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大语言模型丨研究报告
导语：
ChatGPT这一现象级突围产品的横空出世，拉开了大语言模型产业和生成式AI（AIGC）产业蓬勃发展的序幕。海外市场，OpenAI、微软、谷歌、Meta等巨头动作频频。中国市场也百花齐放：百度、阿里、华为、腾讯、360、商汤、京东、科大讯飞、字节跳动等巨头厂商结合自身业务及战略布局，陆续宣布研发或已发布大语言模型产品；垂直赛道及大模型解决方案厂商则锚定一个或多个行业领域，意图打造“数据飞轮”护城河；应用层厂商则积极试水整合大模型能力，提升产品功能；众多科技大佬也宣布进军大模型领域进行创业。市场热度高涨，中国人工智能产业迎来了难得的发展契机。
在热潮背后，产业的可持续发展，各类参与者的机会和价值点值得深思。艾瑞据此发布本篇报告，将着重分析，“ChatGPT的成功之路”、“中国类ChatGPT产业发展趋势”、“ChatGPT应用场景与生态建设”、“ChatGPT浪潮下的‘危’与‘机’”四个问题。聚焦国内市场，辨析中国自研通用基础大语言模型的重要意义、分析中国大语言模型产业参与角色分化路径及原因、梳理呈现中国大语言模型产业受益链图谱、辨析大语言模型对数字产业生态的重要价值。
当然，在大语言模型的优秀表现中也隐藏着社会各界对可信、数据与隐私安全、滥用风险、伦理等问题的疑虑。但毋庸置疑的是，大模型产业的蓬勃发展将助力AI工业化进程、变革海量应用交互方式、创造数字产业新的增长空间。从国家、企业到个体都需立足长远，迎接AIGC与通用人工智能（AGI）时代的到来。
• 讨论1：OpenAI ChatGPT的成功之路
核心观点：ChatGPT在说好“人话”上的优异表现，远远超出了大众对于一款聊天机器人的预期，也标志着通用基础大模型的落地突破。OpenAI的成功则是一场初心+资源（数据、资金、算力、人才等）加持的长期主义胜利。
ChatGPT——生成式AI里程碑
生成式AI的重大突破，通用基础大模型的胜利
相比之前的生成式对话产品，ChatGPT （Chat Generative Pre-trained Transformer ）在大范围连续对话能力、生成内容质量、无极4语言理解能力和逻辑推理能力上都得到大幅提升，是生成式AI（AIGC）极为关键的发展节点。“Chat”指向它的功能，“Generative”代表它属于生成式算法。生成式算法在过去数年中受制于RNN的内生缺陷始终发展缓慢，直到2017年 “Transformer”架构出现并解决了传统RNN模型的问题，生成式AI才开始在预训练的Transformer架构之上焕发生机，NLP、CV甚至多模态领域通用基础大模型飞速演进。在模型参数量几何级数增长以及多种训练方式的探索之中，ChatGPT横空出世，也标志着通用基础大模型将突破NLP领域以小模型为主导的传统发展范式。
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探秘ChatGPT的能力从何而来？
RHLF指令精调+能力涌现，让大模型说好“人话”
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成功背后：秉承初心+巨量资源
不仅是多种关键要素的聚合，更突显方向与路径的重要性
ChatGPT的成功是一场初心+资源加持下的长期主义的胜利，GPT模型正是在密集烧钱策略后出现的，而ChatGPT这一明确指向商业化的产品则显然受到OpenAI从非营利向半营利转型的发展路径影响。
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技术能否赶超ChatGPT？
存在赶超机会，但中外差距短期难以追平
与ChatGPT功能对标的大语言模型(Large Language Models, LLMs)，目前国外主要有Google推出的Gopher、LaMDA以及Meta的Llama等；国内为百度首发的“文心一言”、360发布的大语言模型、阿里发布的“通义千问”、商汤发布的“商量”等。虽从对话和文本生成的直观体验看ChatGPT略胜一筹，但对于Google等国外大厂而言，克隆ChatGPT并不存在太高壁垒，当前暂时落后主要是出于公司战略与技术理念差异，选择了不同技术路线，随着各家探索成果和新技术方法的实践不断推进，仍存在对GPT系列模型赶超的可能。对百度等国内大厂而言，则在数据、算力、工程化能力等关键要素上存在短板，短期内难以对国外领先大模型实现赶超，为跟随者角色，长期更需要国内AI全产业链整体进化。
