今天分享AIGC系列深度研究報告：AIGC專題：2023 AIGC GPT賦能通訊行業應用***V20
報告出品方：亞信科技）。
報告共：134頁。
專題報告**：人工智慧學院
2022 年被認為是 AI 生成內容 （AIGC） 的第一年。 ChatGPT作為AIGC在自然語言領域的代表，在2024年底一推出就掀起了一場可以牽扯到所有人、各行各業的“火”，而2024年3月GPT-4的發布，更是進一步推動了“事態公升級”。 ChatGPT GPT-4 引發的全球關注，不少讓人想起 2016 年 AIPHAGO 擊敗人類圍棋世界冠軍的那一刻。 如果說AIPHAGO代表了AI在專業領域戰勝人類的起點，那麼ChatGPT GPT-4似乎已經邁出了邁向通用人工智慧的第一步。 這是自第三次人工智慧浪潮以來所有積累的成果，人工智慧技術已經到了即將大規模產業化的臨界點。
ChatGPT 將單調的人機交流演變為前所未有的自然、高效、創造性的人機協作，代表了生產力的提高。 ChatGPT有多重要？埃隆·馬斯克（Elon Musk）評論道："它太好了，不能嚇人，我們離危險的強大人工智慧不遠了。 黃仁勳評論道：“這是AI世界的iPhone時刻。 法案。 “個人電腦與網際網絡的出現一樣重要，”蓋茨說。 是當下最重要的創新，將改變世界。 在ChatGPT的基礎上，GPT-4在各種專業和學術基準測試中進一步展現了“人類水平”的表現，在事實性、可引導性和可控性方面取得了“歷史最佳”的成績。 當然，GPT-4 並不是萬能的，但仍然存在與早期 GPT 模型相似的侷限性，例如：犯常識性錯誤、缺乏對新世界的了解、社會偏見、幻覺、推理錯誤等。 但我們看到，技術的背後是始終優化學習和進步的能力。
在ChatGPT GPT-4席捲全球的熱潮中，人們深刻認識到，人工智慧作為變革性技術和經濟社會發展的關鍵力量，將給全球產業帶來巨大的飛躍和突破性發展，深刻影響未來的世界競爭格局。 通訊行業作為資訊通訊基礎設施的建設者和運營商，不僅為AL的發展提供基礎設施支撐，更是AI應用落地的領跑者。
AIGC 與 GPT-4
AIGC 是一種新的內容製作方式，它使用 AI 技術自動生成內容，遵循專業生成內容 （PGC） 和使用者生成內容 （UGC）。 AIGC根據其內容形式不同，可分為文字、影象、音訊、**和跨模態生成。 文字方面，如文字建立、生成、問答對話等，以及影象方面，如編輯、生成、3D影象生成等;音訊，如文字合成語音、語音轉殖、**生成等;畫質提公升、內容創作、風格轉換等方面;在跨模態方面，如文字生成**、文字合成**、影象描述等，不同內容模態的技術應用場景也有各自的子類目。
ChatGPT是AIGC發展的第一座豐碑。 ChatGPT 是人工智慧研究公司 Openal 於 2022 年 11 月發布的會話式大型語言模型，是一款基於人工智慧技術的自然語言處理工具和應用程式。 ChatGPT的全稱是Chat Generative Pre-trainedTransformer，顧名思義，它是以Transformer為基礎設施，採用預訓練和生成方法構建的面向對話的大語言模型，是AIGC在文字ChatGPT的典型代表，其主要目的是生成對話，它可以學習和理解人類語言進行對話， 根據聊天的上下文進行自然流暢的互動，還可以完成郵件撰寫、文案撰寫、文字翻譯、**生成等任務。
ChatGPT 通過提供前所未有的高效、自然的人機互動體驗和極具創意的內容生成能力，成為 AL 時代的第乙個“殺手級”應用。 ChatGPT 等生成式人工智慧工具將使機器能夠大規模地參與知識和創造性工作，從而顯著提高生產力，讓數十億人參與其工作的各個方面，並可能產生數萬億美元的經濟價值。
ChatGPT覆蓋了NLP的所有領域，其所代表的大規模預訓練語言模型（LLM）或基礎模型已成為工業界和學術界最受關注的研究熱點，並引領了近期自然語言處理（NLP）乃至人工智慧領域的正規化轉變，可能對人工智慧的技術發展產生重大影響。
在 ChatGPT 發布僅 4 個月後，Openal 於 2023 年 3 月正式發布了多模態預訓練大模型 GPT-4。 GPT-4 支援**和文字輸入並生成文字輸出，相比 ChatGPT 增加了對圖片的識別能力，並且可以生成歌詞、創意文字、學習使用者的寫作風格等，更具創意和協作性。 GPT-4 的輸入限制已提高到 2擁有 50,000 字和 ChatGPT 的 8 倍處理能力，可用於長篇內容創作、擴充套件對話、文件搜尋和分析等應用，並且可以用所有流行的程式語言編寫**。 GPT-4 優於現有的大型語言模型以及當前最先進的 （SOTA） 模型，並且在許多現實世界場景中的智慧型程度較低，但在各種專業和學術基準中都展示了人類水平。
GPT-4 的能力分析
NLP領域研究包括許多子領域，從任務上可以分為兩類：一類是中間任務，如中文分詞、詞性標註、句法分析、參照消解等;另一類是最終任務，如文字分類、文字摘要、機器翻譯、文字對話等，最終任務的完成往往取決於中間任務的結果。 隨著 GPT 等 LLM 的出現，中間任務逐漸退出，LLM 可以直接端到端地實現最終任務。 ChatGPT GPT-4 以自然對話式人類表達的方式，在 LLM 和人之間提供了乙個全新的互動介面，並以統一的介面方式支援 NLP 所有領域的端到端最終任務。 在日常對話中，ChatGPT 和 GPT-4 之間的差異很小。 但是，當任務的複雜度超過某個閾值時，GPT-4 的表現優於 ChatGPT。 目前，通過與 OpenAI 的合作，一些組織已經使用 GPT-4 開發了一系列創新產品，例如 Duolingo（GPT-4 深化對話）、Be My Eyes（使用 GPT-4 改變視覺可訪問性）和 Stripe（利用 GPT-4 簡化使用者體驗和打擊欺詐）等。 以下是使用 GPT-4 對話介面的 GPT-4 端到端任務能力分析示例。
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