ChatGPT引領生成式AI蓬勃發展 成為2023年AI技術關鍵趨勢
ChatGPT引領生成式AI蓬勃發展,生成式AI(Generative AI)是一種基於深度學習模型的人工智慧技術,主要功能為生成新數據、圖像、文字內容、音訊等資源,具有非常廣泛的應用,在圖像生成方面,可生成逼真的圖像或多種風格和變形效果,在文字或語言生成方面,可用於自動寫作、翻譯、對話機器人等方面。
自然語言技術是生成式AI的重要核心技術之一,自然語言處理(NLP)是一門研究如何使計算功能夠理解、生成和操作自然語言的技術。在生成式AI中,NLP技術主要應用於生成文字內容方面,生成文字內容需要模型具備語言理解、生成和流暢度等能力,其中,大型語言模型是生成文字內容的核心技術,它是一種能夠根據前面的詞語序列預測下一個詞語的模型,可以用於文字內容生成、機器翻譯等多個NLP任務。
目前爆紅的ChatGPT即使用大型語言模型技術,ChatGPT的語言模型為OpenAI開發的GPT3.5,GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列是由OpenAI開發的大型語言模型,功能語言生成、語言理解、機器翻譯等。GPT的發展可以分為以下幾個階段:
GPT-1於2018年發布,具有1.17億個參數的Transformer模型,使用了網頁資料和Wikipedia等大量的無監督文字內容資料進行預訓練,GPT-1主要用於語言生成任務,例如完成文字內容、寫詩等。
GPT-2於2019年發布,參數量增加至1.5億個,GPT-2通過使用與GPT-1相同的訓練資料和模型架構,但使用更大的參數和更多的訓練資料來提高效能,GPT-2在文字內容生成、語言理解、機器翻譯等方面都取得了很好的效果。
GPT-3於2020年發布,是目前GPT系列中最大的模型,擁有1750億個參數,GPT-3使用了與GPT-2相同的Transformer模型,但使用了更多的訓練數據,包括網路上的大量文字內容數據和其他資源,GPT-3可以通過少量的範例數據進行機器翻譯、文字內容生成、問答等多種自然語言處理任務,甚至可以進行對話和寫作等。
GPT-3.5於2022年發布,為GPT-3調整後的模型版本,縮減參數量(約13億個參數)與增加人類回饋強化學習(RLHF)功能。
GPT-4於美國時間2023年3月14日發布, 升級為多模態AI模型,可支援圖片輸入及以文字解釋圖像等,生成的答案錯誤更少、正確性比GPT-3.5 高40%。
生成式AI技術成熟帶動軟硬體市場需求增加,以3階層進行分析,基礎層建立模型需進行資料標註、預先訓練與微調工作,受惠產業包含AI運算晶片(Intel、AMD、NVIDIA等)、晶圓代工(台積電、聯電、三星半導體等)、伺服器(戴爾、廣達、緯創等);中間層為生成式AI模型營運工作,受惠為雲端資料中心包含Azure、Amazon Web Services、Google Cloud Platform等,應用層為導入應用領域包含媒體、教育、電子商務等,受惠應用軟體類型包含文字、圖像、音樂類等。
台灣領先全球的半導體、高速運算伺服器的研發能力,為將成為生成式AI技術發展重要關鍵之一,另外,軟硬整合亦是需要重視的部分,包括硬體加速、軟體改進、演算法和模型改進等方面,其有助於提高生成式AI的效率與效能,並且推動其應用的更加廣泛和深入。
「AI EXPO Taiwan 2023」將於2023年4月19~21日在台北華山文創園區舉行,透過未來展場、不知講堂、超級舞台 、AI創新獎、線上影城之五大活動貫穿展會,為期三天的實體活動深入探討AI產業鏈前瞻動向,為台灣最具指標規模的AI專業展會。
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