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ChatGPT的行業(yè)的發(fā)展趨勢(一)

 mrjiangkai 2023-06-24 發(fā)布于上海
原創(chuàng)2023-06-16 23:24·泛數(shù)字經(jīng)濟

1、AIGC:利用人工智能產(chǎn)生內(nèi)容,提升生產(chǎn)力曲線

AlGC: Artificial Intelligence Generated Context,即可以利用人工智能技術自動產(chǎn)生內(nèi)容,常見如代碼生成,文本問答等。

2、ChatGPT 已成為 AIGC 功能矩陣中的重要板塊

ChatGPT 是 AIGC“數(shù)字內(nèi)容智能編輯”功能中的重要組成部分,ChatGPT 模型的出現(xiàn)對于文字/語音模態(tài)的 AlGC 應用具有重要意義。

隨著深度學習技術的快速突破以及數(shù)字內(nèi)容的海量增長,AIGC 領域相關技術打破了預定義規(guī)則的局限性,使得快速便捷且智慧地輸出多模態(tài)的數(shù)字內(nèi)容成為可能。

在技術創(chuàng)新以及多模態(tài)模型的持續(xù)突破下,AIGC 根據(jù)功能和對象的不同,按順序可包括三種主要實用功能:數(shù)字內(nèi)容孿生、數(shù)字內(nèi)容的智能編輯、數(shù)字內(nèi)容的智能創(chuàng)作。這三種功能相互嵌套與結合,可以讓 AIGC 產(chǎn)品具備超越人類的創(chuàng)作潛力。而 ChatGPT 正是 AlGC 的數(shù)字內(nèi)容智能編輯這一大功能領域中的重要組成部分。

I3、AIGC 相關技術包含了三大前沿能力

數(shù)字內(nèi)容李生能力構建現(xiàn)實世界-虛擬世界映射。孿生能力包括智能增強與轉譯技術,其中增強技術彌補內(nèi)容數(shù)字化過程中的信息損失,轉譯技術在理解基礎上對內(nèi)容進行多種形式呈現(xiàn);

數(shù)字編輯能力打通現(xiàn)實世界虛擬世界交互通道。編輯能力包括智能語義理解與屬性控制、語義理解除助實現(xiàn)數(shù)字內(nèi)容各屬性的分離解耦,屬性控制則在理解基礎上對屬性進行精確修改、編輯與二次生成,最終反饋于現(xiàn)實世界,形成孿生-反饋閉環(huán);

數(shù)字創(chuàng)作能力從數(shù)據(jù)理解走向數(shù)據(jù)創(chuàng)作。創(chuàng)作能力可分為基于模仿的創(chuàng)作與基于概念的創(chuàng)作,前者基于對某一類作品數(shù)據(jù)分布進行創(chuàng)作,而后者從海量數(shù)據(jù)中學習抽象概念,并基于概念創(chuàng)作出現(xiàn)實世界不存在的內(nèi)容。

4、AIGC 行業(yè)發(fā)展經(jīng)歷了三個主要時期

AIGC 發(fā)展經(jīng)歷了早期萌芽、沉淀積累和 2014 年之后的快速發(fā)展階段。

I5、從分析式 Al 到生成式 Al 逐步演化,生成式 Al 賦予 AlGC創(chuàng)新力

生成式 Al 起源于分析式 Al,分析式 AI 發(fā)展過程中的技術積累為生成式 AI 的產(chǎn)生奠定基礎。分析式 AI 其學習的知識局限于數(shù)據(jù)本身;生成式 AI 在總結歸納數(shù)據(jù)知識的基礎上可生成數(shù)據(jù)中不存在的樣本;最新生成式 AI 技術如 GAN,Diffusion 等,催生多款 AlGC 產(chǎn)品如:

OpenAl 系列、DALL-E2(Diffusion),Starry A.I.(基于 GAN)等

6、AIGC:學習范式更新奠定基礎,模型結構升級助力騰飛

人工智能技術推動 AIGC 行業(yè)不斷發(fā)展,其中學習范式的更新賦予 AI 模型主動學習能力,模型結構升級提升 AI 模型學習、歸納與創(chuàng)新能力。

7、AIGC 產(chǎn)業(yè)鏈涵蓋了從硬件到多類終端應用的廣泛領域

AlGC 關聯(lián)產(chǎn)業(yè)可分為應用層、模型層、云計算平臺與計算硬件層。

計算硬件層結合云計算平臺為 AIGC 提供機器學習訓練與推理算力,其中 GPU 與 TPU 為硬件核心,主要參與廠商包括英偉達(GPU)與谷歌(PU);云平臺參與廠商則包含 AWS,GCP,Azure 以及 Coreweave;計算硬件層中云計算平臺廠商分布穩(wěn)定,競爭出現(xiàn)于模型層面與應用層面。

模型層面,閉源基礎模型提供商如 OpenAl 通過 API 向用戶提供服務,而開源基礎模型則通過在托管平臺如 Hugging Face、Replica 公開模型權重。模型訓練其高計算力需求推動了模型層廠商與云計算廠商建立合作關系(如 OpenAl Azure,GCP DeepMind。模型層面閉源模型較為普遍,各廠商依靠模型建立技術壁壘在應用層面,MidJourney,Runway 等自主研發(fā)、持有模型;而 Jasper,Github Copilot 則通過調用閉源模型商提供的 APl 或采用托管平臺共享的模型。

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