中国智能媒体创新发展报告2022-2023.docx
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1、报告目录Oi 7大模型带来媒体融合新机遇中国智能媒体年度理论探讨*中国智能媒体发展趋势研判大模型带来媒体融合新机遇Report on the Development of Intelligent Media Convergence in China ( 2022-2023 )- 技术环境:能力升级,迭代更新美国中国伴随计算机技术与人工智能 技术的研发突破,新一轮的发 展热点也逐步显现,CHATGPT 的爆火带来的是整体大模型行 业的齐头并进,从自然语言模 型到深度机器学习,大模型技 术推动着新一轮的Al技术的发 展。通用AI能力的广泛应用也 使得大模型技术日趋成熟,同 时掌握尖端大模型技术的水
2、平 高低也成为了国力竞争的衡量 参考之一。Tuhng-NLG (mt. EN) 170 亿KB 1-5BG8300500GPUsGPT-3(0per. EN)tt: 17DC MB: STOGB*: 10000V1GPUsText Sw (OpenA. EN) Ml: 67”:IMM 320GFtMysSMtchEN)M 16BC BB: TSOGB : 32 TPU .天曼凭这,EN)V 300 亿:- ffS -PalM ( S*. EN) 548 亿WR -VS- 4096 TPlMB,古(争为)NIP&CV& ”等&”it.MLwOo 亿Cta 40TB Xa(Mr)M WSMIM 2
3、X)(mM) NlPftS 175 万。BB 49TBB.文本M: WMWH文心 ERNlt 10 ( ) NlP 100 CWR 4TB文本M: 384 VlOO GPUlM6(M)It WO 亿mi 19TBX床冬光V床前照月光语音合成(TTS)文本文本理解)语义。4语义 文本生成(b) Visual Grounding(a) Ob*ct Detection(a) Object Detection(b) Visual Grounding- 技术环境:能力升级,迭代更新预训练大模型预训练大模型是目前深度学习领域的一个重要趋势,它通常涉及使用大量数据对大型 神经网络进行预训练,以学习一种普遍适
4、用的知识表示。此类模型一般分为两个阶段 进行训练:预训练阶段和微调阶段。预训练阶段:在这个阶段,模型会在大量无标签数据上进行训练,例如整个互联网上 的文本。这个过程被称为无监督学习,因为模型只需预测输入数据的某些方面,而不 需要任何人工标签。在这个过程中,模型会学习到丰富的数据表示,例如单词、短 语、句子的含义和它们如何组合在一起。微调阶段:在这个阶段,预训练过的模型会在特定任务的有标签数据上进行进一步训 练。例如,如果我们要训练一个新闻分类器,我们就可以在具有新闻类别标签的新闻 文章数据上进行微调。在微调过程中,模型会学习到如何将在预训练阶段学到的知识 应用到特定任务上。二.产业环境:大厂入
5、局,构建生态国内各大科技企业纷纷入局Al大模型大模型增强了Al技术的通用性,助力普惠AI的实 现。未来,大模型有望于场景深度融合,配合专业 工具和平台支持应用落地,开放的生态来激发创 新,形成良性循环。头部企业均采取模型+工具平台+生态三层共建 模式,有助于业务的良性循环,也更容易借助长期 积累形成竞争壁垒。公司大模型模型底座NLP大模型CV大模型多模态大模型相色Bai盆百度文心大模型飞桨 PaddIePaddIe 深度学习平台文心NLP大模型 (ERNIE3.0)文心CV大模型 (VIMER系列)文心跨模态大 模型(ERNIE 变体)构建了文心 大模型层、 工具平台层、产品与社区 三层体系T
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