7月7日消息，在2023世界人工智能大會(huì)（WAIC）啟明創(chuàng)投論壇“生成式AI與大模型：變革與創(chuàng)新”上，啟明創(chuàng)投攜手未盡研究，共同發(fā)布報(bào)告《生成式AI》| State of Generative AI 2023。
2022年和2023年，是生成式人工智能技術(shù)取得突破的兩年，過(guò)去半年最重要的研究方向，是破解和理解大模型神秘而又令人興奮的智能“涌現(xiàn)”。大模型既需要超越對(duì)下一個(gè)詞的預(yù)測(cè)能力，也需要一個(gè)更豐富、更復(fù)雜的“慢思考”深層機(jī)制，來(lái)監(jiān)督“快思考”預(yù)測(cè)下一個(gè)詞的機(jī)制。長(zhǎng)期來(lái)看，人才對(duì)人工智能未來(lái)的影響，超過(guò)了算力。
基于研究，報(bào)告對(duì)未來(lái)一至三年的大語(yǔ)言模型、多模態(tài)模型和商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，做出了十點(diǎn)前瞻：
大語(yǔ)言模型
1. 2024年中國(guó)將出現(xiàn)比肩GPT-4的多語(yǔ)言通用大模型；
2. 超長(zhǎng)上下文（Long Context）將引領(lǐng)下一次LLM技術(shù)突破；
3. 在出現(xiàn)更有前景的大語(yǔ)言模型之前，為實(shí)現(xiàn)垂直領(lǐng)域更好的效果，以下三種方式將共存：
I）在不改變數(shù)據(jù)分布的情況下，利用更多通用數(shù)據(jù)進(jìn)行通用大模型預(yù)訓(xùn)練，不特別引入行業(yè)數(shù)據(jù)，
ii）利用行業(yè)專(zhuān)屬數(shù)據(jù)微調(diào)（Fine-Tuning）通用大模型，
iii）利用行業(yè)數(shù)據(jù)占比更高的數(shù)據(jù)集進(jìn)行垂直模型預(yù)訓(xùn)練。
多模態(tài)模型
4. 當(dāng)前CLIP + Diffusion的文生圖模型是過(guò)渡態(tài)，未來(lái)2年內(nèi)將出現(xiàn)一體化的模型結(jié)構(gòu)；
5. 下一代Text-to-Image模型將具備更強(qiáng)的可控性，它將結(jié)合底層模型能力和前端控制方式，對(duì)模型的設(shè)計(jì)將注重與控制方式的結(jié)合；
6. 2025年之前，Video和3D等模態(tài)將迎來(lái)里程碑式的模型，大幅提高生成效果；
7. 以PALM-E為代表的具身智能（Embodied AI）展現(xiàn)出在機(jī)器人的感知、理解和決策等方向上的巨大潛力，但當(dāng)前訓(xùn)練和可靠性存在較大挑戰(zhàn)；
8. 短期內(nèi)Transformer正成為多個(gè)模態(tài)的主流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，但壓縮整個(gè)數(shù)字世界的通用方法尚未出現(xiàn)，Transformer并不是人工智能技術(shù)的終點(diǎn)。
商業(yè)機(jī)會(huì)
9. 3年內(nèi)，顛覆式的AI應(yīng)用的核心驅(qū)動(dòng)力來(lái)自于底層模型的創(chuàng)新，兩者無(wú)法解耦，模型的作用將大于產(chǎn)品設(shè)計(jì)的作用；
10. 當(dāng)前生成式AI市場(chǎng)處于技術(shù)主導(dǎo)的早期階段，存在千億美元市值的平臺(tái)性企業(yè)的機(jī)會(huì)。
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