语音等多模态产品, 未来将逐步探索多模态的融合,实现图像、视频、文本间跨模态生成,显著提升智 能终端产品体验,带来各行各业生产力水平的质变。国际科技巨头加紧布局多模态模型领域。微软和谷歌两大巨头相继推出大模 型,2023 年 3 月,OpenAI 推出 GPT-4 模型,可以接受图像和文本输入,并输出 文本。3 月谷歌推出 PaLM-E 模型,通过输入多模态语句,包括视觉、连续状态估 计和文本输入编码,来执行机器人操作规划、视觉问题解答等具体操作;5 月谷歌 推出 PaLM2 模型,支持 100 多种人类语言与 20 多种编程语言,同时支持读取与生成音视频内容。AI 领域群体效应下,国内大厂纷纷入局。国内 AI 大厂以百度文心一言发布 为拐点,未来有望凭借更优质的中文数据和多场景的应用实现弯道超车。百度文心 一言是国内首个全栈大模型产品,模型发布后申请合作厂商超 9 万家,腾讯、阿 里、华为、商汤等大厂在 AI 大模型领域已有成熟布局,相关应用有望快速发布。 伴随着多模态大模型的不断涌现,更多场景的 AI 应用将加速落地。除大模型外,龙头厂商也纷纷布局轻量级模型,当前 Meta、谷歌、高通等公 司已开始发力边缘 AI。
谷歌和 Meta 分别于今年 5 月 11 日和 7 月 19 日发布了 各自最新的大语言模型版本 PaLM 2 和 Llama 2,较以往版本实现测试数据、性 能等全面优化,轻量化版本均能应用于边缘端,其中最新发布的 Meta 大模型 Llama 2 更是开放开源免费使用,有望推动边缘 AI 迎来“安卓时刻”。此前,芯片 龙头厂商高通也首次成功实现 Stable Diffusion 模型在手机端应用生成 AI 图像, 并于 5 月 30 日宣布高通正在转型为边缘计算公司,全面下注边缘 AI。Llama2 模型的训练数据量、参数均有增加。Llama 2 的参数、训练数据和上 下文长度相比上一代模型增加。新模型 Llama 2 系列包含 70 亿、130 亿和 700 亿三种参数类型,相比原来 Llama 1 最多 650 亿参数有所增加。并且,相比于 Llama 1 预训练模型 1.4 万亿的训练 token 数,Llama 2 预训练模型的训练数据 提升了 40%至 2 万亿,且针对聊天用例进行的 Chat 模型精调训练数据超过 100 万人类标记数据,使用人类反馈进行强化学习(RLHF)从而提高模型安全性。此 外,对于大模型非常重要的上下文长度限制,Llama 2 比 Llama 1 翻了一倍至 4096 字符,能处理更多信息。Llama 2 模型在大多数基准测试中表现优于其他开源模 型,包括编码、推理、知识、精通性测试等。不仅如此,Meta 从有用性和安全性 进行评估,认为 Llama 2 有希望成为闭源模型的替代品。

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