计算机-关注ChatGPT四大应用主线-230213
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1、免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。1证券研究报告 计算机 关注 ChatGPT 四大应用主线 华泰研究 计算机 增持(维持)研究员谢春生SAC No.S0570519080006SFC No.BQZ+(86)21 2987 2036联系人彭钢SAC No.S+(86)21 2897 2228 行业走势图 资料来源:Wind,华泰研究 2023 年 2 月 13 日中国内地 专题研究 生成式 AI+文本实现突破,多领域实现应用Transformer 架构+RLHF 推动了 ChatGPT 为代表的自然语言处理(NLP)领域的突破。从效果看,ChatGPT 实现了在逻辑性
2、、表述自然性等多方面的突破。从应用层面看,基于 NLP 领域的突破,在生成式 AI+文本相关领域首先得到应用。目前相关技术主要应用于服务性工作(搜索引擎、客服等)、生产性工作(代码、文书、文案、艺术作品创作等)领域。我们认为 ChatGPT的应用有望沿着独立工具、嵌入生产工具、融合服务应用、垂直领域赋能四大主线持续推进。巨头持续发力布局,关注生产性应用突破2023 年 2 月 2 日,微软宣布其旗下所有产品将与 ChatGPT 全面整合,包括 Bing 搜索引擎、Office 套件、Azure 云服务及 Teams 通讯工具。相比过往的 AI 应用,我们认为 ChatGPT 的应用呈现出两大新
3、特点:1)生产性应用+生成型 AI 的突破。ChatGPT 为代表的 AI 产品则实现了生成型 AI 在生产应用领域的突破,展现出在代码、文书、报告撰写等创意生产领域的应用潜力;2)服务型 AI 应用升级:除去生产性应用,在服务性应用领域,如搜索引擎、客服等领域,ChatGPT 则不局限于在现有信息中进行搜索展示,而是进一步的组织内容,使服务型 AI 应用逐步向生产型 AI 应用转变。基于信息处理能力,有望沿四大应用主线推广据 OpenAI 官网,从 ChatGPT 的功能看,当前已经基于文本生成能力,衍生出了一定的信息处理能力,包括代码撰写、文书撰写、翻译、文艺创作、非结构化数据解析等。我们
4、认为以 ChatGPT 为代表的 AI 技术应用有望沿四条主线展开,分别是:1)独立工具型应用,实现特定功能;2)深度嵌入生产力工具,实现生产效率进一步提升;3)与服务型应用结合,发挥场景优势;4)结合垂直领域 know-how,实现垂直领域赋能。多环节共同参与,AI 产业或迎景气周期 在 AI 应用实际落地的过程中,需要算力、算法、数据、场景、应用的共同配合,我们认为 ChatGPT 的出现本质是算法环节的突破,有望进一步带动AI 产业景气周期来临。目前国内在模型层面具备产业基础的相关企业包括:百度、商汤等;在应用层持续推出新应用的相关企业包括:科大讯飞、金山办公、同花顺等;在底层基础设施和
5、工具有布局的相关企业包括:景嘉微、寒武纪、海光信息等。风险提示:宏观经济波动;商业化落地不及预期。(30)(21)(12)(3)6Feb-22Jun-22Oct-22Feb-23(%)计算机沪深300获取更多最新资料请加微信:chensasa666 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。2 计算机 ChatGPT 实现生成式 AI+文本突破,多领域应用Transformer 架构+RLHF 助 ChatGPT 实现突破。自然语言处理(NLP)是人工智能重要的研究领域,其研究方法经历了从一般机器模型到深度学习算法,再到两阶段预训练模型的演变,其中具有代表性的预训练模型均采用
6、 Transformer 架构,分别为 GPT 及 BERT,BERT 模型的核心优势在于自然语言理解,GPT 模型的核心优势在于自然语言生成。随着GPT 模型不断迭代,训练参数量不断增大,在这一过程中,人工反馈增强学习(RLHF)方法加入使 GPT3.5 通过更少的参数实现了更好的效果。基于 GPT3.5,ChatGPT 在自然语言生成方面实现了在逻辑性、表述自然性等多方面的突破。图表1:训练模型对比对比指标 Chatgpt BERT 一般深度学习模型(CNN、RNN)参数量 1750 亿 3.4 亿千万以下训练方式双向预训练+Fine-tuning 自回归模型+Zero/Few-Shot
7、Prompt 神经网络、机器学习模型训练预训练数据量 45TB 16GB 无预训练数据质量人工标注+聊天网站维基百科、图书语料库等公开语料库模型 Transformer Transformer 决策树、CNN、RNN 等资料来源:CSDN、华泰研究生成式 AI+文本领域在创意、服务、生产领域得到应用。AI 技术研究领域包括自然语言处理(NLP),计算机视觉(CV)、语音处理等。由于不同领域处理任务的特点不同,如时间顺序是否重要,是否具有固定模式,因此不同领域所侧重采用的模型结构有所差异。从应用层面看,基于 NLP 领域的突破,在生成式 AI+文本相关领域首先得到应用。目前相关技术主要应用于服务
8、性工作(搜索引擎、客服等)、生产性工作(代码、文书、文案、艺术作品创作等)领域。图表2:基于 GPT-3 的 AI 产品应用名称应用领域成立时间OthersideAI AI 写作邮件 2020 年 CopyAI AI 写作广告及营销文案 2020 年 JasperAI AI 写作广告文案、播客等 2020 年 Notion AI AI 写作、提供创意、语法检查、翻译 2022 年 ChatSonic AI 对话,在实时数据、图像和语音搜索方面表现出色。2022 年 Perplexity AI 对话,将 LLM(Large Language Model)和搜索引擎结合来进行问答 2022 年 Y
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