生成式AI（Generative AI）将重新定义生产力
文章大纲
- 人工智能模型的新形态"生成型人工智能模型（Generative AI Model）"
- 详细阐述其发展脉络
- 生成式AI（Generative AI）将彻底改变生产效率
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编码环节优化
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财金领域应用
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信息安全防护体系
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芯片设计技术
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参考文献与学习路径
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人工智能模型的新范式“生成式AI模型（Generative Model）”
决策式AI模型- Discriminant-Based AI Model
其基于多维度分析与综合判断能力进行数据处理与结果预测；
其核心应用领域包括数字技术驱动的多媒体信息智能推荐（如短视频平台）、基于感知计算的自动驾驶系统等。
生成式AI - Generative Model
更加强调通过学习和归纳来实现对新知识的演绎创造过程，并能够创造出前所未有的内容。其本质是对生产力水平的重大提升以及创造性工作的推动。已在全球范围内多个领域如营销、设计、建筑及内容产业中推动了创造性工作，并已在生命科学领域取得应用突破，在医疗技术方面也取得重要进展，并开始应用于制造工业及材料科学研发，在媒体娱乐产业及汽车制造行业均有初步探索，在航空航天领域则处于探索阶段。该技术带来了显著的生产力提升机会，并正在逐步改变传统行业的发展模式。
GPT 模型的演进历史
GPT-1模型基于Transformer架构消除了序列相关性和依赖性的限制，并采用了生成型模型架构来着重关注从原始文本中提取有效信息的能力。这种设计对于减少自然语言处理(NLP)领域对监督学习的过度依赖具有重要意义。GPT(Generative Pre-training Transformer)由OpenAI于2018年6月首次提出。该模型考虑到在自然语言理解任务中存在多种多样的需求，在缺乏大量标注数据的情况下进行特定任务训练仍然面临挑战：尽管丰富的未标注文本数据资源为深度学习提供了重要支持，但针对特定任务的学习仍需大量高质量标注数据；这使得经过专门微调的模型难以充分执行多个复杂任务的需求：相比之下，在缺乏注释资源的情况下限制了现有方法的有效性与适用性范围。研究发现，在上述局限性基础上证明：通过对不同领域中的未标注文本语料库进行生成型预训练后再进行任务特定的微调可实现显著性能提升：与传统方法不同的是，在微调阶段采用了感知任务输入的转换机制以提高迁移效率；同时对整体模型架构进行了优化以增强适应性。
生成式AI（Generative AI）将重新定义生产力
该技术展现出极高的应用前景，在多个业务领域中具有巨大未被开发的市场潜力。该技术可划分为两大类：一是生成应用与布局规划；二是搜索与数据处理。我们预测该技术将涵盖教育、科研、游戏以及新闻等多个领域，并持续扩大其应用场景范围。该技术展现出显著的市场潜力。
编写代码
程序员危！传OpenAI全球招外包大军，手把手训练ChatGPT取代码农
金融行业
ChatGPT在投资研究领域的应用初探及原理分析
信息安全
ChatGPT在信息安全领域的应用前景
芯片领域
投入80,000元购买一片英伟达高端显卡的费用约为十万二千元左右；而构建一台高性能计算（HPC）服务器所需的资金往往高于四十万美元。从技术角度来看，在训练大型语言模型如ChatGPT时，默认配置下至少需要一万台英伟达A100 GPU资源支持运算工作；仅进行一次全面的参数微调优化过程所需的时间与资源规模均达到极致化配置标准下所需时间与硬件配置呈正相关关系；基于当前主流云计算平台的成本估算框架，在这一规模下完成一次完整的模型训练预计总预算将突破一千两百万美元。
基于芯片市场的视角来看待当前情况，在芯片需求持续增长的情况下，其平均价格水平预计将会进一步提高。就目前情况来看，在线服务提供商OpenAI已推出了每月20美元的订阅方案，并在此基础上初步形成了一个优质稳定的订阅商业模式；展望未来，在业务规模扩张方面的能力预计将会进一步增强
ChatGPT的背后：芯片
参考文献与学习路径
chatGPT 的 49 种应用场景介绍，各开发语言接入 chatGPT 参考指南