2023生成式AI：大模型未来十大展望(附下载)
今天分享的是：2023生成式AI：大模型未来十大展望（报告出品方：启明创投）
报告概要
如果说 2022 年被称为生成式人工智能之年，扩散模型皮用取得突破，ChatGPT出世，一系列开创性的研究论文发表，2023 年测把大模型推向了一个高峰，GPT-4的发布，标志着生成式人工智能，进入了面朝通用人工智能创新应用的阶段。研究、应用、监管，合力开辟着生成式人工智能的发展之路。
创新应用
生成式人工智能的生态包括了基础设施展、模型展与应用展，创新在每一个层面发起，竞争也在科技巨头、行业龙头和初创公司之间展开。
在整个生态中，受益于以参数规模为代表的大模墅不断扩张，算力目前是最稀缺的资源，也处于最容易获利的要津。算力是大模型戏本结构中最大的一块，GPU的性能，决定了这个新兴行业的步调。但是，GPU性能提升的速度，已经落后于大模型训练和推理需求的增长。
面对这一革命性的技术，不论是主动还是被动，企业都被卷入其中。不管是技术的守成者、创新者还是采纳者，业务模式都将发生变化，进而影响企业的发展。
当前，生成式M 尚处于技术发展的早期阶段，基础架构和核心技术井不成熟;科技巨头忙于研发大模型，尚未顾及深度切入具体的应用场景。但巨头何时添加相例的功能(feature)始终是悬在初创企业头上的达摩克利斯之创，而大模型能力边界的扩张也可能在未来挤占初创企业的发展空间，可以说，这是初创企业的蓝海，但也有航道下的暗确。
在中国，目前从模型出发的公司受到看好，通用大模型和重直大模型的创业如火如茶，而自建模型的皮用也在努力构建着自己的壁垒;同样，科技巨头正在利用自身算力优势来构建大模型。我们有理由相信，在众多模型层和科技大厂的合力下，模型层的整体能力将进一步完善，在未来为应用层企业提供可靠的支撑。
前沿研究
生成式人工智能领域的一个突出特征，是研究与创新过程的密切结合，许多在企业内部实现，迅速推出用例和产品，这种研究与创业的一体化，初创企业和凤险资本起到了重要的作用，而美国科技巨头和主要人工智能企业的研究投入、人才密集度、包括一些底层技术的研究，这些年来已经超过了大学等研究机构。
GPT-4进发出通用人工智能的“火花”，需要研究和解决的问题反而更多了，如信心校准、长期记忆、持续学习、个性化规划和概念跨越、透明度、认知谬误和非理性，等等。而过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兴奋的智能“涌现”。大模型既需要超越对下一个调的预测施力，也需要一个更丰富、更复杂的“慢思考”深层机制，来监督“快思考”预测下一个词的机制。
大模型不仅用来生成文章和图片，而且可以当成智能代理，帮助管理和执行更复杂的任务。开源模型实现了低成本、小型化、专业化的训练，与闭源的基础模型竞争互补，共同推动了生成式人工智能技术的应用，也加快了模型向边缘制和移动端部署。生成式人工智能大模型日益向多模态发展，具身智施也成为一个重要研究方向，帮助生成式人工智能更好地理解和处理现实世界的复杂性和多样性。大模型更安全、让智能更可信，成为新兴的研究热点。生成式人工智能对于就业和经济的广泛影响，正在吸引经济学、社会学、心理学等不同领城的研究兴趣。但仍然需求实证性的研究。
报告共计：36 页
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