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中国电子信息工程科技发展研究——CHATGPT技术专题 版权信息
- ISBN：9787030779809
- 条形码：9787030779809 ; 978-7-03-077980-9
- 装帧：平装
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
中国电子信息工程科技发展研究——CHATGPT技术专题 内容简介
2022年11月30日，美国人工智能公司OpenAI推出一款名为ChatGPT的智能聊天机器人软件，因其可快速并合理地回答各种问题而风靡全球，短短两个月的时间活跃用户数破亿，成为互联网乃至人类历史上增长*快的消费者应用。本书详细介绍ChatGPT的发展应用情况及核心技术路线，分析以ChatGPT为代表的AIGC全球发展态势，以及我国相关领域发展现状，探讨ChatGPT应用扩大化所带来的影响与变革，并从"发展""治理"兼顾的角度，对相关技术产业未来发展给予建议。
中国电子信息工程科技发展研究——CHATGPT技术专题 目录
目录
《中国电子信息工程科技发展研究》编写说明
前言
第1章ChatGPT发展历程及演进态势1
1.1ChatGPT出现前的孕育阶段1
1.2ChatGPT出现标志着人工智能迈入通用智能起步阶段3
1.3ChatGPT出现后整体发展演进变化5
1.3.1大模型成为现阶段人工智能产业的技术创新主线5
1.3.2新的主导力量迅速形成，处于技术迭代*快速阶段6
1.3.3领军大模型的产业应用生态壁垒尚未形成9
1.3.4人工智能走向大平台化发展，重塑产业生态10
1.4我国类ChatGPT发展情况11
1.4.1短时间内布局一批大模型产品11
1.4.2我国大模型与国际存在一定差距20
1.4.3底层软硬件短板和差距可能进一步拉大21
第2章技术演进脉络分析23
2.1技术体系分析23
2.2底层技术架构24
2.2.1Transformer是大模型底层架构的共识24
2.2.2模型运行机理类似猜词游戏26
2.2.3模型类型分为两类，稠密模型和混合模型各有侧重30
2.3三大主要基础模型类型发展情况32
2.3.1语言模型：闭源GPT-4优势显著，开源模型试图破局34
2.3.2计算机视觉：谷歌ViT基础模型主导35
2.3.3多模态：多路线并行，探索通用智能路径36
2.4模型能力提升突破方向37
2.4.1微调技术是模型创新的重点37
2.4.2人类反馈强化学习是解决幻觉、强化事实理解的关键40
2.4.3思维链提示学习技术是提升逻辑推理的重要探索方向41
2.5应用模型发展情况42
2.5.1科学计算模型加速科学发现、助力工业生产43
2.5.2编程与数学大模型体现复杂逻辑推理能力44
2.5.3知识问答提升人机交互体验47
2.5.4感知决策大模型加速推动具身智能落地48
第3章产业体系升级重点趋势51
3.1框架发展情况52
3.2芯片发展情况54
3.3软硬协同发展情况56
3.4开源生态发展情况57
3.5技术平台发展情况59
3.6数据发展情况62
第4章重点领域应用现状67
4.1大模型带来人工智能应用新范式67
4.2大模型促进经济发展69
4.3大模型改善民生服务72
4.4大模型加速科学发现74
第5章我国发展情况76
5.1大模型发展情况76
5.2框架发展情况79
5.3数据发展情况81
5.4AI芯片发展情况83
5.5软硬协同发展情况83
第6章驱动经济社会变革展望85
6.1大模型对经济社会影响86
6.2大模型对国家安全影响89
6.3大模型对创新驱动影响91
6.4大模型发展热潮下的冷思考92
参考文献94
《中国电子信息工程科技发展研究》编写说明
前言
第1章ChatGPT发展历程及演进态势1
1.1ChatGPT出现前的孕育阶段1
1.2ChatGPT出现标志着人工智能迈入通用智能起步阶段3
1.3ChatGPT出现后整体发展演进变化5
1.3.1大模型成为现阶段人工智能产业的技术创新主线5
1.3.2新的主导力量迅速形成，处于技术迭代*快速阶段6
1.3.3领军大模型的产业应用生态壁垒尚未形成9
1.3.4人工智能走向大平台化发展，重塑产业生态10
1.4我国类ChatGPT发展情况11
1.4.1短时间内布局一批大模型产品11
1.4.2我国大模型与国际存在一定差距20
1.4.3底层软硬件短板和差距可能进一步拉大21
第2章技术演进脉络分析23
2.1技术体系分析23
2.2底层技术架构24
2.2.1Transformer是大模型底层架构的共识24
2.2.2模型运行机理类似猜词游戏26
2.2.3模型类型分为两类，稠密模型和混合模型各有侧重30
2.3三大主要基础模型类型发展情况32
2.3.1语言模型：闭源GPT-4优势显著，开源模型试图破局34
2.3.2计算机视觉：谷歌ViT基础模型主导35
2.3.3多模态：多路线并行，探索通用智能路径36
2.4模型能力提升突破方向37
2.4.1微调技术是模型创新的重点37
2.4.2人类反馈强化学习是解决幻觉、强化事实理解的关键40
2.4.3思维链提示学习技术是提升逻辑推理的重要探索方向41
2.5应用模型发展情况42
2.5.1科学计算模型加速科学发现、助力工业生产43
2.5.2编程与数学大模型体现复杂逻辑推理能力44
2.5.3知识问答提升人机交互体验47
2.5.4感知决策大模型加速推动具身智能落地48
第3章产业体系升级重点趋势51
3.1框架发展情况52
3.2芯片发展情况54
3.3软硬协同发展情况56
3.4开源生态发展情况57
3.5技术平台发展情况59
3.6数据发展情况62
第4章重点领域应用现状67
4.1大模型带来人工智能应用新范式67
4.2大模型促进经济发展69
4.3大模型改善民生服务72
4.4大模型加速科学发现74
第5章我国发展情况76
5.1大模型发展情况76
5.2框架发展情况79
5.3数据发展情况81
5.4AI芯片发展情况83
5.5软硬协同发展情况83
第6章驱动经济社会变革展望85
6.1大模型对经济社会影响86
6.2大模型对国家安全影响89
6.3大模型对创新驱动影响91
6.4大模型发展热潮下的冷思考92
参考文献94
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