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本人数据AI工程师#xff0c;我的观点对全行业都有冲击#xff0c;当AI大模型持续进化之时#xff0c;没有一家公司能独善其身。
本文从产业架构上、论文体量、基础Pass能力、通用大模型、AI开源社区、业务属性大模型、内容消费工具、创作工具赛道、企业服务这些板块…介绍
本人数据AI工程师我的观点对全行业都有冲击当AI大模型持续进化之时没有一家公司能独善其身。
本文从产业架构上、论文体量、基础Pass能力、通用大模型、AI开源社区、业务属性大模型、内容消费工具、创作工具赛道、企业服务这些板块分析与朋友们互相交流。
2023年是AI生成元年每日都在影响世界。
关于AI生成冲击文艺方面方面的新闻这属于产业分布有的产业演化快有的演化慢一般下沉性产品演化都快本来生命周期就5年不快点就会破产具体可以看文章产业分析。
名词解释 AIGC : AI-Generated Content 指利用人工智能技术生成式AI路径来生成内容的新型内容生成方式。 GPT-4: 多模态大语言模型输入输出不再局限于文本具有推理感知能力初步具有AGI能力。 AGI : 通俗称为强人工智能或者通用人工智能。AGI 能够胜任任何任务智能水准比肩人类或者超过人类。 LLM大型语言模型 (Large language model) 通俗来讲语言模型就是一个可以分析和生成文本的人工智能系统。它通过学习大量文本数据来理解人类语言的规则知道哪些词语组合在一起才是合理流畅的。 arXivarXiv是一个收集物理学、数学、计算机科学、生物学与数理经济学的论文预印本的网站成立于1991年8月14日。截至2008年10月arXiv.org已收集超过50万篇预印本至2014年底藏量达到1百万篇。截至2016年10月每月提交量超过10,000篇。 AI人工智能(AI) 是一组技术使计算机能够执行各种高级功能包括查看、理解和翻译口语和书面语言、分析数据、提出建议等各种能力。 AI Agents: LLM Agent 是一种基于 LLM 的智能代理它能够自主学习和执行任务具有一定的“认知能力和决策能力”。LLM Agent 的出现标志着LLM 从传统的模型训练和应用模式转向以 Agent 为中心的智能化模式。
我们做通用大模型的目标是GPT-4。例如文心一言通义千问等等。
产业架构
AI论文 我统计了2023年迄今arXiv上发表的AI相关论文数量
Artificial Intelligence 约3700篇AI相关论文。Machine Learning约2100篇机器学习相关论文。Neurons and Cognition约150篇神经和认知科学相关论文。Computer Vision约1200篇计算机视觉相关论文。Natural Language Processing约850篇自然语言处理相关论文。
综合统计2023年1月1日至今arXiv上发表的与人工智能相关的论文总量约为7000篇。
AI研究正在以指数级增长的方式产出新的理论、方法和应用。
LLM基础设施 图片概述了构成AI驱动任务所需的各个层面的大语言模型(LLM)基础架构。该架构包含:
模型库:一系列预训练好的可直接使用的模型。API接口:通过各种编程语言与模型进行交互的接口。编译器:对代码进行优化以实现高效执行的系统。运行时环境:模型部署和运行的环境。库:支持模型操作的一系列工具。硬件接口:将软件和物理硬件连接的组件。
每个层面都代表了LLM生态系统中的一个关键组成部分从 初始的数据处理到最终输出传递,都可以确保模型高效运行。
LLM基础能力 模型基础能力包括语言理解与生成、知识理解与应用、专业能力和环境适应与安全性进而细化为10项基础能力。
产业热点 显示了各个行业的增长其中以最高的条形代表的某个特定行业预计增长最大。
多模态融合方案增长最快具体应用以数字人为主流量为王时代视频激发数字人快速增长。
产业图谱 我们前面讲解完LLM基础咱们基于产业图谱把整个架构补全
上游算力数据算法。中游LLM能力AI开源社区模型平台AI Agents。下游内容消费创作工具企业服务
产业规模 2028年中国AIGC产业规模预计将达到7202亿元中国AIGC产业生态日益稳固完成重点领域、关键场景的技术价值兑现逐步建立完善模型即服务产业生态2030年中国AIGC产业规模有望突破万亿元达到11441亿元。
总结
相信通篇下来我们感受到其实对上下游影响都很大文艺方面消费级应用根据产业热点比例占据中等行列并不是最高。
AI生成是时代奇点每日都在变革按照这个顺序在延申。
技术变革模型层工具层算力层应用层资源要素算力层模型层应用层工具层市场机会应用层工具层模型层算力层
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