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解析ChatGPT背后的技术演进-方正证券-20230322.pdf

解析ChatGPT背后的技术演进-方正证券-20230322.pdf
这份方正证券的研究报告深入分析了ChatGPT背后的技术演进，并探讨了自然语言处理（NLP）的发展历程，强调了Attention机制和Transformer模型在大语言模型中的基石地位。 报告将NLP的发展分为三个阶段：基于规则的语言系统、从机器学习到神经网络、以及基于Attention机制构建Transformer模型。Attention机制通过并行计算和解决长距离信息依赖的能力，优于传统的神经网络模型。Transformer模型完全由Attention机制组成，其中Self-Attention是核心。 报告详细描述了GPT模型的进化历程，从GPT-1到GPT-4，每一次迭代都在模型结构、训练方法和能力上取得突破。GPT-1结合了监督学习和无监督学习，GPT-2舍弃了模型微调，GPT-3引入了In-context学习，ChatGPT则引入了人类反馈的强化学习（RLHF）。GPT-4在推理、文本生成和对话能力上更进一步，并向多模态模型进化。 报告还展望了多模态和AIGC的未来，指出生成算法、大模型和多模态是AIGC的底层技术突破。AIGC能够自主生成多种形式的内容，将深刻改变各行各业。 报告给出了ChatGPT及大语言模型相关的投资标的，涵盖平台、算法、场景和算力四大类厂商，并提示了产业变革、技术风险、以及中美贸易摩擦等潜在风险。 此外，报告通过多张图表详细展示了Attention机制、Transformer模型、以及GPT系列模型的结构和演进过程，并对国内外大语言模型的发展现状进行了比较。强调了OpenAI在GPT模型上的领先地位，以及国内厂商在工程实践方面的差距。 最后，报告强调了AIGC应用在办公、媒体、电商、娱乐、教育等各行各业的潜力，并展示了微软将GPT-4集成到Microsoft 365 Copilot的案例，预示办公领域正式进入AIGC时代。
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