Autor: Investigación inacabada de Qiming Venture Partners
Recomendación de caballo oscuro de IA:
Anteriormente, compartimos los informes de investigación de la Universidad de Tsinghua y el Instituto de Investigación Tencent (ver artículos anteriores). El informe compartido esta vez proviene de Qiming Venture Partners. Este informe de inteligencia artificial ha aclarado ChatGPT, Gen-AI, modelos grandes, multimodal...
一| En 2022 nació ChatGPT y se logró un gran avance en la aplicación de modelos de difusión. Este año también se conoce como el año de la inteligencia artificial generativa.
二| En 2023, el modelo grande alcanzará su punto máximo y la inteligencia artificial generativa entrará en la etapa de aplicación innovadora de la inteligencia artificial general.
三| En 2024, China tendrá un modelo multilingüe de uso general comparable al GPT-4.
四| Antes de 2025, modales como el vídeo y el 3D marcarán el comienzo de modelos de hitos, mejorando enormemente el efecto de generación.
五| La ecología de la inteligencia artificial generativa incluye la capa de infraestructura, la capa de modelo y la capa de aplicación. La innovación se inicia en cada nivel y también se lanza la competencia entre gigantes tecnológicos, líderes de la industria y empresas emergentes. Frente a esta tecnología revolucionaria, ya sea de forma activa o pasiva, las empresas están involucradas. Ya sea un titular de tecnología, un innovador o un adoptante, el modelo de negocio cambiará, lo que a su vez afectará el desarrollo de la empresa.
Lu| En la actualidad, la IA generativa aún se encuentra en la etapa inicial de desarrollo tecnológico, y su infraestructura y tecnologías centrales son inmaduras; los gigantes tecnológicos están ocupados desarrollando modelos grandes y no han tenido en cuenta la profundidad de los escenarios de aplicación específicos. . Pero cuando los gigantes añaden funciones similares, la espada de Damocles siempre pende sobre la cabeza de las empresas emergentes, y la expansión de los límites de las capacidades de los modelos a gran escala también puede desplazar el espacio de desarrollo de las empresas emergentes en el futuro. Cabe decir que las empresas emergentes en el océano azul también esconden escollos en el camino del desarrollo.
百| El modelo grande no solo se usa para generar artículos e imágenes, sino que también se puede usar como un agente inteligente para ayudar a administrar y realizar tareas más complejas. El modelo de código abierto realiza capacitación especializada, miniaturizada y de bajo costo, y compite y complementa el modelo básico de código cerrado, que promueve conjuntamente la aplicación de tecnología de inteligencia artificial generativa y acelera el despliegue de modelos en el borde y terminales móviles.
八| Los grandes modelos de inteligencia artificial generativa se están desarrollando cada vez más hacia la multimodalidad, y la inteligencia incorporada también se ha convertido en una importante dirección de investigación, que ayuda a la inteligencia artificial generativa a comprender y lidiar mejor con la complejidad y diversidad del mundo real.
九| Antes de que surja un modelo de lenguaje grande más prometedor, para lograr mejores resultados en el campo vertical, coexistirán los siguientes tres métodos: 1) Utilice datos más generales para el preentrenamiento general del modelo a gran escala. sin una introducción especial de datos de la industria; 2) Usar datos específicos de la industria para ajustar (Fine-Tuning) modelos generales a gran escala; 3) Usar conjuntos de datos con una mayor proporción de datos de la industria para el entrenamiento previo del modelo vertical.
** Recoger | ** La IA incorporada representada por PALM-E muestra un gran potencial en la dirección de la percepción, comprensión y toma de decisiones de los robots, pero existen grandes desafíos en el entrenamiento y la confiabilidad actuales. En el corto plazo, Transformer se está convirtiendo en la estructura de red principal de múltiples modalidades, pero aún no ha aparecido un método general para comprimir todo el mundo digital, y Transformer no es el fin de la tecnología de inteligencia artificial. El actual mercado de IA generativa se encuentra en la etapa inicial de dominio tecnológico y existen oportunidades para empresas de plataformas con un valor de mercado de cientos de miles de millones de dólares.
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Este informe de investigación de IA descubrió rápidamente ChatGPT, Gen-AI, modelos grandes, multimodal...
Fuente: caballo oscuro de AI
Autor: Investigación inacabada de Qiming Venture Partners
Recomendación de caballo oscuro de IA:
Anteriormente, compartimos los informes de investigación de la Universidad de Tsinghua y el Instituto de Investigación Tencent (ver artículos anteriores). El informe compartido esta vez proviene de Qiming Venture Partners. Este informe de inteligencia artificial ha aclarado ChatGPT, Gen-AI, modelos grandes, multimodal...
一| En 2022 nació ChatGPT y se logró un gran avance en la aplicación de modelos de difusión. Este año también se conoce como el año de la inteligencia artificial generativa.
二| En 2023, el modelo grande alcanzará su punto máximo y la inteligencia artificial generativa entrará en la etapa de aplicación innovadora de la inteligencia artificial general.
三| En 2024, China tendrá un modelo multilingüe de uso general comparable al GPT-4.
四| Antes de 2025, modales como el vídeo y el 3D marcarán el comienzo de modelos de hitos, mejorando enormemente el efecto de generación.
五| La ecología de la inteligencia artificial generativa incluye la capa de infraestructura, la capa de modelo y la capa de aplicación. La innovación se inicia en cada nivel y también se lanza la competencia entre gigantes tecnológicos, líderes de la industria y empresas emergentes. Frente a esta tecnología revolucionaria, ya sea de forma activa o pasiva, las empresas están involucradas. Ya sea un titular de tecnología, un innovador o un adoptante, el modelo de negocio cambiará, lo que a su vez afectará el desarrollo de la empresa.
Lu| En la actualidad, la IA generativa aún se encuentra en la etapa inicial de desarrollo tecnológico, y su infraestructura y tecnologías centrales son inmaduras; los gigantes tecnológicos están ocupados desarrollando modelos grandes y no han tenido en cuenta la profundidad de los escenarios de aplicación específicos. . Pero cuando los gigantes añaden funciones similares, la espada de Damocles siempre pende sobre la cabeza de las empresas emergentes, y la expansión de los límites de las capacidades de los modelos a gran escala también puede desplazar el espacio de desarrollo de las empresas emergentes en el futuro. Cabe decir que las empresas emergentes en el océano azul también esconden escollos en el camino del desarrollo.
百| El modelo grande no solo se usa para generar artículos e imágenes, sino que también se puede usar como un agente inteligente para ayudar a administrar y realizar tareas más complejas. El modelo de código abierto realiza capacitación especializada, miniaturizada y de bajo costo, y compite y complementa el modelo básico de código cerrado, que promueve conjuntamente la aplicación de tecnología de inteligencia artificial generativa y acelera el despliegue de modelos en el borde y terminales móviles.
八| Los grandes modelos de inteligencia artificial generativa se están desarrollando cada vez más hacia la multimodalidad, y la inteligencia incorporada también se ha convertido en una importante dirección de investigación, que ayuda a la inteligencia artificial generativa a comprender y lidiar mejor con la complejidad y diversidad del mundo real.
九| Antes de que surja un modelo de lenguaje grande más prometedor, para lograr mejores resultados en el campo vertical, coexistirán los siguientes tres métodos: 1) Utilice datos más generales para el preentrenamiento general del modelo a gran escala. sin una introducción especial de datos de la industria; 2) Usar datos específicos de la industria para ajustar (Fine-Tuning) modelos generales a gran escala; 3) Usar conjuntos de datos con una mayor proporción de datos de la industria para el entrenamiento previo del modelo vertical.
** Recoger | ** La IA incorporada representada por PALM-E muestra un gran potencial en la dirección de la percepción, comprensión y toma de decisiones de los robots, pero existen grandes desafíos en el entrenamiento y la confiabilidad actuales. En el corto plazo, Transformer se está convirtiendo en la estructura de red principal de múltiples modalidades, pero aún no ha aparecido un método general para comprimir todo el mundo digital, y Transformer no es el fin de la tecnología de inteligencia artificial. El actual mercado de IA generativa se encuentra en la etapa inicial de dominio tecnológico y existen oportunidades para empresas de plataformas con un valor de mercado de cientos de miles de millones de dólares.