>> 上海證券-傳媒行業(yè)GPT系列專題之一-ChatGPT：邁向AGI的第一步-230415
| 上傳日期： |
2023/4/16 |
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| 1934KB |
| 格式： |
pdf 共19頁 |
來源： |
上海證券 |
| 評級： |
增持 |
作者： |
陳旻 |
| 行業(yè)名稱： |
傳媒 |
| 下載權(quán)限： |
此報告為加密報告 |
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我們AIGC系列專題《“大模型+小樣本”快速適配下游場景，“AI+傳媒”的效力取決于適配與迭代》將“AI+傳媒”的研究框架定義為“通用大模型”+“行業(yè)小樣本”的技術(shù)架構(gòu)?！癆I+傳媒”在應(yīng)用層表現(xiàn)效力優(yōu)劣的關(guān)鍵取決于通用大模型對垂直應(yīng)用的適配程度及迭代速度，更進(jìn)一步理解：
1、“行業(yè)小樣本”的數(shù)據(jù)集來自小模型或應(yīng)用及內(nèi)容：AI產(chǎn)業(yè)鏈包括上層大模型、中層小模型、下層應(yīng)用及內(nèi)容，包括應(yīng)用及內(nèi)容直接接入大模型或通過小模型接入大模型兩種方式，即“大模型+應(yīng)用及內(nèi)容”或“大模型+小模型+應(yīng)用或內(nèi)容”，其中具備特定功能的AIGC軟件產(chǎn)品我們理解為“小模型”+“應(yīng)用”的技術(shù)范式，本身具備較高質(zhì)量的AI能力，若接入匹配的多模態(tài)大模型，有望實現(xiàn)能力上的質(zhì)變突破。
2、“行業(yè)小樣本”的結(jié)合方式包括“能力調(diào)用”及“能力訓(xùn)練”兩層：
?。?）“能力調(diào)用”是指下游垂類場景直接調(diào)用通用大模型的通用能力，并基于垂類場景內(nèi)產(chǎn)生的特性化數(shù)據(jù)不斷提升調(diào)用能力在垂類場景內(nèi)的適配程度。我們認(rèn)為現(xiàn)階段下游應(yīng)用及內(nèi)容主要采取此類方式接入大模型能力，此類方式可高效快速調(diào)用大模型先進(jìn)能力，在時間上及成本上具備優(yōu)勢。
?。?）“能力訓(xùn)練”是指下游垂類場景將通用大模型針對特性化數(shù)據(jù)集進(jìn)行再訓(xùn)練，從而形成垂類場景專屬大模型。例如彭博社利用自身豐富的金融數(shù)據(jù)源，基于開源的GPT-3框架再訓(xùn)練，開發(fā)出了金融專屬大模型BloombergGPT。我們認(rèn)為未來擁有豐富特性化數(shù)據(jù)集的下游垂類場景將主要采取此類方式，有助于構(gòu)筑更強(qiáng)的能力壁壘。
圍繞我們對“AI+傳媒”的研究框架體系，我們后續(xù)分別針對“技術(shù)層”及“產(chǎn)品/應(yīng)用層”梳理AIGC研究版圖，本篇屬于AIGC系列專題中“GPT系列專題之一”，重點梳理ChatGPT基礎(chǔ)認(rèn)知。
風(fēng)險提示：宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險，地緣政治風(fēng)險；技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期；AIGC行業(yè)發(fā)展不及預(yù)期
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