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AIGC生成式人工智能产业全梳理-国信证券-2023.3.28-80页PDF

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文本描述
证券研究报告| 2023年03月28日
人工智能专题报告:
生成式人工智能产业全梳理
行业研究 · 深度报告
投资评级:超配(维持评级)
证券分析师:熊莉 证券分析师:库宏垚 证券分析师:朱松证券分析师:张伦可
xiongli1@guosen kuhongyao@guosenzhusong@guosenzhanglunke@guosen
S0980519030002 S0980520010001 S0980520070001S0980521120004
请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容报告摘要
人工智能作为第四次科技革命,已经进入2.0时代。人工智能概念于1956年被提出,AI产业的第一轮爆发源自2012年,2012年AlexNet模
型问世开启了CNN在图像识别的应用,2015年机器识别图像的准确率首次超过人(错误率低于4%),开启了计算机视觉技术在各行各业
的应用。但是,人工智能1.0时代面临着模型碎片化,AI泛化能力不足等问题。2017年Google Brain团队提出Transformer架构,奠定了
大模型领域的主流算法基础,从2018年开始大模型迅速流行,2018年谷歌团队的模型参数首次过亿,到2022年模型参数达到5400亿,模
型参数呈现指数级增长,“预训练+微调”的大模型有效解决了1.0时代AI泛化能力不足的问题。新一代AI技术有望开始全新一轮的技术
创新周期。
自18年起大模型快速流行,有望重新定义生产力。2018年以来,预训练语言模型(PLM) 及其“预训练-微调”方法已成为自然语言处理
(NLP)任务的主流范式,该范式先利用大规模无标注数据通过自监督学习预训练语言大模型,得到基础模型,再利用下游任务的有标
注数据进行有监督学习微调模型参数,实现下游任务的适配。在AI的1.0时代:存在模型碎片化明显、AI泛化能力不足等问题。“预训
练+微调”大模型能显著降低AI工程化门槛,预训练大模型在海量数据的学习训练后具有良好的通用性和泛化性,细分场景的应用厂商
能够基于大模型通过零样本、小样本学习即可获得显著的效果,使得人工智能有望构建成统一的智能底座,AI+赋能各行各业。本轮的
生成式AI有望从简单的内容生成,逐步达到具有预测、决策、探索等更高的认知智能。
OpenAI当前已迭代五代模型,GPT-4开始布局多模态。OpenAI于2015年成立,微软于2019年开始与OpenAI建立战略合作伙伴关系,GPT共
发布五代模型GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT以及GPT4。GPT-1于2018年6月发布,首次将transformer与无监督的预训练技术相结合。
2020年5月发布GPT-3,模型参数量为1750亿。2022年11月,OpenAI正式推出了对话交互式的ChatGPT。相比于GPT-3,ChatGPT引入了基
于人类反馈的强化学习(RLHF)技术以及奖励机制。2023年3月,OpenAI正式推出GPT-4,成为目前较先进的多模态大模型。GPT-4主要
在识别理解能力、创作写作能力、处理文本量以及自定义身份属性迭代方面取得进展。
百度于2023年3月正式推出大模型文心一言。文心一言主要由文心大模型提供支持,文心一言拥有有监督精调、RLHF、提示构建、知识增
强、检索增强和对话增强六大核心技术。其中前三项与ChatGPT的技术十分类似,知识增强包括知识内化和知识外用;检索增强指基于
百度搜索引擎,先对内容进行检索,再筛选出有用的部分整合输出结果;对话增强指记忆机制、上下文理解和对话规划等技术。
投资建议:建议关注基础层与应用层AI龙头。应用层建议关注:科大讯飞、金山办公、同花顺、广联达、凌志软件、彩讯股份、拓尔思、
福昕软件、税友股份等。基础层建议关注海光信息、浪潮信息、景嘉微等。
风险提示:AI技术商业化落地不及预期;行业竞争加剧,技术迭代风险;数据安全等政策不确定性;贸易摩擦风险。
请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容目录
01 行业梳理:生成式AI有望带动新一轮技术创新周期
02 海外玩家:OpenAI持 续领先,谷歌等巨头纷纷布局
03 中国玩家:百度发布文心一言,中国玩家快速追赶
04 市场规模:模型参数不断增加,算力需求快速增长
05 商业模式:开启订阅制收费,不断开放API接口
06 应用场景:GPT走向多模态,下游应用场景不断打开
07 投资建议:建议关注基础层与应用层AI龙头
请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容1、行业梳理:生成式AI有望带动新一轮技术创新周期
请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容1.1 人工智能产业自2012年开始迎来蓬勃发展
2012年至今属于人工智能的蓬勃发展期。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新
的技术科学。人工智能的发展历史大致可以被划分为5个阶段,2012年至今处于人工智能的蓬勃发展期,其分界点就是2012年前后IBM开发
的人工智能程序“沃森”参加了一档智力问答节目并战胜了两位人类冠军以及AlexNet在ImageNet竞赛中取得胜利。
以深度神经网络为代表的信息技术的发展,推动了人工智能领域的进步与拓展。2006年,Hinton等人利用单层的RBM自编码预训练使得深
层的神经网络训练得以实现;2012年,Hinton和Alex Krizhevsky设计的AlexNet神经网络模型在ImageNet竞赛中实现图像识别分类,成为
新一轮人工智能发展的起点。
神经网络发展里程标志性事件AlexNet神经网络结构
资料来源:CSDN、国信证券经济研究所整理资料来源:CSDN、国信证券经济研究所整理 5
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