| 詳細信息 |
ChatGPT訓練成本測算-總成本持續提升同級別參數消耗量將顯著下降 |
| 編輯： 來源：國海證券 時間：2023/3/25 |
隨著參數量快速膨脹，算力成本會持續上升； 但隨著模型壓縮、蒸餾等，同參數量J別的模型算力消耗量會顯著下降。 數據獲�。弘S著應用較快數據反哺，數據獲取邊際成本將下降； 數據標注：有兩個方向，一是無監督學習流行、標注自動化提升，數據標注成本下降；而是對于 專業L域、圖像視頻等復雜數據標注需求提升。 隨著數據量快速膨脹，訓練數據集需求越來越大，數據存儲成本也將相應提升。 AI資產復用、自動化程度提升，規模效應，單位人力成本下降
|
| 【聲明：轉載此文出于傳遞更多信息之目的，并不意味著贊同其觀點或證實其描述，文章內容僅供參考，如有侵權，請聯系刪除�！� |
| 推薦信息 |
|
AIGC發展歷程:文本生成技術較成熟,圖片視頻生成值得期待
早期萌芽階段:受限于科技水平AIGC僅限于小范圍實驗;沉淀積累階段:AIGC從實驗性轉向實用性;快速發展階段: 深度學習算法不斷迭代人工智能生成內容百花齊放效果逐漸逼真
每一輪人機交互的變革以及帶來產業級投資機會
手勢追蹤,Insideout,Outside-in,眼球追蹤等,交互方式多元化,沉浸感強;人機共生,文字,音頻,視頻,3D,策略等交互模式融合,智能化程度顯著提升
ChatGPT采用RLHF學習機制,有哪些優點
GPT-3采用無監督學習機制,優點在于無需人工進行數據標注,可以節省模型訓練成本;ChatGPT采用RLHF學習機制屬于強化學習,更符合人類偏好
ChatGPT發布后市場反應-用戶體驗 算法的突破
GPT3.5訓練階段總算力消耗約 3640PF-days,約使用10000個GPU+285000個CPU, OpenAI耗費10億美元租用Azure,每個月,ChatGPT預計花費公司1200萬美元
ChatGPT的一小步,AI的一大步
ChatGPT 經過多類技術積累，最終形成針對人類反饋信息學習的大規模預訓練語言模型
數字機器人公司壹沓科技完成近2億元B輪融資 ，由鼎暉VGC領投
壹沓科技分別在2020年及2021年完成A輪和A+輪融資,陸續引入SIG海納亞洲,IDG資本,鐘鼎資本,紅杉中國等投資機構,本輪融資由鼎暉VGC領投
ChatPaper總結arXiv論文濃縮成固定格式文字少且易讀
ChatPaper可根據用戶關鍵詞下載 arXiv 上的最新論文,利用 ChatGPT3.5 API 強大的歸納能力,將其濃縮成固定格式,文字少且易讀,支持個人自己部署
FateZero文本能編輯視頻
FateZero文本能編輯視頻增加 Pokémon 動漫風格,增加水墨畫風格,除了視頻的風格遷移,也支持修改里面的內容,松鼠吃胡蘿卜變成兔子吃茄子 |
| 智能運輸機器人 |
| AGV無人運輸機器人-料箱版 |
| AGV無人運輸機器人-標準版 |
| AGV無人運輸機器人-料箱版（鈑金材質） |
| AGV無人運輸機器人-貨架版（鈑金材質） |
| AGV無人運輸機器人-貨架版（亮面不銹鋼材質） |
| AGV無人運輸機器人-開放版 |
| 行業動態 |
