計(jì)算機(jī)行業(yè)：大語言模型的前世、今生與未來

(相關(guān)資料圖)

大語言模型：NLP技術(shù)的奇點(diǎn)時刻。語言模型的核心是對任意一段文本序列進(jìn)行概率建模，用一個高維向量來表示一個token的全部特征。我們將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于NLP領(lǐng)域的范式轉(zhuǎn)移總結(jié)為"有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)->預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)->預(yù)訓(xùn)練+提示"。其中，ChatGPT的橫空出世開啟了“預(yù)訓(xùn)練+提示”的新范式，這主要得益于OpenAI對生成類模型（GPT）和算法規(guī)模化（Scalability）這兩個基礎(chǔ)技術(shù)路線的成功押注，大語言模型“涌現(xiàn)”出了解決復(fù)雜問題的通用能力，催生了本輪全球范圍內(nèi)的生成式AI浪潮。

大模型應(yīng)用：數(shù)據(jù)感知與代理能力。如何將個人的個性化私有數(shù)據(jù)和企業(yè)多年積累的行業(yè)專有知識嫁接到大模型的通用能力上，是大模型在垂直領(lǐng)域商業(yè)化落地的核心技術(shù)問題。我們在報(bào)告中詳細(xì)列舉了三種目前業(yè)內(nèi)主流的實(shí)踐方法，并對其優(yōu)劣進(jìn)行了比較分析。除了獲取外部數(shù)據(jù)外，通過增加代理能力（Agent），讓大語言模型具備自主理解、規(guī)劃、執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力，同時與計(jì)算機(jī)內(nèi)部環(huán)境，甚至物理世界進(jìn)行交互，這也將顯著打開大模型應(yīng)用的想象空間。此外，我們認(rèn)為提升模型支持的上下文長度是應(yīng)用創(chuàng)新的關(guān)鍵靶點(diǎn)，模型小型化也將助力大模型應(yīng)用的商業(yè)化落地。

應(yīng)用分析框架：通用能力與外部能力的組合。大模型應(yīng)用可以被總結(jié)為，在基座模型的通用能力上，疊加一些其他的可實(shí)現(xiàn)的外部能力，這就包括上述的數(shù)據(jù)感知（可連接其他外部數(shù)據(jù)源）和代理能力（允許大模型與環(huán)境互動）。根據(jù)這一范式，我們可以將現(xiàn)階段大模型的應(yīng)用邊界歸納為通用認(rèn)知能力與上述兩種外部能力的排列組合。基于此，展望未來大模型新應(yīng)用的靶點(diǎn)可總結(jié)為：①通用能力的增強(qiáng)（上下文長度、復(fù)雜推理、數(shù)學(xué)、代碼、多模態(tài)等）、②外部能力的擴(kuò)充（處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、使用更復(fù)雜的工具、與物理世界的交互等）

投資建議：AI大模型賦能下游應(yīng)用，C端標(biāo)準(zhǔn)化工具類產(chǎn)品有望率先享受產(chǎn)業(yè)紅利，重點(diǎn)公司包括金山辦公、萬興科技、同花順、科大訊飛、福昕軟件等。AI在B端加速落地，具備細(xì)分行業(yè)數(shù)據(jù)與客戶資源卡位的企業(yè)有望優(yōu)先受益，重點(diǎn)公司包括恒生電子、拓爾思、稅友股份等。算力是AI大模型產(chǎn)業(yè)化落地的必備環(huán)節(jié)，建議關(guān)注AI服務(wù)器相關(guān)廠商以及國產(chǎn)AI芯片廠商：浪潮信息、中科曙光、優(yōu)刻得、紫光股份、海光信息、寒武紀(jì)、拓維信息、神州數(shù)碼以及在向量數(shù)據(jù)庫及垂直大模型領(lǐng)域有技術(shù)優(yōu)勢的星環(huán)科技等。

風(fēng)險提示：AI技術(shù)迭代不及預(yù)期的風(fēng)險，商業(yè)化落地不及預(yù)期的風(fēng)險，政策支持不及預(yù)期風(fēng)險，全球宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險。

（來源：財(cái)通證券）

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