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2023年3月6日，谷歌和柏林工業(yè)大學(xué)共同發(fā)表論文，對(duì)其已開發(fā)的PaLM-E多模態(tài)大模型的訓(xùn)練方法、訓(xùn)練環(huán)境及通用化效果進(jìn)行了詳細(xì)闡述。擁有的5620億參數(shù)的PaLM-E大模型是在語(yǔ)言類模型PaLM（5400億參數(shù)）和視覺類模型ViT（220億參數(shù)）的基礎(chǔ)上開發(fā)的。通過在預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言類大模型中嵌入圖像、狀態(tài)、感知等多類型數(shù)據(jù)，PaLM-E模型不僅具備通用化語(yǔ)言能力，還能執(zhí)行視覺問答、感知推理、機(jī)器操作等復(fù)雜的任務(wù)。
　　谷歌在AI多模態(tài)大模型的訓(xùn)練方法上的探索已經(jīng)初見成效，其成功經(jīng)驗(yàn)可總結(jié)為：1、在同一時(shí)間段同時(shí)經(jīng)過多種數(shù)據(jù)集、多種任務(wù)訓(xùn)練的多模態(tài)模型的泛化能力顯著好于分時(shí)間段訓(xùn)練單一類型數(shù)據(jù)、單一任務(wù)的模型。2、利用虛擬場(chǎng)景補(bǔ)充日常現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中較少出現(xiàn)的任務(wù)，有利于提升訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量，有效提升模型的訓(xùn)練效率。
　　PaLM-E模型應(yīng)用潛力較大，商業(yè)化前景較好。相較于經(jīng)過單一類型數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI模型，PaLM-E多模態(tài)模型與人交互的方式不僅局限于語(yǔ)言、文字，還可以進(jìn)行圖片、三維物體的交互。PaLM-E在訓(xùn)練時(shí)經(jīng)過了文字、圖像、感知、狀態(tài)等多維度信息的訓(xùn)練，可交互的信息類型較多，通用性得到了大大增強(qiáng)，可應(yīng)用的場(chǎng)景有較大拓展。未來，我們看好PaLM-E在生活助理、倉(cāng)儲(chǔ)物流、服務(wù)機(jī)器人等場(chǎng)景的應(yīng)用。
　　AI大模型技術(shù)快速迭代，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈。在ChatGPT推出之后，谷歌、微軟、百度等海內(nèi)外科技公司紛紛加速了對(duì)AI大模型的研發(fā)進(jìn)度。在模型開發(fā)方面已經(jīng)具有一定技術(shù)積累的情況下，我們預(yù)計(jì)各科技廠商推出AI大模型的技術(shù)難度不大。未來，各科技廠商或?qū)⒏泳劢褂贏I大模型的產(chǎn)品定位和商業(yè)化落地。在AI大模型領(lǐng)域，各科技廠商能否探索出穩(wěn)定、可持續(xù)的尤其是To B端的商業(yè)模式并確定合理的產(chǎn)業(yè)鏈定位將會(huì)成為下一階段競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。
　　數(shù)據(jù)質(zhì)量和來源的廣泛化與高質(zhì)量是模型算法突破的重要基礎(chǔ)條件。在AI大模型對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量、場(chǎng)景覆蓋面有較高要求的情況下，我們認(rèn)為該領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)將越來越集中在科技與互聯(lián)網(wǎng)巨頭群體內(nèi)。
　　投資建議：建議關(guān)注百度、阿里巴巴在多模態(tài)模型領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)展、商業(yè)模式的探索，以及生態(tài)鏈價(jià)值分布的趨勢(shì)。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示。技術(shù)處于發(fā)展早期，尚未形成成熟的商業(yè)化落地模式；研發(fā)投入較大與成果落地不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)；應(yīng)用領(lǐng)域智能化升級(jí)需求不及預(yù)期。