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甲子光年:2023年中国AIGC产业算力发展报告57页

作者:AIGC学派发布时间:2023-08-31

原标题:甲子光年:2023年中国AIGC产业算力发展报告57页

今天分享的是AIGC产业系列深度研究报告:《甲子光年:2023年中国AIGC产业算力发展报告57页》。(报告出品方:甲子光年)

报告共计:57页

【报告内容摘要如下】

前言

•伴随着ChatGPT的爆红,AIGC产业链受到广泛关注,大模型的发展正推动AI算力市场进入新的发展阶段,强大的AIGC算力基础设施正在构建当中。大模型训练是复杂系统工程,AIGC产业的算力也对应是系统化的建设。

AI的新时代,生成式AI技术重新塑造AI技术的开发及应用

•随着2023年大模型的热潮,AIGC早已超越内容生产的概念,而突出生成式AI(GenerativeAI)的概念,即如何通过生成式AI的技术思路解决以往决策式AI难以完成的问题,尤其在数据或者内容生成上实现“质的突破”。

•新的AI时代则是AIGC产业全面进击的时代,随着生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)等的演进及迭代,生成式AI可以延展到流程、策略、代码、蛋白质结构等多种形式,即意味着凡是可以使用数字内容形式的产业,生成式AI均可以涉及。

AI的新时代:更关注如何利用生成式AI技术在涉及数字内容的诸多领域实现改变及突破,生成式AI实际上扩大了“内容”的含义,凡是可以数字化的内容形式均为生成对象,而非传统意义下媒体环境的内容。

AIGC产业:新一代AI技术和理念,以“生成式AI”为代表技术的开发及应用产业,即如何利用资源发挥新的AI技术的应用,通过商业价值推动AI第三次浪潮的发展。

纵观AI发展,算法的发展及迭代极大地拉动了算力的需求

•机器学习的训练计算大概可以分为三个时期,2015-2016年左右开启了大模型时代,整体的训练计算量较之前的时期大2到3个数量级。

•从2022年底,随着ChatGPT成功带来大规模参数通用大模型相继发布。这些大模型的训练需要千亿、甚至万亿级参数,以及上千GB的高质量数据,大模型的训练迭代将极大地拉动了智能算力的需求。

深究AI开发,“量变”的算法、数据可以带来“质变”

•调参过程实际上类似于“实验”:“调参”的结果与以往人工智能方式相比,具有更多的不确定性,需要进行多次的反复训练,模型训练中,模型即是训练结果,中间的过程则无法完全复制。

【报告内容看点】

1. 产业基石,算力是AIGC产业的催化剂

2. 软硬兼得,AI新世代呼唤工程化导向的算力支撑

3. 层见叠出,商业浪潮下的算力选择思考

4. 实践真知,AIGC产业算力实践的新范式

海量/完整电子版/报告下载方式:公众号《人工智能学派》

报告共计:57页

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