计算机行业深度:从技术路径,纵观国产大模型逆袭之路(免费下载)
水木人工智能学堂
共 4180字,需浏览 9分钟
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2024-07-21 15:16
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人工智能 大模型 技术发展 商业应用 投资建议
一句话总结
文章分析了国产大模型在技术路径上的逆袭之路,特别是在长文本处理和多模态交互方面的进步,并提供了investment建议。
摘要
-
海外大模型竞争:介绍了海外大模型如GPT-4o、Gemini 1.5 Pro和Claude 3.5 Sonnet的技术迭代和性能提升,重点在于多模态理解和响应能力。
-
国内大模型发展:国产大模型如通义千问、KIMI、山海等在长文本处理上取得显著进展,尽管在理科能力上与海外大模型有差距,但在文科能力上已展现出竞争力。
-
长文本处理的挑战:分析了长文本处理中的三大难题——注意力机制计算复杂度、上下文记忆和最长文本约束,并探讨了解决这些难题的方法。
-
商业策略:国内大模型厂商通过降价策略加速迭代,以提升竞争力和市场份额,同时分析了降价背后的训练和推理成本下降。
-
投资建议:建议关注国产大模型厂商如科大讯飞、商汤等,以及接入头部大模型的应用标的,如金山办公、万兴科技等。
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风险提示:指出了海外大模型闭源趋势、国内大模型技术差距、算力支持不足和国内大模型技术路线分歧等潜在风险。
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一句话总结
文章分析了国产大模型在技术路径上的逆袭之路,特别是在长文本处理和多模态交互方面的进步,并提供了investment建议。
摘要
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海外大模型竞争:介绍了海外大模型如GPT-4o、Gemini 1.5 Pro和Claude 3.5 Sonnet的技术迭代和性能提升,重点在于多模态理解和响应能力。
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国内大模型发展:国产大模型如通义千问、KIMI、山海等在长文本处理上取得显著进展,尽管在理科能力上与海外大模型有差距,但在文科能力上已展现出竞争力。
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长文本处理的挑战:分析了长文本处理中的三大难题——注意力机制计算复杂度、上下文记忆和最长文本约束,并探讨了解决这些难题的方法。
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商业策略:国内大模型厂商通过降价策略加速迭代,以提升竞争力和市场份额,同时分析了降价背后的训练和推理成本下降。
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投资建议:建议关注国产大模型厂商如科大讯飞、商汤等,以及接入头部大模型的应用标的,如金山办公、万兴科技等。
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风险提示:指出了海外大模型闭源趋势、国内大模型技术差距、算力支持不足和国内大模型技术路线分歧等潜在风险。
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一句话总结
文章分析了国产大模型在技术路径上的逆袭之路,特别是在长文本处理和多模态交互方面的进步,并提供了investment建议。
摘要
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海外大模型竞争:介绍了海外大模型如GPT-4o、Gemini 1.5 Pro和Claude 3.5 Sonnet的技术迭代和性能提升,重点在于多模态理解和响应能力。
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国内大模型发展:国产大模型如通义千问、KIMI、山海等在长文本处理上取得显著进展,尽管在理科能力上与海外大模型有差距,但在文科能力上已展现出竞争力。
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长文本处理的挑战:分析了长文本处理中的三大难题——注意力机制计算复杂度、上下文记忆和最长文本约束,并探讨了解决这些难题的方法。
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商业策略:国内大模型厂商通过降价策略加速迭代,以提升竞争力和市场份额,同时分析了降价背后的训练和推理成本下降。
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投资建议:建议关注国产大模型厂商如科大讯飞、商汤等,以及接入头部大模型的应用标的,如金山办公、万兴科技等。
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风险提示:指出了海外大模型闭源趋势、国内大模型技术差距、算力支持不足和国内大模型技术路线分歧等潜在风险。
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一句话总结
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摘要
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海外大模型竞争:介绍了海外大模型如GPT-4o、Gemini 1.5 Pro和Claude 3.5 Sonnet的技术迭代和性能提升,重点在于多模态理解和响应能力。
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国内大模型发展:国产大模型如通义千问、KIMI、山海等在长文本处理上取得显著进展,尽管在理科能力上与海外大模型有差距,但在文科能力上已展现出竞争力。
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长文本处理的挑战:分析了长文本处理中的三大难题——注意力机制计算复杂度、上下文记忆和最长文本约束,并探讨了解决这些难题的方法。
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商业策略:国内大模型厂商通过降价策略加速迭代,以提升竞争力和市场份额,同时分析了降价背后的训练和推理成本下降。
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投资建议:建议关注国产大模型厂商如科大讯飞、商汤等,以及接入头部大模型的应用标的,如金山办公、万兴科技等。
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