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多模態(tài)模型重塑AI技術(shù)范式
　　多模態(tài)模型通過(guò)融合語(yǔ)言模態(tài)與圖像模態(tài)，將語(yǔ)言模態(tài)包含的文本理解與思維鏈能力投射在圖像模態(tài)上，賦予了模型圖像理解與生成功能。從AI技術(shù)范式來(lái)看，多模態(tài)技術(shù)通過(guò)預(yù)訓(xùn)練+調(diào)參的方式顛覆了傳統(tǒng)機(jī)器視覺小模型CNN高度定制化的業(yè)務(wù)模式，模型的泛用性大幅度提高。從AI商業(yè)模式來(lái)看，產(chǎn)業(yè)的話語(yǔ)權(quán)逐漸由應(yīng)用端走向研發(fā)端，即改變了之前完全由客戶定奪市場(chǎng)轉(zhuǎn)向由技術(shù)定義市場(chǎng)。多模態(tài)模型的核心目標(biāo)是模擬人類大腦處理信息的方式，技術(shù)路徑是從大語(yǔ)言模型到圖像-文本模型再泛化到其他模態(tài)的細(xì)分場(chǎng)景模型。與大語(yǔ)言模型相比，多模態(tài)模型擴(kuò)大了信息輸入規(guī)模、提高了信息流密度、突破了語(yǔ)言模態(tài)不同語(yǔ)種的限制；與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型相比，多模態(tài)模型具備較高的可遷移性，且可以做到內(nèi)容生成與邏輯推理。
　　語(yǔ)言-圖像模型一般包含6大任務(wù)：表征、對(duì)齊、推理、生成、遷移、量化
　　圖像-語(yǔ)言多模態(tài)模型一般包含6大任務(wù)：表征、對(duì)齊、推理、生成、遷移、量化，其中對(duì)齊任務(wù)的重要性最高，也是當(dāng)前多模態(tài)模型訓(xùn)練的主要瓶頸。1）表征：研究如何表示和總結(jié)多模態(tài)數(shù)據(jù)，以反映各個(gè)模態(tài)元素之間的異質(zhì)性和相互聯(lián)系；2）對(duì)齊：旨在識(shí)別所有元素之間的連接和交互；3）推理：旨在從多模態(tài)證據(jù)中合成知識(shí)，通常通過(guò)任務(wù)的多個(gè)推理步驟；4）生成：包括學(xué)習(xí)生成過(guò)程，以生成反映跨模態(tài)交互、結(jié)構(gòu)；5）遷移：旨在將高泛化性的模型通過(guò)調(diào)參的方式適應(yīng)各種垂類場(chǎng)景；6）量化：旨在通過(guò)研究模型的結(jié)構(gòu)和工程化落地方式，更好地理解異質(zhì)性、模態(tài)互聯(lián)和多模態(tài)學(xué)習(xí)過(guò)程。
　　產(chǎn)品陸續(xù)發(fā)布，應(yīng)用落地加速
　　9月25日，OpenAI開放了GPT-4多模態(tài)能力。圖像能力基于GPT-4 Vision模型，可以理解并解釋圖像內(nèi)容，同時(shí)具備上下文回溯能力。在長(zhǎng)期打磨后OpenAI才開放了GPT-4的多模態(tài)能力。這代表應(yīng)用落地的門檻目前不是技術(shù)限制，而是在于模型打磨和場(chǎng)景挖掘，長(zhǎng)期打磨的GPT-4多模態(tài)能力具備較高的魯棒性，安全性已達(dá)到商用標(biāo)準(zhǔn)，產(chǎn)品或有較高的成熟度。由此推測(cè)GPT-4多模態(tài)模型的應(yīng)用落地或許可以更樂(lè)觀。9月21日，OpenAI發(fā)布了DALLE-3文生圖模型。相比2022年4月發(fā)布的DALLE-2，DALLE-3理解圖像細(xì)微差別和細(xì)節(jié)的能力大幅度提高，生成的圖像包含更多細(xì)節(jié)，更符合prompt描述。DALLE-3深度整合了ChatGPT模型，用戶可以直接通過(guò)自然語(yǔ)言與DALLE-3交互。文生圖應(yīng)用門檻大幅度降低。
　　場(chǎng)景匹配度提升，核心賽道有望快速滲透
　　圖像模態(tài)與物理世界更加貼切，信息密度更高，應(yīng)用門檻更低，更符合人機(jī)交流習(xí)慣。隨著GPT-4多模態(tài)能力放開，多模態(tài)模型應(yīng)用有望快速落地。多模態(tài)模型大幅度提高了場(chǎng)景匹配度，有望在醫(yī)療、教育、辦公、工業(yè)等場(chǎng)景快速滲透，其高實(shí)用性的特質(zhì)或催生大批爆款應(yīng)用。因此建議關(guān)注核心場(chǎng)景多模態(tài)應(yīng)用落地節(jié)奏。多模態(tài)模型或帶動(dòng)新一輪軍備競(jìng)賽。當(dāng)前算力仍是阻礙AI模型訓(xùn)練端與推理端的主要瓶頸之一，多模態(tài)模型落地有望催生AI公司開啟新一輪算力端的軍備競(jìng)賽。因此建議關(guān)注英偉達(dá)鏈配套廠商與華為昇騰鏈廠商。多模態(tài)大模型合并了人形機(jī)器人感知與決策模塊，有望實(shí)現(xiàn)人形機(jī)器人“端到端”的方案，建議關(guān)注人形機(jī)器人相關(guān)標(biāo)的。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　1、人工智能技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期；
　　2、人工智能下游應(yīng)用需求不及預(yù)期。