Автор: Незавершені дослідження Qiming Venture Partners
Рекомендація AI темна конячка:
Раніше ми ділилися звітами про дослідження університету Цінхуа та дослідницького інституту Tencent (див. попередні статті). Звіт, опублікований цього разу, надійшов від Qiming Venture Partners. У цьому звіті про штучний інтелект уточнено ChatGPT, Gen-AI, великі моделі, мультимодальні...
一| У 2022 році народився ChatGPT і був зроблений прорив у застосуванні дифузійних моделей. Цей рік також відомий як рік генеративного штучного інтелекту.
二| У 2023 році велика модель досягне піку, а генеративний штучний інтелект увійде в стадію інноваційного застосування загального штучного інтелекту.
三| У 2024 році Китай матиме багатомовну модель загального призначення, яку можна порівняти з GPT-4.
四| До 2025 року такі моди, як відео та 3D, запровадять етапні моделі, що значно покращить ефект генерації.
五| Екологія генеративного штучного інтелекту включає рівень інфраструктури, рівень моделі та рівень додатків. Інновації починаються на кожному рівні, а також починається конкуренція між технологічними гігантами, лідерами галузі та стартап-компаніями. До цієї революційної технології, активно чи пасивно, залучені підприємства. Незалежно від того, чи це технологічний оператор, інноватор чи той, хто застосовує, бізнес-модель зміниться, що, у свою чергу, вплине на розвиток підприємства.
Lu| Зараз генеративний штучний інтелект все ще перебуває на ранній стадії технологічного розвитку, а інфраструктура та основні технології ще незрілі; технологічні гіганти зайняті розробкою великих моделей і не враховують глибину конкретних сценаріїв застосування . Але коли гіганти додають подібні функції, над головою стартапів завжди висить дамоклів меч, і розширення меж можливостей великомасштабної моделі також може витіснити простір розвитку стартапів у майбутньому. блакитний океан, на шляху розвитку також є приховані рифи.
百| Велика модель використовується не лише для створення статей і зображень, але також може використовуватися як інтелектуальний агент, який допомагає керувати та виконувати складніші завдання. Модель із відкритим вихідним кодом реалізує недороге, мініатюрне та професійне навчання, а також конкурує та доповнює базову модель із закритим кодом, яка спільно сприяє застосуванню технології генеративного штучного інтелекту та прискорює розгортання моделей на периферійних і мобільних терміналах.
八| Великі моделі генеративного штучного інтелекту дедалі більше розвиваються в напрямку мультимодальності, і втілений інтелект також став важливим напрямком досліджень, допомагаючи генеративному штучному інтелекту краще розуміти та справлятися зі складністю та різноманітністю реального світу.
九| До появи перспективнішої великої мовної моделі, щоб досягти кращих результатів у вертикальному полі, співіснуватимуть наступні три методи: 1) Використовуйте більш загальні дані для попереднього навчання загальної великомасштабної моделі. без спеціального введення галузевих даних; 2) Використовуйте специфічні для галузі дані для тонкого налаштування (Fine-Tuning) загальних великомасштабних моделей; 3) Використовуйте набори даних із більшою часткою галузевих даних для попереднього навчання вертикальної моделі.
** Візьміть | ** Втілений штучний інтелект, представлений PALM-E, демонструє великий потенціал у напрямку сприйняття, розуміння та прийняття рішень роботами, але існують великі проблеми в поточному навчанні та надійності. У короткостроковій перспективі Transformer стає основною мережевою структурою з різними модальностями, але загальний метод стиснення всього цифрового світу ще не з’явився, і Transformer — це не кінець технології штучного інтелекту. Поточний генеративний ринок штучного інтелекту знаходиться на ранній стадії домінування технологій, і є можливості для компаній-платформ, ринкова вартість яких становить сотні мільярдів доларів.
Переглянути оригінал
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Цей звіт про дослідження ШІ швидко з’ясував ChatGPT, Gen-AI, великі моделі, мультимодальні...
Джерело: AI dark horse
Автор: Незавершені дослідження Qiming Venture Partners
Рекомендація AI темна конячка:
Раніше ми ділилися звітами про дослідження університету Цінхуа та дослідницького інституту Tencent (див. попередні статті). Звіт, опублікований цього разу, надійшов від Qiming Venture Partners. У цьому звіті про штучний інтелект уточнено ChatGPT, Gen-AI, великі моделі, мультимодальні...
一| У 2022 році народився ChatGPT і був зроблений прорив у застосуванні дифузійних моделей. Цей рік також відомий як рік генеративного штучного інтелекту.
二| У 2023 році велика модель досягне піку, а генеративний штучний інтелект увійде в стадію інноваційного застосування загального штучного інтелекту.
三| У 2024 році Китай матиме багатомовну модель загального призначення, яку можна порівняти з GPT-4.
四| До 2025 року такі моди, як відео та 3D, запровадять етапні моделі, що значно покращить ефект генерації.
五| Екологія генеративного штучного інтелекту включає рівень інфраструктури, рівень моделі та рівень додатків. Інновації починаються на кожному рівні, а також починається конкуренція між технологічними гігантами, лідерами галузі та стартап-компаніями. До цієї революційної технології, активно чи пасивно, залучені підприємства. Незалежно від того, чи це технологічний оператор, інноватор чи той, хто застосовує, бізнес-модель зміниться, що, у свою чергу, вплине на розвиток підприємства.
Lu| Зараз генеративний штучний інтелект все ще перебуває на ранній стадії технологічного розвитку, а інфраструктура та основні технології ще незрілі; технологічні гіганти зайняті розробкою великих моделей і не враховують глибину конкретних сценаріїв застосування . Але коли гіганти додають подібні функції, над головою стартапів завжди висить дамоклів меч, і розширення меж можливостей великомасштабної моделі також може витіснити простір розвитку стартапів у майбутньому. блакитний океан, на шляху розвитку також є приховані рифи.
百| Велика модель використовується не лише для створення статей і зображень, але також може використовуватися як інтелектуальний агент, який допомагає керувати та виконувати складніші завдання. Модель із відкритим вихідним кодом реалізує недороге, мініатюрне та професійне навчання, а також конкурує та доповнює базову модель із закритим кодом, яка спільно сприяє застосуванню технології генеративного штучного інтелекту та прискорює розгортання моделей на периферійних і мобільних терміналах.
八| Великі моделі генеративного штучного інтелекту дедалі більше розвиваються в напрямку мультимодальності, і втілений інтелект також став важливим напрямком досліджень, допомагаючи генеративному штучному інтелекту краще розуміти та справлятися зі складністю та різноманітністю реального світу.
九| До появи перспективнішої великої мовної моделі, щоб досягти кращих результатів у вертикальному полі, співіснуватимуть наступні три методи: 1) Використовуйте більш загальні дані для попереднього навчання загальної великомасштабної моделі. без спеціального введення галузевих даних; 2) Використовуйте специфічні для галузі дані для тонкого налаштування (Fine-Tuning) загальних великомасштабних моделей; 3) Використовуйте набори даних із більшою часткою галузевих даних для попереднього навчання вертикальної моделі.
** Візьміть | ** Втілений штучний інтелект, представлений PALM-E, демонструє великий потенціал у напрямку сприйняття, розуміння та прийняття рішень роботами, але існують великі проблеми в поточному навчанні та надійності. У короткостроковій перспективі Transformer стає основною мережевою структурою з різними модальностями, але загальний метод стиснення всього цифрового світу ще не з’явився, і Transformer — це не кінець технології штучного інтелекту. Поточний генеративний ринок штучного інтелекту знаходиться на ранній стадії домінування технологій, і є можливості для компаній-платформ, ринкова вартість яких становить сотні мільярдів доларів.