整编 |Carol参考 |《AIGC 发展趋势报告 2023》
出品 | AI科技大本营
“Generative AI(生成式AI)有什么社会价值?”生成算法
预训练模型
多模态
生成算法生成算法并非新技术,2014年由伊恩古德费洛最早提出生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN )是最早的生成式模型。之后,进一步出现了Transformer、Diffusion等深度学习生成算法,下表为生成式算法的演进时间轴。图片来源:《AIGC 发展趋势报告 2023》可以说,AIGC背后的三个最重要的算法模型就是GAN、Transformer和Diffusion。GAN的重要性体现在最早推出,衍生了许多流行架构和变种,还有大量科学家和研究人员在使用这一模型。Transformer则是因为应用领域的广阔,包括NLP、CV 等领域的应用。后来出现的BERT、GPT-3、LaMDA等预训练模型都是基于Transformer模型建立的。Diffusion则因为最优化模型性能的表现,包括灵活的模型架构和精确的对数似然计算,让其成为最先进的图像生成模型。预训练模型在《报告》中,是这样形容预训练的重要性的:预训练模型引发了 AIGC技术能力的质变。之所以称为“质变”,正因此后基于大量数据训练、拥有巨量参数成为AIGC实现多任务、多语言、多方式的核心驱动力。预训练开始的标志性事件是谷歌在2018年发布基于Transformer的机器学习方法BERT,自此AI进入大炼模型参数的预训练时代。由谷歌掀起的这场预训练旋风也拉起了一帮AI巨头和独角兽们的热情参与,下表是主要的AIGC预训练模型。图片来源:《AIGC 发展趋势报告 2023》多模态除了生成算法和预训练,AIGC 要达成工程化也少不了多模态。在这点上,CLIP的重要性就体现出来了。2021年,OpenAI团队将跨模态深度学习模型 CLIP进行了开源,能够将文字和图像进行关联。这样一来,就从早期的单NLP、CV模型,扩展到语言文字、图形图像、音视频等多模态、跨模态模型。 产业生态化:上、中、下游,看MaaS如何加持生成算法、预训练模型、多模态让AIGC实现工程化,但一项技术能否真正撬动市场,还需要看它能否产业化。在如何构建产业化上,《报告》给出的结论是:AIGC产业生态加速形成和发展,走向模型即服务(MaaS)的未来。这些年来,SaaS(软件即服务)、PaaS(平台即服务)和IaaS(基础设施即服务)我们听了很多,当模型也变成一种服务之后,AIGC的产业未来会呈现出怎样的形态?图片来源:《AIGC 发展趋势报告 2023》如上图所示,从左到右依次是基础层、中间层和应用层。AIGC正越来越多地参与到数字内容的创意性生成工作,以人机协同的方式释放价值,成为未来互联网的内容生产基础设施;
AIGC带来的内容生产方式变革开始引起内容消费模式的变化,未来应用生态和消费市场将走向多样化;
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