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日期：2025/04/03 20:32来源：未知 人气：53
a ChatGPT催生路径=社会问题+技术迭代
i 2008 年全球金融危机 ->云计算产业 ->人工智能
ii 2020 年全球疫情 -> 经济压力 -> 企业降本增效 -> 加快数字劳动力发展(文
字工作者、方案策划师、程序员等)->NLP 技术赋能
b ChatGPT 技术路径 =Transformer 结构 ->1750亿参数 +巨大算力 +单一模型 +
文字问答
i冷启动监督策略模刑:Transformer->GPT->GPT2->GPT3->ChatGPT
ii 训练回报模型:机器学习 -> 人类训练师 +人工智能助手->结果以质量排序
iii 使用强化学习策略:随机指令 +初始化PPO模型参数 ->更新模型
2中短期内ChatGPT对产业生态不会带来实质性的颠覆，产业链参与者仍有机会
a 技术痛点:新数据不友好 +预训练模型(数据集积累仅截至 2021年)
i 新数据:未能建立和实时信息的连接
ii 预训练模型:如何保持实时更新
iii 产品体验:未达到理想状态(未必能超越垂直类产品)
b 商业痛点:不开源 +商业模式不清晰+运营成本高
i ToC->ToB(微软->应用在Office中)
ii 潜在广告收入少 -> 短期内无法替代搜索引擎=俱进且并存
iii 开发成本+企业使用成本
3
国内企业的入场机会和发展现状
a 大厂:百度 -> 字节 -> 腾讯 -> 阿里 ->自研趋势
i 百度(文心一言->ERNIEBot):自主研发平台 +文心大模型+预训练大模型
积累=ToB(付费意愿稳定)+ToC产品
ii 字节:AIGC(短视频 +图文) -> 数据 +算法 =语言处理模型
iii 阿里:AIGC(营销)
iv 腾讯:AIGC(广告+社交+游戏)
b 小厂:入局机会小，可作为大厂客户接入
i 技术积累薄弱+数据训练基础及经验不足 +数据库及人力资源受限
ii布局大厂下游 ToB应用端产品(需等待大厂开放B端应用接入)
c 阻力:技术+硬件+政策
i 中美ChatGPT 发展仍存差距:模型+规模-> 训练程度->回答的逻辑性+
完整度 ->API调用 -> 企业生态
ii 芯片:算力瓶颈
iii 监管政策:国内引入 ChatGPT 政策尚未完善 +规章制度尚未建立
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