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申萬(wàn)宏源-計(jì)算機(jī)行業(yè)AIGC系列之31:Open AI o1模型發(fā)布,推理范式大范圍創(chuàng)新!-240919
上傳日期:
2024/9/19
大?。?/td>
963KB
格式:
pdf 共8頁(yè)
來(lái)源:
申萬(wàn)宏源
評(píng)級(jí):
看好
作者:
洪依真
行業(yè)名稱:
計(jì)算機(jī)
下載權(quán)限:
此報(bào)告為加密報(bào)告,僅限高級(jí)會(huì)員查看
事件:OpenAI于2024年9月13日發(fā)布新模型o1(即此前預(yù)告的草莓模型)。OpenAI首席執(zhí)行官山姆·阿爾特曼表示,盡管作答前需要花費(fèi)更多時(shí)間思考,但在處理難而復(fù)雜的任務(wù)上,OpenAI o1達(dá)到了當(dāng)下人工智能的最高水平,展現(xiàn)出強(qiáng)大的推理能力。
綜合評(píng)價(jià):邏輯、代碼、數(shù)學(xué)能力提升明顯。o1意味著大模型將進(jìn)入了一個(gè)新的擴(kuò)張范式:從模型參數(shù)增大,轉(zhuǎn)向強(qiáng)化學(xué)習(xí)的探索。O1在機(jī)器學(xué)習(xí)測(cè)試、博士級(jí)科學(xué)問(wèn)題物理、MMLU大學(xué)數(shù)學(xué)等測(cè)試集中,o1都相比于4o有明顯的提升,超越了人類(lèi)專家的表現(xiàn),成為第一個(gè)在該基準(zhǔn)測(cè)試中做到這一點(diǎn)的模型。目前ChatGPTPlus用戶已可以訪問(wèn)o1-preview和o1-mini。初期的消息限制為每周30條(o1-preview)和50條(o1-mini)。未來(lái)OpenAI還將逐步開(kāi)放更多功能,包括文件和圖片上傳、瀏覽功能等。
能力提升主要來(lái)自于推理環(huán)節(jié)。o1是經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練來(lái)執(zhí)行復(fù)雜推理任務(wù)的新型語(yǔ)言模型,o1在回答之前產(chǎn)生一個(gè)很長(zhǎng)的內(nèi)部思維鏈。隨著更多的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(訓(xùn)練時(shí)計(jì)算)和更多的思考時(shí)間(測(cè)試時(shí)計(jì)算),o1的性能持續(xù)提高。即類(lèi)似推理階段的ScalingLaw。
利好推理算力,教學(xué)、編程、醫(yī)療、金融等應(yīng)用。
1)o1首先利好推理端需求算力。API價(jià)格,o1預(yù)覽版每百萬(wàn)輸入15美元,每百萬(wàn)輸出60美元,o1-mini每百萬(wàn)輸入3美元,每百萬(wàn)輸出12美元,而GPT4o,分別是5美元和15美元。推測(cè)o1普遍推理成本可能是原路線的約3倍以上。
2)在應(yīng)用方面,圍繞o1推理、代碼、數(shù)學(xué)能力的提升,我們認(rèn)為主要利好以下方向:科學(xué)研究:物理、化學(xué)和生物學(xué)等復(fù)雜建模輔助;編程和軟件開(kāi)發(fā):幫助開(kāi)發(fā)者進(jìn)行代碼的生成、調(diào)試和優(yōu)化,教育和學(xué)術(shù):提升數(shù)學(xué)、科學(xué)計(jì)算教學(xué)輔助能力,醫(yī)療健康:病歷、影像學(xué)資料、基因數(shù)據(jù)強(qiáng)邏輯環(huán)節(jié)提供思維鏈支持;金融:風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資決策等應(yīng)用。
除了推理提升外,后續(xù)大模型其它期待。1)訓(xùn)練的Scaling Law繼續(xù)發(fā)揮作用,即模型參數(shù)繼續(xù)提升,從萬(wàn)億級(jí)別提升至十萬(wàn)億,同時(shí)模型智能水平繼續(xù)涌現(xiàn);2)多模態(tài),結(jié)合視覺(jué)能力提升,增加大量視覺(jué)數(shù)據(jù)做大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練,以及sora為代表的DiT視頻生成。
相關(guān)標(biāo)的:1)算力產(chǎn)業(yè)鏈:中際旭創(chuàng)(申萬(wàn)通信)、新易盛(申萬(wàn)通信),浪潮信息、海光信息、寒武紀(jì)、中科曙光。2)AI應(yīng)用:科大訊飛、金山辦公、同花順、潤(rùn)達(dá)醫(yī)療、虹軟科技、福昕軟件。
風(fēng)險(xiǎn)提示:大模型技術(shù)中美仍存在差異;LLM商業(yè)變現(xiàn)能力仍需要驗(yàn)證;scaling law在訓(xùn)練領(lǐng)域的效果和GPT-5實(shí)際迭代情況仍需要關(guān)注。
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