软件与服务行业研究:ChatGPT风起大模型引领新一轮AI浪潮-230207
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1、请阅读最后评级说明和重要声明丨证券研究报告丨行业研究丨专题报告丨软件与服务Table_TitleChatGPT 风起,大模型引领新一轮 AI 浪潮报告要点Table_Summary2022 年 11 月 30 日,OpenAI 发布全新聊天机器人模型 ChatGPT,上市五天后用户数量突破100 万人。ChatGPT 的问世引发了对于大模型发展前景的思考。大模型实现量质齐变,有望引领自机器学习、深度学习问世后的新一轮人工智能发展浪潮,当前投资共有两条主线,一是围绕人工智能三大要素布局,短期关注软硬件配套的底层资源,二是中长期关注新一轮技术变革下新场景和新产品的创新落地。分析师及联系人Table
2、_Author宗建树胡世煜SAC:S0490520030004SAC:S0490520110002仅供内部参考,请勿外传获取更多最新资料请加微信:chensasa666请阅读最后评级说明和重要声明丨证券研究报告丨更多研报请访问 长江研究小程序 软件与服务cjzqdt11111Table_Title2ChatGPT 风起,大模型引领新一轮 AI 浪潮行业研究丨专题报告Table_Rank投资评级 看好丨维持Table_Summary2大模型实现量质齐变,人工智能发展开启新周期大模型实现量质齐变,人工智能发展有望开启新篇章。从人工智能历史发展的三次浪潮来看,算法、算力和数据是人工智能实现场景落地三
3、驾马车。其中人工智能算法模型的突破有两个方向:新架构和更大量级的参数量。大模型的出现相较于深度学习,省去了一开始大量的特征工程,通过提升参数量、引入 Prompt 使得生成式文本进一步突破。目前大模型已在 NLP 取得较为成熟的进展,之后预计向多模态发展,模型泛化性的不断提升使得通用型 AI 有望到来。从 ChatGPT 看大模型现状,更多爆款应用有望出现国内外巨头纷纷投入大模型,新兴应用 ChatGPT 问世,风口起浪潮将至。2022 年 11 月 30日,OpenAI 发布全新聊天机器人模型 ChatGPT,上市五天后用户数量突破 100 万人。ChatGPT的问世引发了对于大模型发展前景
4、的思考。随着投喂数据集的多样化,大模型逐渐具备多模态属性。但考虑到当前大模型训练过程中的高昂成本问题,在实现产业落地时,需要综合考虑大模型应用成本和产品性能提升带来的经济效益之间的平衡。因此,我们认为大模型有望产生爆款应用软件的方向,或将具备以下特性:(1)大模型的应用能实现应用性能的显著提升;(2)应用场景需要具备一定通用性,市场空间相对广阔。基于上述因素,大模型或有望在办公软件、智能驾驶、个性化教育、互联网金融等场景培育爆款应用。下一个“深度学习”,建议关注底层资源和创新应用落地大模型有望成为下一个“深度学习”,引领新一轮应用落地潮。随着从机器学习到深度学习的发展,人工智能技术开始拥有自动
5、学习数据中的重要特征信息的能力。深度学习具备很强的非线性建模能力,而众多复杂问题(文本、图像、语音等)本质上拥有高度非线性的特性。深度学习实现了从输入到输出的非线性变化,从而提升解决问题的广泛度。新的场景及应用油然而生,为两类企业的壮大创造机遇:第一类是底层资源企业(以英伟达为代表),第二类为实现场景赋能的应用企业(例如互联网企业百度、阿里、字节跳动等、人工智能技术企业科大讯飞等)。大模型有望带领新一轮浪潮,当前投资共有两条主线:一是围绕人工智能三大要素布局,短期关注软硬件配套的底层资源;二是中长期关注新一轮技术变革下新场景和新产品的创新落地。风险提示1、技术发展不及预期;2、政策监管不确定性
6、风险;3、行业竞争加剧风险;市场表现对比图(近 12 个月)资料来源:Wind相关研究持仓比重连续上升,计算机板块迎来整体性机会计算机行业 2022Q4 基金持仓分析2023-02-03OpenAI 发布 ChatGPT Plus 订阅计划,大模型走向商业化变现2023-02-02机器人应用实施方案落地,智能制造加速发展2023-02-01-32%-20%-8%5%2022/22022/62022/102023/2软件与服务沪深300指数2023-02-07仅供内部参考,请勿外传获取更多最新资料请加微信:chensasa666请阅读最后评级说明和重要声明3/16行业研究|专题报告目录大模型实现
7、量质齐变,人工智能发展开启新周期.4 人工智能实现场景落地三驾马车:算法、算力和数据.4 大模型的突破:在底层资源基础上实现算法和参数量的突破.4 从 ChatGPT 看大模型现状,更多爆款应用有望出现.7 为什么 ChatGPT 广受关注?.7 多模态大模型有望带领人工智能技术走向通用.8 下一个“深度学习”,建议关注底层资源和创新应用落地.14 图表目录图 1:人工智能发展三次浪潮.4 图 2:大模型(Transformer)以前数年参数量级没有发生明显变化.5 图 3:与机器学习相比,深度学习结合神经网络在算法逻辑和结构上取得突破.5 图 4:Transformer 模型的机理之一是迁移
8、学习.6 图 5:大模型引入 Attention 机制,算法架构实现突破.6 图 6:Transformer 发布后,模型参数量量级指数级上升.6 图 7:ChatGPT 聊天机器人模型效果.7 图 8:2023 年 2 月 1 日,OpenAI 发布 ChatGPT Plus 订阅版.7 图 9:大模型发展里程碑事件.8 图 10:多模态 DALL-E2 模型文本描述的编辑需求:选择一个位置在图中添加柯基.9 图 11:大模型的三大前沿能力.10 图 12:大模型产业化面临的挑战.11 图 13:微软目前已经将最新的 GPT 模型整合到 Office 生产力套件中.12 图 14:WPS 此
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