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[报告] 2024.4.3计算机行业研究:如何实现AGI:大模型现状及发展路径展

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链接: https://pan.baidu.com/s/1WIeP_GKoo-2Z2n1bzmkK5g?pwd=9ja5 提取码: 9ja5

这份文件是国金证券发布的关于计算机行业研究的报告,主题为“如何实现AGI:大模型现状及发展路径展”,发布日期为2024年4月3日。报告主要探讨了大模型在实现通用人工智能(AGI)方面的当前状态、挑战和未来发展方向,并提出了投资建议。以下是报告的核心内容概述:
  • 大模型与AGI的距离:当前大模型能力处于Emerging AGI水平,能够执行复杂多步骤任务,但处理任务的广泛性仍有待提升。不同类型的大模型成熟度不同,语言大模型相对较成熟,多模态大模型已能商业化,而具身智能大模型还在探索阶段。
  • 实现AGI的途径
    • Scaling Law:模型性能随着参数量、数据集规模、训练计算量的增加而提高。短期内,扩大参数量仍是提升模型性能的有效方法。
    • 算法改进:Transformer架构仍有创新空间,微调和稀疏结构(如MoE)是提升模型性能的重要方法。
  • 商业落地策略
    • 开源模型与闭源模型的性能差距逐渐缩小,寻找合适的应用场景可能比单纯开发模型更为重要。
    • 高人工替代率的场景应成为重点,如聊天机器人、文本/图像/视频创作等领域。


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