人工智能行业深度报告:多模态大模型方向确定,从通用到垂直场景智能化升级的统一和差异.pdf
- 上传者:子虚乌有
- 时间:2023/06/09
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人工智能行业深度报告:多模态大模型方向确定,从通用到垂直场景智能化升级的统一和差异。多模态大模型是 AI 大模型的发展方向,也是 AI 厂商竞争的关键领域。 相较于自然语言类模型,多模态模型在训练阶段融合了文字、图像、三 维物体等多维度数据的训练,可交互的信息类型较多,通用性得到了大 大增强,可应用的场景有较大拓展。我们判断,多模态大模型的技术迭 代、产品设计和商业模式的探索将成为下一阶段各厂商竞争的关键。
多模态大模型融合了多种类型的数据,技术壁垒高、消耗算力大。多 模态大模型给 AI 行业带来的变革如下:(1)算法方面:多模态大模型 需要对多种类型数据进行编码、配对、拟合,训练过程更加复杂、技术 壁垒更高。(2)数据方面:多模态大模型的训练数据量庞大、数据类型 多样,需要大数据产品的支持。(3)算力方面:多模态大模型需要处理 的非结构化数据较多,在训练和推理阶段消耗的成本更大,所需的算力 支持更高。
多模态大模型的开放推动各垂直应用领域智能化升级加速。在不同场 景中,垂直领域厂商通过调用多模态大模型的 API 进行二次开发,可 实现既有应用的快速智能化升级。多模态大模型的开放将大大降低各 垂直领域厂商开发 AI 应用的门槛,各场景智能化升级有望呈现出加速 和扩散的趋势。在通用行政办公、软件开发、创意设计、金融、医疗等 方面已经展现出较好的应用前景。
受限于数据安全、技术壁垒以及监管要求,各行业智能化升级的节奏 和实现方式有所区别。消费服务和通用行政办公等 To C 领域由于数据 相对容易获取,应用壁垒偏低和行业特征较弱等属性,使得相应领域在 接入通用 AI 大模型后的应用产品化落地较快,普适性较高。下游应用 相应也面临较大的同质化挑战。而医疗、金融、工业等 To B 领域的性 能功能壁垒、数据敏感和私密性以及法律合规性上的高要求导致 AI 功 能的开发和应用都呈现私域封闭的特点。相关领域更多借鉴通用 AI 大 模型的技术原理,结合自身专业数据积累,打造属于企业内部的模型, 相应商业化节奏略慢、行业特征较为明显。
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