AI大模型市场研究报告迈向通用人工智能，大模型拉开新时代序幕（附下载方式）
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•行业观点：大模型未来发展将趋于通用化与专用化并行、平台化与简易化并进。同时，MaaS模式将成为AI应用的全新形式且快速发展，重构AI产业的商业化结构生态，激发新的产业链分工和商业模式。未来，大模型将深入应用于用户生活和企业生产模式，释放创造力和生产力，活跃创造思维、重塑工作模式，助力企业的组织变革和经营效率，赋能产业变革。
•关键成功因素：大模型面临算力需求大、训练和推理成本高、数据质量不佳等挑战。一个可对外商业化输出的大模型的成功，要求其厂商拥有全栈大模型训练与研发能力、业务场景落地经验、AI安全治理举措、以及生态开放性4大核心优势，才能保证其在竞争中突出重围。其中，全栈大模型训练与研发能力还包括数据管理经验，AI基础设施建设与运营，以及大模型系统和算法设计3个关键要素。
•竞争格局：在竞争格局渐趋明晰的过程中，相关厂商需跨越技术、人才、资金等壁垒，在产品技术能力、战略愿景能力、生态开放能力三大维度上展开角逐。通过遴选，报告选择了5家大模型厂商，分别为商汤、百度、阿里巴巴、华为、腾讯，评价模型包含15个一级指标、56个二级指标，对厂商大模型的各个能力进行评估。
AI大模型是人工智能预训练大模型的简称，包含了“预训练”和“大模型”两层含义，二者结合产生了新的人工智能模式，即模型在大规模数据集上完成预训练后，仅需少量数据的微调甚至无需微调，就能直接支撑各类应用。这些模型通常具有多层神经网络结构，并使用高级的优化算法和计算资源进行训练，具有强大的泛化性、通用性和实用性，可以在自然语言处理、计算机视觉、智能语音等多个领域实现突破性性能提升。
AI大模型是人工智能迈向通用人工智能的里程碑技术。以目前热门的ChatGPT为例，ChatGPT的最大贡献在于基本实现了理想LLM的接口层，能够使LLM自主适配人的习惯命令表达方式，由此增加了LLM的易用性，提升了用户体验。InstructGPT/ChatGPT首先意识到这个问题，并给出了相应解决方案，较之前fewshotprompting方案更符合人类表达习惯。
人工智能近年来高速发展，现已经进入了以AGI为代表的新里程碑阶段。随着AI基础设施逐步完善，深度学习技术不断进步，人工智能应用场景逐渐增多，过去模型参数规模和数据量也实现了大幅度增长，为NLP、CV等领域带来更强大的表达能力和性能。人工智能发展历程中主要有两大里程碑：
里程碑一：2012年CNN获得ImageNet第一，标志着机器视觉识别能力开始逐渐超越人眼识别准确率，开启了人工智能革命。随着深度学习技术不断突破，诞生了一批“AI＋场景应用”的专属模型，但是整体研发成本比较高、研发时间比较长。
里程碑二：2022年ChatGPT的出现，掀起了又一波人工智能发展热潮，以大模型+RLHF为核心的技术落地意味着人工智能开启AI新范式。人工智能相关产业开始基于强大的基模型进行发展，通过人类反馈和强化学习不断解锁基模型的能力，以解决海量开放式任务，带来了新的研究范式。
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