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生成式人工智能行業(yè)專題研究:海外大模型篇,生成式AI加速創(chuàng)新,行業(yè)迎歷史性機遇

來源:國元證券     編輯:創(chuàng)澤   時間:2024/9/5   主題:其他 [加盟]

1、基礎的生成算法模型是驅(qū)動AI的關(guān)鍵

2014年,伊恩·古德費洛(lanGoodfellow)提出的生成對抗網(wǎng)絡(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)成為早期最為著名的生成模型。GAN使用合作的零和博弈框架來學習,被廣泛用于生成圖像、視頻、語音和三維物體模型。隨后,Transformer、基于流的生成模型(Flow-basedmodels)、擴散模型(DiffusionModel)等深度學習的生成算法相繼涌現(xiàn)。

Transformer模型是一種采用自注意力機制的深度學習模型,這一機制可按輸入數(shù)據(jù)各部分的重要性分配權(quán)重,可用于自然語言處理(NLP)、計算機視覺(CV)領域應用,后來出現(xiàn)的BERT、GPT-3、laMDA等預訓練模型都是基于Transformer模型建立的。

通過梳理全球主流大語言模型(LLM)的發(fā)展脈絡,2018年以來的GPT系列、LLaMA系列、BERT系列、Claude系列等多款大模型均發(fā)源于Transformer架構(gòu)。

2、預訓練模型引發(fā)了AI技術(shù)能力的質(zhì)變

預訓練模型是為了完成特定任務基于大型數(shù)據(jù)集訓練的深度學習模型,讓AI模型的開發(fā)從手工作坊走向工廠模式,加速AI技術(shù)落地。

2017年,Google顛覆性地提出了基于自注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)——Transformer架構(gòu),奠定了大模型預訓練算法架構(gòu)的基礎。

2018年,OpenAI和Google分別發(fā)布了GPT-1與BERT大模型,意味著預訓練大模型成為自然語言處理領域的主流。

3、預訓練數(shù)據(jù)直接決定AI大模型性能

ScalingLaws:模型容量、數(shù)據(jù)量、訓練成本共同構(gòu)成了大模型訓練的不可能三角。大模型訓練的目標是最大化模型性能,模型訓練成本(GPU的數(shù)量和訓練時間等)是受限的,因此一般通過增加數(shù)據(jù)集大小和增加模型中的參數(shù)量兩種途徑來提升模型性能。




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