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本期投資提示：
　　“模態(tài)”是指數(shù)據(jù)的存在形式,比如文本、音頻、圖像、視頻等文件格式。多模態(tài)是一種全新的交互、生成模式，集合了圖像、語(yǔ)音、文本等方式。我們認(rèn)為，多模態(tài)/跨模態(tài)AI大模型將得到相比ChatGPT等NLP大模型更大的應(yīng)用。
　　近期google、微軟等海外巨頭在2023年后在跨模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型上有更大投入。3月google推出Palm-E參數(shù)量達(dá)562B，可以理解圖像，還能理解、生成語(yǔ)言，并將兩者結(jié)合起來。微軟推出多模態(tài)大型語(yǔ)言模型，此外計(jì)劃在下周推出GPT-4。
　　目前我們已經(jīng)可以在跨模態(tài)中看到更多應(yīng)用可能性。除了已經(jīng)相對(duì)成熟的文生圖外，人機(jī)互動(dòng)、機(jī)器人控制、圖片搜索，語(yǔ)音生成等，大量應(yīng)用涌現(xiàn)。
　　本篇深度中，我們解釋了大量市場(chǎng)預(yù)期差。
　　市場(chǎng)認(rèn)為，國(guó)內(nèi)AI大模型相比美國(guó)落后較多。我們認(rèn)為，實(shí)際上國(guó)內(nèi)巨頭已在跨模態(tài)有較多提前布局。2022年以前，百度、華為、阿里、騰訊、商湯等公司就已經(jīng)開始嘗試跨模態(tài)大模型應(yīng)用。應(yīng)用領(lǐng)域包括金融、電商、工業(yè)、智慧城市等眾多領(lǐng)域。
　　市場(chǎng)認(rèn)為，相比NLP單模態(tài)大模型，多模態(tài)技術(shù)難度在每個(gè)單點(diǎn)上都提升。我們認(rèn)為，多模態(tài)可能反而降低了單點(diǎn)技術(shù)難度。類似文生圖等多模態(tài)大模型對(duì)于純文本特征提取要求降低，不需要理解長(zhǎng)文本，不需要理解多輪對(duì)話；對(duì)文本生成無要求。DALL-E的參數(shù)量從GPT-3的175B降低到12B就是一個(gè)佐證。
　　市場(chǎng)認(rèn)為，視覺大模型仍然需要更多參數(shù)標(biāo)注、且transformer算法不適用于CV場(chǎng)景。我們認(rèn)為，圖像自動(dòng)標(biāo)注已經(jīng)有了更多方法論，且trans應(yīng)用于CV也開始成熟，算法和數(shù)據(jù)都已大幅迭代。更大參數(shù)的數(shù)據(jù)模型意味著更多的數(shù)據(jù)標(biāo)注。我們認(rèn)為更大參數(shù)的數(shù)據(jù)模型并不直接意味著更多標(biāo)注數(shù)據(jù)需求，但RLHF等需求可能增加。且近年來隨著vit、swin transformer、mae等論文推出，transformer在CV和跨模態(tài)等應(yīng)用增加。CV大模型參數(shù)量達(dá)到了百億級(jí)別。
　　建議重點(diǎn)關(guān)注。視頻、圖像、文本素材：大華股份、海天瑞聲、AI領(lǐng)軍、當(dāng)虹科技
　　算力和基礎(chǔ)設(shè)施：中科曙光、拓維信息、寒武紀(jì)、浪潮信息、光通信和光模塊
　　多模態(tài)應(yīng)用：1）文生圖：新國(guó)都、中科創(chuàng)達(dá)；2）機(jī)器人：三花智控、鳴志電器、綠的諧波；3）其他應(yīng)用：湯姆貓（申萬傳媒）、萬興科技、昆侖萬維（申萬傳媒）、風(fēng)語(yǔ)筑（申萬傳媒）。
　　視覺和跨模態(tài)算法：商湯（港股）、云從科技、虹軟科技、科大訊飛
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：大模型技術(shù)中美仍存在差異，部分技術(shù)尚處于早期實(shí)驗(yàn)室階段，存在落地風(fēng)險(xiǎn)；實(shí)體清單等可能對(duì)訓(xùn)練硬件產(chǎn)生影響