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AIGC行業(yè)報告：ChatGPT-百度文心一言暢想

2023-03-04 17:07 作者:報告派 0人讀過 | 我要投稿

報告出品/作者：民生證券、方競

以下為報告原文節(jié)選

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1.1 ChatGPT為API接口收費(fèi)，我國需自主可控

ChatGPT，AI的曠世之作，持續(xù)引爆市場: 是OpenAI于 2022年11月推出的聊天機(jī)器人，由于其功能強(qiáng)大，例如實(shí)現(xiàn)文章創(chuàng)作、代碼創(chuàng)作、回答問題等功能，我們認(rèn)為其具有跨時代的意義，例如實(shí)現(xiàn)勒“模糊搜索”到“精準(zhǔn)推送”的跨越，因此持續(xù)引爆市場。

ChatGPT為AI接口收費(fèi)，我國需自主可控: OpenAI(ChatGPT母公司)的商業(yè)模式為API接口收費(fèi)，客戶可以通過接入OpenAI的API接口獲取獲取相關(guān)圖像、語言、代碼調(diào)整服務(wù)，我們認(rèn)為此種商業(yè)模式具有“卡脖子”的風(fēng)險，一旦海外禁止API接口權(quán)限，會對我國AIGC生態(tài)造成嚴(yán)重影響，因此我國需要發(fā)展自主可控的“ChatGPT”。

國產(chǎn)生態(tài)正在逐步繁榮，百度打響“ChatGPT”領(lǐng)域“第一槍”：百度是少有預(yù)訓(xùn)練模型(大模型)語言訓(xùn)練能力的公司,其在算法、算力、數(shù)據(jù)、生態(tài)、平臺五方面皆有儲備，根據(jù)百度官方公眾號，百度計劃于2023年3月16日在北京總部召開新聞發(fā)布會，圍繞國產(chǎn)版ChatGPT文心一言，我們認(rèn)為此舉正式意味著我國自主可控的“ChatGPT”即將問世。

1.2 ChatGPT的競爭本質(zhì)即大模型儲備競賽

大模型的是人工智能發(fā)展的必然趨勢: 大模型即“大算力+強(qiáng)算法”結(jié)合的產(chǎn)物。大模型通常是在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)出一種特征和規(guī)則?；诖竽Ｐ瓦M(jìn)行應(yīng)用開發(fā)時，將大模型進(jìn)行微調(diào)，如在下游特定任務(wù)上的小規(guī)模有標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行二次訓(xùn)練，或者不進(jìn)行微調(diào)，就可以完成多個應(yīng)用場景的任務(wù)。

大模型是輔助式人工智能向通用性人工智能轉(zhuǎn)變的堅實(shí)底座: 大模型增強(qiáng)了人工智能的泛化性、通用性，生產(chǎn)水平得到質(zhì)的飛躍，過去分散化模型研發(fā)下，單一AI應(yīng)用場景需要多個模型支撐，每個模型需要算法開發(fā)、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、參數(shù)調(diào)優(yōu)等過程。大模型實(shí)現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)化AI研發(fā)范式，即簡單方式規(guī)?；a(chǎn)，具有“預(yù)訓(xùn)練+精調(diào)”等功能，顯著降低AI開發(fā)門檻，即“低成本”和“高效率”。

數(shù)據(jù)、平臺、算力是打造大模型生態(tài)的必備基礎(chǔ): 數(shù)據(jù)是訓(xùn)練大模型參數(shù)的必備，我們認(rèn)為可以理解成“燃料”；算力是訓(xùn)練大模型的底層動力源泉，一個優(yōu)秀的算力底座在大模型(AI算法)的訓(xùn)練和推理具備效率優(yōu)勢；平臺是大模型和算力之間的“橋梁”，可針對不同的模型和硬件，實(shí)現(xiàn)資源的合理分配，達(dá)到軟硬件的最優(yōu)組合，從而大幅提升訓(xùn)練模型的效率。

1.3 大模型帶來的AI技術(shù)與應(yīng)用變革潛能被廣泛驗(yàn)證

大模型帶來的AI技術(shù)與應(yīng)用變革潛能被廣泛驗(yàn)證，可以分為四類，分別是NLP(自然語言處理)、CV(計算機(jī)視覺)、多模態(tài)和科學(xué)計算。

NLP: 近年來，隨著預(yù)訓(xùn)練技術(shù)(大模型)、算力提升以及NLP海量數(shù)據(jù)和任務(wù)特性，大模型預(yù)訓(xùn)練在該領(lǐng)域取得顯著突破，2018年，隨著BERT(谷歌)的誕生，是利用海量無標(biāo)注文本的監(jiān)督學(xué)習(xí)，已經(jīng)刷新多個AI權(quán)威技術(shù)榜單，3億參數(shù)的BERT模型在權(quán)威GLUE的11任務(wù)刷新紀(jì)錄，基準(zhǔn)值推至80.4%，絕對值提升7.6個點(diǎn)。

CV: 目前，主要以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和Transformer為支撐的計算機(jī)大模型快速發(fā)展，比如，2021年的150億參數(shù)的V-MoE推出，在ImageNET準(zhǔn)率高達(dá)90.35%，此外，國內(nèi)廠商也逐漸發(fā)力，盤古CV大模型可提供OCR文字識別，并在多個場景落地。

多模態(tài): 大模型技術(shù)推動多模態(tài)模型不斷迭代升級，比如阿里大模型M6，模型參數(shù)10萬億級別，持續(xù)拓寬大模型應(yīng)用廣度，覆蓋電商、智能交互等場景，此外，OpenAI的CLIP(文本圖像匹配)以及DALL·E2(文生圖)持續(xù)落地。

科學(xué)計算: AI+科學(xué)計算持續(xù)引發(fā)大變革，比如生物制藥、氣象預(yù)報、地震探查、材料等領(lǐng)域，例如Deep-Mind推出的AlphaFold2能夠覆蓋98.5%的人類蛋白質(zhì)組，并對20種其他生物蛋白結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測。

1.4 中美科技巨頭廠商開啟大模型儲備“軍備賽”

美國科技巨頭公司開啟AI大模型 “軍備賽” :u 谷歌: 谷歌推出聊天機(jī)器人Bard，底層代碼為LaMDA，我們認(rèn)為LaMDA與ChatGPT算法具備一戰(zhàn)之力。此外，BERT算法具備庫時代的意義。

微軟:目前，根據(jù)智東西報道，微軟推移動版Bing，語音接入、AI群聊等功能。此外，微軟本身也有在NLP、CV相關(guān)大模型的技術(shù)儲備。

其他: 例如FaceBook、亞馬遜、DeepMind、英偉達(dá)等廠商已經(jīng)加入大模型的“軍備賽”，并分別在NLP、CV或多模態(tài)方面已有相應(yīng)的技術(shù)儲備，應(yīng)用在語言生成、推理、代碼生成、跨模態(tài)搜索等領(lǐng)域中。

我國需有自主可控AI大模型，生態(tài)正逐漸繁榮:ü 百度: 是少有預(yù)訓(xùn)練模型(大模型)語言訓(xùn)練能力的公司，已經(jīng)經(jīng)歷多次迭代，目前已覆蓋眾多方向，目前已有近百萬開發(fā)者使用文心大模型，生態(tài)正在逐步繁榮，合作廠商覆蓋科技、教育、工業(yè)、媒體、金融等諸多產(chǎn)業(yè)。

阿里: 根據(jù)鈦媒體數(shù)據(jù)，M6模型是中文多模態(tài)模型，參數(shù)規(guī)模高達(dá)萬億，已在超40個場景中應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)劇本創(chuàng)作等功能。

其他: 例如騰訊、京東、科大訊飛、字節(jié)跳動、網(wǎng)易等紛紛加入“軍備賽”，分別擁有獨(dú)特技術(shù)架構(gòu)，應(yīng)用在智慧音效、AI視頻創(chuàng)作、AI語音、AI作文、AI搜索等應(yīng)用場景中。

資料來源：公開資料整理，騰訊《AIGC發(fā)展趨勢報告2023》，華西證券研究所

2.1 百度文心一言開啟國產(chǎn)ChatGPT新征程

百度是少有大模型語言訓(xùn)練能力的公司: 其文心大模型和Open AI的GPT模型類似，在2019年就已經(jīng)推出，并且已經(jīng)迭代了多代，從單一的自然語言理解延伸到多模態(tài)，包括視覺、文檔、文圖、語音等多模態(tài)多功能，因此“文心一言”所基于的ERNIE系列模型也已經(jīng)具備較強(qiáng)泛化能力和性能。

我們認(rèn)為百度作為國產(chǎn)ChatGPT“領(lǐng)軍企業(yè)”，符合數(shù)據(jù)、平臺、算力、大模型、生態(tài)多重要素需求: 算力方面，百度擁有自主生態(tài)的算力底座，比如百度智算中心；AI芯片方面，坐擁昆侖芯加速器，實(shí)現(xiàn)了核心自主可控，且性能優(yōu)異；平臺方面，百度具備百度百舸 · AI異構(gòu)計算平臺，具有高性能、高彈性等優(yōu)勢；大模型儲備方面，百度實(shí)現(xiàn)了全生態(tài)的布局，其中包括NLP、CV、大模型、生物計算等領(lǐng)域，且在不同場景中已有較多應(yīng)用。數(shù)據(jù)方面，根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，其擁有5500億條知識，且已經(jīng)應(yīng)用于百度搜索、信息流、智能駕駛、百度地圖、小度等產(chǎn)品。

2.2.1 百度文心一言大模型儲備齊全: NLP(自然語言處理)

百度文心一言NLP方向算法儲備齊全: 其中著名的 ERNIE系列，是基于知識增強(qiáng)的千億模型，用于智能創(chuàng)作、摘要生成、問答、語義檢索、情感分析、信息抽取、文本匹配、文本糾錯等各類自然語言理解和生成任務(wù)，并且模型已經(jīng)可應(yīng)用于醫(yī)療、金融、圖語言、編程、跨模態(tài)、信息抽取等各個方面。此外，PLATO模型，是全球首個超百億參數(shù)規(guī)模的中英文對話訓(xùn)練模型，可以讓機(jī)器人像人一樣具有邏輯且自由對話。

百度文心一言NLP功能強(qiáng)大: 例如ERNIE系列，ERNIE3.0基于知識增強(qiáng)的多范式統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練框架，深入融合的千億級知識，具備強(qiáng)大的語言理解能力與小說、摘要、文案創(chuàng)意、歌詞、詩歌等文學(xué)創(chuàng)作能力。其中與鵬城實(shí)驗(yàn)室合作發(fā)布了知識增強(qiáng)千億大模型 “鵬城-百度·文心“。目前文心ERNIE已經(jīng)刷新93個中文NLP任務(wù)基準(zhǔn)，并多次登頂SuperGLUE全球榜，已在機(jī)器閱讀理解、文本分類、語義相似度計算等60多項(xiàng)任務(wù)中實(shí)際應(yīng)用。

2.2.2 百度文心一言大模型儲備齊全: CV(計算機(jī)視覺)

百度文心一言CV具有顛覆性: VIMER-CAE: 為視覺自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練大模型，創(chuàng)新性地提出 “在隱含的編碼表征空間完成掩碼預(yù)測任務(wù)”的預(yù)訓(xùn)練框架，在圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割等經(jīng)典下游任務(wù)上刷新SOTA結(jié)果。

VIMER-UFO 2.0: 多任務(wù)學(xué)習(xí)模型，行業(yè)最大170億參數(shù)視覺多任務(wù)模型，覆蓋人臉、人體、車輛、商品、食物細(xì)粒度分類等 20+ CV 基礎(chǔ)任，具備支持各類任務(wù)、各類硬件的靈活部署等優(yōu)勢，可以有效解決大模型參數(shù)量大，推理性能差等問題。

OCR -VIMER-StrucTexT 2.0: 為表征學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型解決了訓(xùn)練數(shù)據(jù)匱乏和傳統(tǒng) OCR + NLP 鏈路過長導(dǎo)致的模型表達(dá)能力不足、優(yōu)化效率偏低等問題，能夠廣泛應(yīng)用于文檔、卡證、票據(jù)等圖像文字識別和結(jié)構(gòu)化理解，例如泛卡證票據(jù)信息抽取應(yīng)用、政務(wù)辦公文檔還原應(yīng)用等場景。

VIMER-UMS: 是行業(yè)首個統(tǒng)一視覺單模態(tài)與多源圖文模態(tài)表征的商品多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型，可實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一圖文表征預(yù)訓(xùn)練同時覆蓋商品視覺單模態(tài)、多模態(tài)識別與檢索任務(wù)，可以顯著改善商品視覺檢索和商品多模態(tài)檢索體驗(yàn)。

2.2.3 百度文心一言大模型儲備齊全: 跨模態(tài)、生物計算

文心跨境大模型優(yōu)勢顯著: ERNIE-ViLG2.0是知識增強(qiáng)的 AI 作畫大模型，在公開權(quán)威評測集MS-COCO上取得了當(dāng)前該領(lǐng)域的領(lǐng)先效果，在語義可控性、圖像清晰度、中國文化理解等方面均展現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢；跨模態(tài)文檔智能大模型ERNIE-Layout，基于布局知識增強(qiáng)技術(shù)，融合文本、圖像、布局等信息進(jìn)行聯(lián)合建模，在文檔抽取、布局理解等5類11項(xiàng)任務(wù)刷新業(yè)界SOTA；ERNIE-VIL是首個只是業(yè)界首個融合場景圖知識的多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型。在視覺常識推理、跨模態(tài)圖像檢索、跨模態(tài)文本檢索等典型多模態(tài)任務(wù)中刷新了世界記錄。

文心生物計算大模型在全球具有領(lǐng)先優(yōu)勢: HelixFold-Single是秒級別的蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測大模型，從近3億的無標(biāo)注蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)中隱式的學(xué)習(xí)MSA信息，在90% 的單體蛋白場景上預(yù)測效果持平AF2，在抗體結(jié)構(gòu)預(yù)測場景下，比AlphaFold2預(yù)測結(jié)果更優(yōu)；HelixGEM-2為小分子藥物研發(fā)模型，在量子化學(xué)屬性預(yù)測和虛擬篩選雙場景上達(dá)到領(lǐng)先效果，其上個版本是業(yè)界首個基于幾何構(gòu)象增強(qiáng)的化合物表征模型，引入化合物的三維空間信息，在14個藥物屬性預(yù)測相關(guān)的benchmarks上效果達(dá)到業(yè)界最優(yōu)；HelixFold模型可以端到端地學(xué)習(xí)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，在國產(chǎn)DCU環(huán)境下訓(xùn)練千萬級別蛋白僅需到2.6天，在 GPU 上相同硬件環(huán)境配置下，訓(xùn)練性能和部分場景效果顯著優(yōu) AlphaFold2。

2.3.1 百度底層算力技術(shù)實(shí)力強(qiáng)勁: 百度智算中心

百度智算中心是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要底座: 百度自身具有建設(shè)智能算力中心的實(shí)力，百度智算中心面向人工智能應(yīng)用場景，為政府和行業(yè)客戶提供普惠算力、算法模型和數(shù)據(jù)服務(wù)的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施。可面對人工智能應(yīng)用場景，支持大規(guī)模部署的同時，滿足高并發(fā)、高彈性、高精度等不同計算需求，可支撐城市大腦、產(chǎn)業(yè)金融、自動駕駛等各個垂直化行業(yè)。

方案優(yōu)勢強(qiáng)大，具備多重領(lǐng)先優(yōu)勢: 1、技術(shù)領(lǐng)先，現(xiàn)有千卡并行環(huán)境下實(shí)現(xiàn)加速比90%，可支持大規(guī)模模型訓(xùn)練場景；2、綠色低碳，數(shù)據(jù)中PUE可以低至1.08，左到低能耗、高性能運(yùn)行；3、自主可控，AI芯片、AI框架、開發(fā)平臺、大模型層面、可以做到全棧自研自主可控；4、開放生態(tài)，飛槳已累計凝聚477萬開發(fā)者等。

目前已在江蘇鹽城、湖北宜昌等地落地，建設(shè)內(nèi)容包括智算中心、城市級視頻中臺、數(shù)據(jù)中臺系統(tǒng)、核心物聯(lián)網(wǎng)通信系統(tǒng)、大規(guī)模圖譜分析體系，以及超過270類不同人工智能算法模型。

資料來源：百度智能云官網(wǎng)，華西證券研究所

2.3.2 百度底層算力技術(shù)實(shí)力強(qiáng)勁:百度百舸 · AI異構(gòu)計算平臺

百度AI異構(gòu)計算平臺技術(shù)積累濃厚:包含AI計算、AI存儲、AI加速、AI容器四大核心套件，具有高性能、高彈性、高速互聯(lián)、高性價比等特性，其中平臺已經(jīng)充分汲取了百度多年技術(shù)積累，具備深度融合推薦、無人駕駛、生命科學(xué)、NLP等場景的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能為AI場景提供軟硬一體解決方案，加速AI工程化落地。

百度智能計算平臺具備多重優(yōu)勢: 1、高效率，提供AI超級服務(wù)器、RDMA網(wǎng)絡(luò)、大吞吐低延時的并行文件系統(tǒng)，可大幅提升訓(xùn)練速度和推理效率；2、高密度，支持GPU資源共享與隔離、架構(gòu)感知調(diào)度，提升異構(gòu)資源的容器化部署密度，提升資源利用率；3、良好易用性，支持PaddlePaddle、TensorFlow、Pytorch等多種主流深度學(xué)習(xí)框架；4、多場景部署，可根據(jù)業(yè)務(wù)需求在不同場景部署落地，公有云、IDC等場景；5、樂高式拼接，AI計算、AI存儲、AI容器三大核心產(chǎn)品均可各自獨(dú)立提供服務(wù)。

應(yīng)用場景廣泛: 可用于營銷廣告、無人駕駛、生物科技、語音語義、計算機(jī)視覺等場景中的訓(xùn)練及推理。

2.3.3 百度底層算力技術(shù)實(shí)力強(qiáng)勁: 昆侖芯云服務(wù)器

百度昆侖云服務(wù)器服務(wù)器專為AI算力而生:昆侖芯云服務(wù)器是一種彈性按需、提供高性能通用AI算力的云服務(wù)器，應(yīng)用于AI推理和AI訓(xùn)練加速。昆侖芯云服務(wù)器是搭載昆侖芯的云服務(wù)器，支持K100和R200型號。其中昆侖芯為自主研發(fā)的 AI 通用處理器芯片。其中R200AI芯片采用7nm制成，廣泛應(yīng)用于計算機(jī)視覺、自然語言處理、大規(guī)模語音識別、大規(guī)模推薦等場景。

昆侖芯云服務(wù)器技術(shù)壁壘濃厚: 1、領(lǐng)先的AI計算能力，基于7nm制程，單卡算力達(dá)到128TFLOPS，支持推理和訓(xùn)練；2、生態(tài)兼容，支持主流深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架，例如Tensorflow、Pytorch、PaddlePaddle等；3、具備硬件虛擬化能力，優(yōu)化了加速芯片的利用率，在保證延時和吞吐量的情況下支持推理和訓(xùn)練等混合工作負(fù)載；4、易開發(fā)，支持多種開發(fā)組件工具，編譯引擎支持C和C++編程。

典型案例: 1、互聯(lián)網(wǎng)搜索，可支持搜索系統(tǒng)對高并發(fā)要求，提高NLP推理的效率；2、超算中心，實(shí)現(xiàn)人工智能算力大規(guī)模、高密度部署；3、工業(yè)質(zhì)檢，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)替代人工質(zhì)檢，大大節(jié)省了人力成本，提高整廠的智能化水平，幫助企業(yè)降低損耗，提升約10%的良品率；4、智慧城市，全方位支撐智慧政務(wù)、綜合治理等智慧城市核心板塊。

2.3.4 百度底層算力技術(shù)實(shí)力強(qiáng)勁: 昆侖芯AI芯片

百度自身AI芯片技術(shù)實(shí)力濃厚: 昆侖芯AI芯片是百度自主研發(fā)的芯片，昆侖芯科技前身是百度智能芯片及架構(gòu)部昆侖芯科技深耕AI加速領(lǐng)域已十余年，是一家在體系結(jié)構(gòu)、芯片實(shí)現(xiàn)、軟件系統(tǒng)和場景應(yīng)用均有積累的AI芯片企業(yè)。昆侖芯1代是百度自妍的第一一代昆侖芯片，2020年底實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)；昆侖芯2代也已于2021年8月量產(chǎn)；根據(jù)百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁沈抖透露，昆侖芯3代將于2024年初量產(chǎn)。

昆侖芯2代AI芯片可提供龐大算力支撐，具有性能優(yōu)勢: 采用7nm架構(gòu)，對比上一代，R200全面提升AI負(fù)載的運(yùn)行效率，巔峰算力可達(dá)256 TOPS@INT8，昆侖芯2代具備多重優(yōu)勢，1、創(chuàng)新架構(gòu)，通用和專用指令集融合，支持訓(xùn)練、推理、虛擬化；2、算力支撐強(qiáng)大，通用計算能力明顯增強(qiáng)，可靈活支持AI算法的演進(jìn)，3、高速互聯(lián)，高性能分布式AI系統(tǒng)，加速AI數(shù)據(jù)和模型并行中的數(shù)據(jù)交換。此外，昆侖芯在著名算法的功耗比已有顯著優(yōu)勢。

2.4 百度文心一言生態(tài)愈發(fā)繁榮

百度模型評估結(jié)果屬于第一梯隊，彰顯其強(qiáng)大技術(shù)實(shí)力: 根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)評估先實(shí)，百度文心大模型在市場格局中處于第一梯隊，產(chǎn)品能力、生態(tài)能力達(dá)到L4水平，應(yīng)用能力達(dá)到L3水平。產(chǎn)品能力呈現(xiàn)出較強(qiáng)技術(shù)實(shí)力和平臺積累， “文心大模型+深度學(xué)習(xí)平臺”創(chuàng)新了人工智能研發(fā)應(yīng)用范式達(dá)到行業(yè)前端水平；應(yīng)用能力方面，百度已在金融、能源、制造、城市、傳媒、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)擁有實(shí)際落地的標(biāo)桿案例，截止目前文心已累計發(fā)布11個行業(yè)大模型；在生態(tài)能力方面，百度文心大模型在社區(qū)用戶的基礎(chǔ)上，可以實(shí)現(xiàn)與開發(fā)者、行業(yè)用戶、上下游產(chǎn)業(yè)的正向互動，在評估廠商中處于行業(yè)領(lǐng)先位置。

百度大模型賦能千行百業(yè)，已有落地應(yīng)用:目前百度文心在能源、金融、航天、制造、傳媒、城市、社科以及影視等領(lǐng)域與國網(wǎng)、浦發(fā)、吉利、TCL、人民網(wǎng)、哈爾濱、上海辭書出版社等均有案例應(yīng)用的行業(yè)大模型。這些行業(yè)大模型作為重要AI底座，在各行業(yè)的技術(shù)效果突破、產(chǎn)品創(chuàng)新、生產(chǎn)流程變革、降本增效等維度產(chǎn)生價值。

2.4 百度文心一言生態(tài)愈發(fā)繁榮

百度文心一言場景愈發(fā)繁榮，目前已有諸多廠商開展合作，我們認(rèn)為其商業(yè)模式同樣為API接口收費(fèi)，屬于SAAS商業(yè)模式，合作廠商分別覆蓋科技、金融、航天、影視、汽車、電子制造等諸多產(chǎn)業(yè)。

2.5 百度文心一言五大要素齊全，開啟全新篇章

我們認(rèn)為大模型成功必備的五要素，分別是數(shù)據(jù)、算力、平臺、模型和生態(tài)，而百度作為國產(chǎn)ChatGPT的領(lǐng)頭羊，五大要素皆已配備。

海量數(shù)據(jù): 即訓(xùn)練大參數(shù)模型的“燃料”，根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，其擁有5500億條知識，且已經(jīng)應(yīng)用于百度搜索、信息流、智能駕駛、百度地圖、小度等產(chǎn)品。

模型儲備:百度實(shí)現(xiàn)了全生態(tài)的布局，其中包括NLP、CV、跨境大模型、生物計算等領(lǐng)域。

NLP領(lǐng)域： ERNIE系列，是基于知識增強(qiáng)的千億模型，用于智能創(chuàng)作、摘要生成、問答、語義檢索、情感分析、信息抽取等能力。PLATO模型，是全球首個超百億參數(shù)規(guī)模的中英文對話訓(xùn)練模型，可以讓機(jī)器人像人一樣具有邏輯且自由對話的功能。

CV領(lǐng)域: VIMER-CAE，應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割等場景；VIMER-UFO，擁有170億參數(shù)，覆蓋人臉、人體、車輛、商品、食物細(xì)粒度分類等 20+的視覺多任務(wù)模型；OCR -VIMER-StrucTexT廣泛應(yīng)用于文檔、卡證、票據(jù)等圖像文字識別和結(jié)構(gòu)化理解；VIMERUMS業(yè)內(nèi)首發(fā)多源圖文模態(tài)表征的商品多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型；

跨境大模型：可實(shí)現(xiàn)AI作畫、場景融合視覺常識推理、跨模態(tài)圖像檢索、跨模態(tài)文本檢索等多場景。

生物計算: 應(yīng)用場景為蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測和小分子藥物研發(fā)等領(lǐng)域。

平臺方面: 擁有自主生態(tài)的百度百舸 · AI異構(gòu)計算平臺，具備高效率、多密度、高易用性、多場景部署、樂高式拼接等能力。

算力底座:百度自身具有建設(shè)智能算力中心的實(shí)力，技術(shù)領(lǐng)先且自主可控，已有典型落地案例；服務(wù)器方面擁有自妍的昆侖芯云服務(wù)器，具有AI計算能力領(lǐng)先、生態(tài)兼容、兼具硬件虛擬化、易開發(fā)等能力；芯片方面，昆侖芯AI芯片是百度自主研發(fā)的芯片，2代芯片已量產(chǎn)，具備算力支撐強(qiáng)、高速互聯(lián)等多重優(yōu)勢。

生態(tài): 百度大模型賦能千行百業(yè)，已有落地應(yīng)用，合作廠商分別覆蓋科技、金融、航天、影視、汽車、電子制造等諸多產(chǎn)業(yè)。

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