大模型与AI产业的革新
报告概览：
随着大模型底层架构的成熟，以大模型作为基础模型支撑AI产业应用已成为趋势。在国内外各大模型百花齐放的背景下，模型训练优化与产业落地成为新的战场。计算基础设施的快速发展支持了大模型的可计算性与AI应用的扩展。
关键技术与趋势：
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预训练与大规模：通过预训练和大规模数据集的使用，千亿参数规模的大模型成为可能。预训练模型的统一性和不同模态间的交互日益成熟，有助于标准化大模型的开发，促进大规模产业化的基础建设和可能，推动MaaS（Model as a Service）生态的形成。
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大型语言模型：大型语言模型研究主要围绕Bert、GPT和混合模式三种技术路线。国内多采用混合模式，GPT技术路线最为盛行。GPT系列模型，尤其是GPT-4，展现了生成类任务的最优性能，并具备了解释性、组合性和空间性能力。
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GPT系列领先：OpenAI推出的GPT系列模型在深度学习领域处于领先地位，通过Transformer架构实现了对顺序关联和监督学习依赖性的解除，简化了基础模型架构。GPT-3系列模型的训练数据集规模庞大，性能在多个NLP数据集上表现优秀，尤其是在翻译、问题解答和完形填空等任务中。
国内大模型发展：
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百度：积累全栈人工智能技术，覆盖从芯片层到应用层的AI开发，实现AI应用全方位覆盖。拥有独家的Paddle训练框架生态，通过传统业务优势助力海量中文问答数据的收集与反馈，构建“数据飞轮”。
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腾讯：优化大模型训练策略，打造高效开发工具，降低训练成本，加快商业化落地进程，验证大模型效益。
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阿里：聚焦底层技术，通过开源促进大模型应用潜力的放大，推动通用模型的发展。
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华为：依托异腾AI打造全栈使能体系，聚焦视觉为主的数字化场景，推动工业化AI的行业适配。
挑战与展望：
面对算力需求的大幅提升，模型训练面临多路径优化挑战。大模型的海量参数训练对计算资源提出了极高的要求，现有GPU硬件发展速度难以满足需求。因此，业界提出各种提效方案以应对挑战。
投资建议：
推荐关注具有垂直场景优势的科大讯飞、金山办公、凌志软件、杰创智能等公司，这些公司在AI应用领域展现出较强的发展潜力。
风险提示：
大模型应用可能遇到预期不及的风险，竞争加剧也是重要考量因素。
