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GPT模型基于Transformer，它的本質(zhì)即全局特征提取器。將詞向量、位置向量和分段向量相加，便得到了GPT模型的輸入表示。在模型的訓(xùn)練過(guò)程中，這些向量將通過(guò)多層Transformer結(jié)構(gòu)進(jìn)行處理，以捕捉詞匯之間的復(fù)雜關(guān)系。詞向量（Token Embeddings）：每個(gè)詞片段都被映射到一個(gè)固定長(zhǎng)度的向量，捕捉該詞片段的語(yǔ)義信息。這些詞向量在模型的預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)習(xí)得到。位置向量（Positional Embeddings）：GPT使用固定長(zhǎng)度的位置向量，用于捕捉詞片段在輸入序列中的位置信息。這些位置向量與詞向量相加，生成包含位置信息的輸入表示。分段向量（Segment Embeddings）：GPT-2不使用分段向量，但在GPT-3及BERT等其他模型中，它們用于區(qū)分不同的輸入段。模型的訓(xùn)練就是尋找這些向量之間存在的位置關(guān)系，以發(fā)現(xiàn)語(yǔ)言作為知識(shí)的載體，其本身所蘊(yùn)含何種數(shù)學(xué)相關(guān)性。
　　提升參數(shù)量=提升性能、提升泛化能力，長(zhǎng)期壟斷局面可能形成：從論文研究來(lái)看，參數(shù)量的提升有助于構(gòu)建語(yǔ)言預(yù)測(cè)模型的精確度，同時(shí)提高泛化能力。泛化能力的提升意味著一個(gè)參數(shù)量超級(jí)龐大的大模型，其在垂直細(xì)分領(lǐng)域的預(yù)測(cè)能力可超過(guò)針對(duì)垂直領(lǐng)域開(kāi)發(fā)的中等參數(shù)量模型，這意味著AI的發(fā)展長(zhǎng)期也是強(qiáng)者恒強(qiáng)的壟斷過(guò)程，即參數(shù)量超級(jí)龐大的模型在任何垂直領(lǐng)域都具備優(yōu)勢(shì)，垂直細(xì)分的小模型難有生產(chǎn)空間。
　　數(shù)據(jù)標(biāo)注的地位被弱化，AI產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)也是文化競(jìng)爭(zhēng)：無(wú)論是GPT還是SAM，其在訓(xùn)練過(guò)程中，大量依靠互聯(lián)網(wǎng)原生內(nèi)容訓(xùn)練，因此一種語(yǔ)言的高質(zhì)量文本內(nèi)容的豐富程度，將決定基于該語(yǔ)言的大模型能力強(qiáng)弱，中文互聯(lián)網(wǎng)文本內(nèi)容生態(tài)亟待加強(qiáng)。
　　AI大模型至少是一次中等規(guī)模的產(chǎn)業(yè)革命：僅從時(shí)間節(jié)點(diǎn)ChatGPT的表現(xiàn)來(lái)看，AI的能力邊界取決于過(guò)去人類(lèi)產(chǎn)生的知識(shí)，它對(duì)于工業(yè)來(lái)說(shuō)就是極大地降低了知識(shí)獲取難度。將人類(lèi)知識(shí)的海洋匯聚于一個(gè)語(yǔ)言的入口，它更像是windows之于電腦，開(kāi)啟了普通人接觸高性能設(shè)備的通道，也開(kāi)啟了電子產(chǎn)品/AI從企業(yè)端進(jìn)入消費(fèi)端的大門(mén)。
　　針對(duì)電子行業(yè)，我們認(rèn)為在大模型格局未完全形成之前，參數(shù)量的無(wú)上限堆砌是各家企業(yè)發(fā)力的焦點(diǎn)，故算力的“軍備競(jìng)賽”無(wú)可避免，若以動(dòng)態(tài)視角來(lái)看AI芯片及服務(wù)器相關(guān)上游的彈性存在超預(yù)期可能。建議關(guān)注：興森科技、兆威機(jī)電、芯原股份、寒武紀(jì)、通富微電。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：1.技術(shù)迭代不及預(yù)期；2.地緣政治風(fēng)險(xiǎn)；3.技術(shù)路徑、產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)發(fā)生重大變化。