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中國電子信息工程科技發展研究——CHATGPT技術專題 版權信息
- ISBN：9787030779809
- 條形碼：9787030779809 ; 978-7-03-077980-9
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
中國電子信息工程科技發展研究——CHATGPT技術專題 內容簡介
2022年11月30日，美國人工智能公司OpenAI推出一款名為ChatGPT的智能聊天機器人軟件，因其可快速并合理地回答各種問題而風靡全球，短短兩個月的時間活躍用戶數破億，成為互聯網乃至人類歷史上增長*快的消費者應用。本書詳細介紹ChatGPT的發展應用情況及核心技術路線，分析以ChatGPT為代表的AIGC全球發展態勢，以及我國相關領域發展現狀，探討ChatGPT應用擴大化所帶來的影響與變革，并從"發展""治理"兼顧的角度，對相關技術產業未來發展給予建議。
中國電子信息工程科技發展研究——CHATGPT技術專題 目錄
目錄
《中國電子信息工程科技發展研究》編寫說明
前言
第1章ChatGPT發展歷程及演進態勢1
1.1ChatGPT出現前的孕育階段1
1.2ChatGPT出現標志著人工智能邁入通用智能起步階段3
1.3ChatGPT出現后整體發展演進變化5
1.3.1大模型成為現階段人工智能產業的技術創新主線5
1.3.2新的主導力量迅速形成，處于技術迭代*快速階段6
1.3.3領軍大模型的產業應用生態壁壘尚未形成9
1.3.4人工智能走向大平臺化發展，重塑產業生態10
1.4我國類ChatGPT發展情況11
1.4.1短時間內布局一批大模型產品11
1.4.2我國大模型與國際存在一定差距20
1.4.3底層軟硬件短板和差距可能進一步拉大21
第2章技術演進脈絡分析23
2.1技術體系分析23
2.2底層技術架構24
2.2.1Transformer是大模型底層架構的共識24
2.2.2模型運行機理類似猜詞游戲26
2.2.3模型類型分為兩類，稠密模型和混合模型各有側重30
2.3三大主要基礎模型類型發展情況32
2.3.1語言模型：閉源GPT-4優勢顯著，開源模型試圖破局34
2.3.2計算機視覺：谷歌ViT基礎模型主導35
2.3.3多模態：多路線并行，探索通用智能路徑36
2.4模型能力提升突破方向37
2.4.1微調技術是模型創新的重點37
2.4.2人類反饋強化學習是解決幻覺、強化事實理解的關鍵40
2.4.3思維鏈提示學習技術是提升邏輯推理的重要探索方向41
2.5應用模型發展情況42
2.5.1科學計算模型加速科學發現、助力工業生產43
2.5.2編程與數學大模型體現復雜邏輯推理能力44
2.5.3知識問答提升人機交互體驗47
2.5.4感知決策大模型加速推動具身智能落地48
第3章產業體系升級重點趨勢51
3.1框架發展情況52
3.2芯片發展情況54
3.3軟硬協同發展情況56
3.4開源生態發展情況57
3.5技術平臺發展情況59
3.6數據發展情況62
第4章重點領域應用現狀67
4.1大模型帶來人工智能應用新范式67
4.2大模型促進經濟發展69
4.3大模型改善民生服務72
4.4大模型加速科學發現74
第5章我國發展情況76
5.1大模型發展情況76
5.2框架發展情況79
5.3數據發展情況81
5.4AI芯片發展情況83
5.5軟硬協同發展情況83
第6章驅動經濟社會變革展望85
6.1大模型對經濟社會影響86
6.2大模型對國家安全影響89
6.3大模型對創新驅動影響91
6.4大模型發展熱潮下的冷思考92
參考文獻94
《中國電子信息工程科技發展研究》編寫說明
前言
第1章ChatGPT發展歷程及演進態勢1
1.1ChatGPT出現前的孕育階段1
1.2ChatGPT出現標志著人工智能邁入通用智能起步階段3
1.3ChatGPT出現后整體發展演進變化5
1.3.1大模型成為現階段人工智能產業的技術創新主線5
1.3.2新的主導力量迅速形成，處于技術迭代*快速階段6
1.3.3領軍大模型的產業應用生態壁壘尚未形成9
1.3.4人工智能走向大平臺化發展，重塑產業生態10
1.4我國類ChatGPT發展情況11
1.4.1短時間內布局一批大模型產品11
1.4.2我國大模型與國際存在一定差距20
1.4.3底層軟硬件短板和差距可能進一步拉大21
第2章技術演進脈絡分析23
2.1技術體系分析23
2.2底層技術架構24
2.2.1Transformer是大模型底層架構的共識24
2.2.2模型運行機理類似猜詞游戲26
2.2.3模型類型分為兩類，稠密模型和混合模型各有側重30
2.3三大主要基礎模型類型發展情況32
2.3.1語言模型：閉源GPT-4優勢顯著，開源模型試圖破局34
2.3.2計算機視覺：谷歌ViT基礎模型主導35
2.3.3多模態：多路線并行，探索通用智能路徑36
2.4模型能力提升突破方向37
2.4.1微調技術是模型創新的重點37
2.4.2人類反饋強化學習是解決幻覺、強化事實理解的關鍵40
2.4.3思維鏈提示學習技術是提升邏輯推理的重要探索方向41
2.5應用模型發展情況42
2.5.1科學計算模型加速科學發現、助力工業生產43
2.5.2編程與數學大模型體現復雜邏輯推理能力44
2.5.3知識問答提升人機交互體驗47
2.5.4感知決策大模型加速推動具身智能落地48
第3章產業體系升級重點趨勢51
3.1框架發展情況52
3.2芯片發展情況54
3.3軟硬協同發展情況56
3.4開源生態發展情況57
3.5技術平臺發展情況59
3.6數據發展情況62
第4章重點領域應用現狀67
4.1大模型帶來人工智能應用新范式67
4.2大模型促進經濟發展69
4.3大模型改善民生服務72
4.4大模型加速科學發現74
第5章我國發展情況76
5.1大模型發展情況76
5.2框架發展情況79
5.3數據發展情況81
5.4AI芯片發展情況83
5.5軟硬協同發展情況83
第6章驅動經濟社會變革展望85
6.1大模型對經濟社會影響86
6.2大模型對國家安全影響89
6.3大模型對創新驅動影響91
6.4大模型發展熱潮下的冷思考92
參考文獻94
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