OpenAI技术发展及数字化转型应用场景分析 - 企业数字化领导力峰会 v1.pdfVIP

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2023-09-14 发布于四川
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OpenAI技术发展及数字化转型应用场景分析 - 企业数字化领导力峰会 v1.pdf

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OpenAI技术发展及数字化转型应用场景分析 Generative Pre-trained Transformer 1956 1997 2017 模型发布时间参数量训练数据量开源训练一次成本 GPT 1 2018年6月 1.17亿 5G 是 GPT2 2019年2月 15亿 40G 是 GPT3 2020年5月 1750亿 45T 否平均140万美元 2020 Prompt ：200卡A 100, 2周完整训练: 1000卡A 100, 4周 GPT3.5(微调) 2022年1月 1750亿 45T 否平均140万美元 GPT4 2023年3月未知未知否未知 Low-hanging Fruits 在迅速耗尽热度较⼆到四⽉的⾼峰期已经减少了 40%；主流⼚家的⽅案同质化严重，已经进⼊价格战各种 benchmark 和 evaluation 是⾮常局限的，与具体业务相差甚远派生 Open AI 的大模型派生有关于Chat GPT的四点小知识： 1. GPT 家族：Chat GPT 、Codex 、 DALL·E 都是以GPT3.5为基础衍生出预训练模型家族 GPT X Codex Embedding 来的应用生成文字生成代码生成向量 2. ChatGPT最早是工程师为了验证GPT (俗称大模型或大语言模型) 的实际应用能力而派生出的应用