刚刚公布大型语言模型的最新版本—GPT4，该版本比以前的版本“更大”，这意味着其已经在更多的数据上进行了训练，并且在模型文件中有更多的权重，这使得它的运行成本更高。
表示，新模型将产生更少的错误答案，更少地偏离谈话轨道，更少地谈论禁忌话题，甚至在许多标准化测试中比人类表现得更好。
例如，GPT-4在模拟律师考试的成绩在考生中排名前10%左右，在SAT阅读考试中排名前7%左右，在SAT数学考试中排名前11%左右。#到底有多牛#
行业概览
是开发的基于GPT3.5和人类反馈强化学习的自然语言处理模型。
在互联网开源数据集上进行训练，引入人工数据标注和强化学习两项功能，实现“从人类反馈中强化学习”（ from Human ，RLHF）。
因此，相比于之前的模型，可以用更接近人类思考的方式，根据上下文和情景，模拟人类的情绪和语气回答用户提出的问题。
目前大规模商业化的语音技术多采用深度学习方法，的面世让人看到大模型（当前深度学习的主流方案）同强化学习的结合能带来的机器理解力和内容输出能力的提升。
生成式AI的表现出强交互能力和商业化潜力将赋能包括视频、图像、语 音在内的多种相关产业的进展。
未来基 于类模型并结合语音合成和语音识别的智能语音方案将成为新一轮包括 养老、教育类服务机器人厂商角逐的技术和迭代方向。
国内布局厂商
随着相关热度持续增加，国内外科技企业相继宣布或将在未来推出“类”产品。
2月7日，百度官宣其新的大模型项目“文心一言”，英文名ERNIE Bot。ERNIE是百度开创性提出的基于知识增强的持续学习语义理解框架。
ERNIE在情感分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答等16个公开数据集上全面显著超越世界领先技术，在国际权威的通用语言理解评估基准GLUE上，得分首次突破90分，获得全球第一。
ERNIE在工业界得到了大规模应用，如搜索引擎、新闻推荐、广告系统、语音交互、智能客服等。
三六零、有道、阿里、昆仑万维、字节、华为等公司计划推出“类”模型。
AI芯片：算力支撑
发布之后迅速引起全球范围的广泛关注，各大厂商也相继宣布GPT模型开发计划。以GPT模型为代表的大模型训练和应用带来底层算力需求的显著提升，相应地，需要大量AI芯片为其提供算力支撑。
训练AI模型需要规模庞大的数据集，在AI芯片中存储的数据越多，训练大模型的速度就越快，训练准确度也更高。因此，算力规模的提升，最终将带动存储芯片的需求增长。
根据《2022年北京人工智能产业发展白皮书》数据，截至2022年10月，北京拥有人工智能核心企业1048家，占我国人工智能核心企业总量的29%。大模型将为我国AI服务器市场带来约345.50亿美元的市场空间。
市场空间巨大，AI芯片将深度受益此次浪潮。
AI芯片主要分为GPU、FPGA和ASIC三类，目前GPU在加速计算领域应用最广。
2021年，英特尔以62%的市场份额在GPU整体出货量上领先（以集成显卡为主全球AI芯片市场三足鼎立。
英伟达成为云端训练AI芯片的一大巨头，AMD（ROCm， Open ）正发力加速追赶，英特尔借助PC端优势跟进，成为AI芯片界的三巨头。
部分终端企业如苹果、谷歌等，根据自身产品发展需求开发芯片，另一部分参与者则专注于智慧安防、自动驾驶等终端垂直细分领域。
中国AI芯片市场入局者众。行行查 | 行业研究数据库 数据显示，海思半导体已成为国内营收规模最大的集成电路设计企业，以昇腾系列为主要GPU产品，在AI终端芯片具有优势。云端领域，百度可提供云上GPU服务器；海光信息、天数智心与登临科技均以GPGPU为主打，是国内特定细分领域的主要竞争对手。
323AI导航网发布
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