>> 國盛證券-通信行業(yè)深度-開源競速：AI大模型的“Linux時刻”降臨-230531
| 上傳日期： |
2023/5/31 |
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| 2735KB |
| 格式： |
pdf 共27頁 |
來源： |
國盛證券 |
| 評級： |
推薦 |
作者： |
宋嘉吉,孫爽 |
| 行業(yè)名稱： |
通信 |
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ChatGPT發(fā)布后不久，Meta就開源了類GPT大語言模型LLaMA，此后，Alpaca、Vicuna、Koala等多個大模型誕生，它們以遠低于ChatGPT的模型規(guī)模和成本，實現(xiàn)了令人矚目的性能，引發(fā)業(yè)內(nèi)人士擔憂“谷歌和OpenAI都沒有護城河，大模型門檻正被開源踏破，不合作就會被取代”。資本市場也在關(guān)注大模型未來競爭格局如何，模型小了是否不再需要大量算力，數(shù)據(jù)在其中又扮演了什么角色？……本報告試圖分析這波開源大語言模型風潮的共同點，回顧開源標桿Linux的發(fā)展史，回答這些問題。
共同點一：始于開源。開源≠免費，開源的商業(yè)模式至少包括：1、靠服務(wù)變現(xiàn)。曾上市、后被IBM收購的Linux企業(yè)服務(wù)公司紅帽即是一例。企業(yè)為了更穩(wěn)定和及時的技術(shù)支持，愿意付費。2、靠授權(quán)費變現(xiàn)。安卓開源，但谷歌向歐盟使用安卓谷歌套件的廠商收取許可費即是一例。3、許可證、標準和能力評價體系的發(fā)展，是開源大模型商用程度深化的催化劑。這波開源大模型采用的許可證協(xié)議主要是Apache 2.0和MIT，它們不禁止商用，并且不禁止用戶修改模型后閉源，這有助于公司應用此類大模型。
共同點二：參數(shù)少、小型化。相較于GPT3+千億參數(shù)超大模型，這波開源大模型的參數(shù)量普遍在十億至百億級別。目前尚沒有一套系統(tǒng)的大模型性能評價體系，其中僅部分任務(wù)有公信力較強的評分標準。開源大模型中，Vicuna的能力也較強，在部分任務(wù)能達到92% GPT4的效果?？傮w來說，OpenAIGPT系仍一騎絕塵，但訓練成本高，難復現(xiàn)。而開源大模型借助更大標識符訓練數(shù)據(jù)集、DeepSpeed、RLHF等方式，實現(xiàn)低訓練成本和高性能，超大模型以下大模型的壁壘正在消失。
共同點三：數(shù)據(jù)集重視人類指令，并走向商用。ChatGPT相較于GPT3效果大幅提升的重要因素是使用了RLHF（基于人類反饋的強化學習），即在訓練中，使用人類生成的答案和對AI生成內(nèi)容的排序，來讓AI“對齊”人類偏好。LLaMA沒有使用指令微調(diào)，但LLaMA之后的大量大模型使用并開源了指令數(shù)據(jù)集，并且逐步探索自建指令數(shù)據(jù)集，而非使用有商用限制的OpenAI的，進一步降低了復現(xiàn)GPT的門檻，擴展了商用可用性。
接下來怎么看開源大模型？站在開源大模型浪潮中，我們注意到兩個趨勢：1）與多模態(tài)融合，清華大學的VisualGLM-6B即是著名開源語言模型ChatGLM的多模態(tài)升級版，我們認為，其可基于消費級顯卡在本地部署的特性是大勢所趨。2）開源模型+邊緣計算推動AI商用落地，哈爾濱大學的中文醫(yī)療問診模型“華駝”以及在跨境電商的使用就是案例。
投資建議：我們認為，對大模型的看法應該分時、分層看待。1、短期內(nèi)，OpenAI的GPT系超大模型仍然超越眾開源大模型，因此，應當重點關(guān)注與其在股權(quán)和產(chǎn)品上深度合作的微軟、能獲得ChatGPTios App收益分成的蘋果，以及超大模型的算力服務(wù)商英偉達等；2、中長期來看，如果部分開源大模型能力被進一步驗證，則應用將快速鋪開，大模型對算力將形成正循環(huán)；3、其他：邊緣算力、大數(shù)據(jù)公司和開源大模型服務(wù)商業(yè)態(tài)也值得關(guān)注。建議關(guān)注：1）智能模組服務(wù)商：美格智能、廣和通；2）邊緣IDC服務(wù)商：龍宇股份、網(wǎng)宿科技；3）光模塊服務(wù)商：中際旭創(chuàng)、新易盛、天孚通信、源杰科技；4）傳統(tǒng)的IoT通信芯片廠商：有望受益行業(yè)上行過程。建議關(guān)注：中興通訊、工業(yè)富聯(lián)、翱捷科技、初靈信息；5）應用端標的：愷英網(wǎng)絡(luò)、神州泰岳、佳訊飛鴻、中科金財?shù)取?br> 風險提示：倫理風險、市場競爭風險、政策法律監(jiān)管風險。
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