51页深度解读GPT当前变化与未来影响
今天，为大家分享的报告是《GPT-4-Turbo专题报告：多模态能力提升，应用生态加速》，报告共51页，更多重要内容、核心观点，请参考报告原文。
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报告核心内容解读
1. 技术原理：图像理解和视觉生成技术的发展，助力多模态能力的提升。其中，图像理解能力通过三种视觉学习方法得到提升，而视觉生成则通过多模态内容理解和生成的闭环实现。
2. 当前变化：GPT4-Turbo模型的优化，以及GPTs生态的加速繁荣。2023年11月7日，OpenAI通过开发者大会推出了新产品GPT4-Turbo，该模型增加了上下文窗口以支持更长的工作流，同时具备视觉和语音等多模态能力，输入和输出的tokens价格大幅下降，从而帮助开发者以更低的价格获取更高的模型性能。此外，GPTs允许用户只需输入指令并提供外设的知识库即可创建专属GPT，应用开发门槛大幅降低，未来在收益计划的助力下，AI应用有望迎来大爆发，形成全新的AI Agent生态。另外，Assistant API允许开发者通过函数调用、知识检索、代码解释器简化应用开发流程、实现效率提升。
3. 未来影响：算力和存力亟需扩容，AI应用潜力无限，垂类数据或成关键。随着OpenAI一系列新产品的推出成功打开新流量入口，更多的用户和开发者希望参与其中，巨大的流量对算力底座提出更高的要求。叠加图片等多模态生成所要求的tokens计算量远高于文本模态，算力供给亟需扩容。在算力提效到达一定瓶颈的情况下，AI芯片未来将逐步通过堆叠HBM的方式来提升性能，扩大单位算力的存储能力，HBM等存力需求将迎来暴增。类比移动互联网时代，AI时代的应用市场有望如同移动互联网时代具备无限潜力，GPTs数量将呈现非线性高速增长。此外，OpenAI的GPTs通过提供API，使得开发者只需喂给大模型更多的垂类数据即可打造垂类AI应用，同时使满足更多长尾需求成为可能。从OpenAI GPTs的Knowledge功能来看，专业知识与大模型通用能力的结合将成为未来的重中之重，私域数据库和专业数据库方向将会不断产生新热点、新需求。因此，如何在合规前提下留存垂类数据并构建体系化数据库、以及保证知识产权的确权或成为未来的重要议题。
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