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AI大語言模型的原理、演進(jìn)及算力測(cè)算l機(jī)器學(xué)習(xí)中模型及數(shù)據(jù)規(guī)模增加有利于提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能。
　　人工智能致力于研究能夠模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論方法及技術(shù)，并開發(fā)相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)；其最終目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)能夠模擬人的思維方式和行為。機(jī)器學(xué)習(xí)是一門專門研究計(jì)算機(jī)如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為、以獲取新的知識(shí)或技能、重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身性能的學(xué)科，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的子集，主要由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。與傳統(tǒng)算法及中小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及海量的數(shù)據(jù)支撐將有效提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)性能。
　　Transformer模型架構(gòu)是現(xiàn)代大語言模型所采用的基礎(chǔ)架構(gòu)。
　　Transformer模型是一種非串行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，最初被用于執(zhí)行基于上下文的機(jī)器翻譯任務(wù)。Transformer模型以Encoder-Decoder架構(gòu)為基礎(chǔ)，能夠并行處理整個(gè)文本序列，同時(shí)引入“注意機(jī)制”（Attention），使其能夠在文本序列中正向和反向地跟蹤單詞之間的關(guān)系，適合在大規(guī)模分布式集群中進(jìn)行訓(xùn)練，因此具有能夠并行運(yùn)算、關(guān)注上下文信息、表達(dá)能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。Transformer模型以詞嵌入向量疊加位置編碼作為輸入，使得輸入序列具有位置上的關(guān)聯(lián)信息。編碼器（Encoder）由Self-Attention（自注意力層）和Feed Forward Network（前饋網(wǎng)絡(luò)）兩個(gè)子層組成，Attention使得模型不僅關(guān)注當(dāng)前位置的詞語，同時(shí)能夠關(guān)注上下文的詞語。解碼器（Decoder）通過Encoder-DecoderAttention層，用于解碼時(shí)對(duì)于輸入端編碼信息的關(guān)注；利用掩碼（Mask）機(jī)制，對(duì)序列中每一位置根據(jù)之前位置的輸出結(jié)果循環(huán)解碼得到當(dāng)前位置的輸出結(jié)果。
　　GPT是基于Transformer架構(gòu)的大語言模型，近年迭代演進(jìn)迅速。
　　構(gòu)建語言模型是自然語言處理中最基本和最重要的任務(wù)之一。GPT是基于Transformer架構(gòu)衍生出的生成式預(yù)訓(xùn)練的單向語言模型，通過對(duì)大量語料數(shù)據(jù)進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，從而實(shí)現(xiàn)文本生成的目的；在結(jié)構(gòu)上僅采用Transformer架構(gòu)的Decoder部分。自2018年6月OpenAI發(fā)布GPT-1模型以來，GPT模型迭代演進(jìn)迅速。GPT-1核心思想是采用“預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，服務(wù)于單序列文本的生成式任務(wù)；GPT-2在預(yù)訓(xùn)練階段引入多任務(wù)學(xué)習(xí)機(jī)制，將多樣化的自然語言處理任務(wù)全部轉(zhuǎn)化為語言模型問題；GPT-3大幅增加了模型參數(shù)，更能有效利用上下文信息，性能得到跨越式提高；GPT-3.5引入人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制，通過使用人類反饋的數(shù)據(jù)集進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，能夠使得模型輸出與人類意圖一致。
　　大語言模型的訓(xùn)練及推理應(yīng)用對(duì)算力需求帶來急劇提升。
　　以GPT-3為例，GPT-3參數(shù)量達(dá)1750億個(gè)，訓(xùn)練樣本token數(shù)達(dá)3000億個(gè)?？紤]采用精度為32位的單精度浮點(diǎn)數(shù)數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型及進(jìn)行谷歌級(jí)訪問量推理，假設(shè)GPT-3模型每次訓(xùn)練時(shí)間要求在30天完成，對(duì)應(yīng)GPT-3所需運(yùn)算次數(shù)為3.15*10^23FLOPs，所需算力為121.528PFLOPS，以A100PCle芯片為例，訓(xùn)練階段需要新增A100 GPU芯片1558顆，價(jià)值量約2337萬美元；對(duì)應(yīng)DGXA100服務(wù)器195臺(tái)，價(jià)值量約3880.5萬美元。假設(shè)推理階段按谷歌每日搜索量35億次進(jìn)行估計(jì)，則每日GPT-3需推理token數(shù)達(dá)7.9萬億個(gè)，所需運(yùn)算次數(shù)為4.76*10^24FLOPs，所需算力為55EFLOPs，則推理階段需要新增A100 GPU芯片70.6萬顆，價(jià)值量約105.95億美元；對(duì)應(yīng)DGXA100服務(wù)器8.8萬臺(tái)，價(jià)值量約175.12億美元。
　　產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)公司：工業(yè)富聯(lián)、滬電股份、寒武紀(jì)、海光信息、國(guó)芯科技、全志科技。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：宏觀AI推廣不及預(yù)期，AI投資規(guī)模低于預(yù)期，AI服務(wù)器滲透率提升低于預(yù)期，AI監(jiān)管政策收緊等。