2023年中國NLP大模型行業(yè)概覽：重塑人機(jī)交互NLP大模型引領(lǐng)未來 -頭豹

2023年中國NLP大模型行業(yè)概覽企業(yè)標(biāo)簽：百度、商湯、阿里巴巴報(bào)告提供的任何內(nèi)容（包括但不限于數(shù)據(jù)、文字、圖表、圖像等）均系頭豹研究院獨(dú)有的高度機(jī)密性文件（在報(bào)編、匯編本報(bào)告內(nèi)容，若有違反上述約定的行為發(fā)生，頭豹研究院保留采取法律措施、追究相關(guān)人員責(zé)任的權(quán)利。頭豹研究院開展的所有商業(yè)活動(dòng)均使用“頭豹研究院”或“頭豹”的商號(hào)、商標(biāo)，頭豹研究院無任何前述名稱之制捕捉依賴關(guān)系，并生成輸出向量來完成諸如機(jī)器翻譯、文本摘要、情感分析和問答系統(tǒng)等了NLP大模型行業(yè)商業(yè)化落地的開端。2022年行業(yè)規(guī)模在2022年達(dá)到了668億元。NLP大模入智能客服和文本生成中，五年內(nèi)滲透率預(yù)計(jì)20億，成為新增用戶最快應(yīng)用。人工智能在搜增長至千億美金。中國NLP大模型預(yù)計(jì)CAGR將壁壘算法技術(shù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量構(gòu)建了模型的競爭壁學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法上。底層數(shù)據(jù)的質(zhì)量取決于生態(tài)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等多方面因素，在代碼撰寫數(shù)據(jù)方面，中國與海外差距明顯。是眾多廠商的重要戰(zhàn)略方向通過智能交互，NLP大模型具備將多購物端口集中在單一購物端口的能力，展現(xiàn)了改變消費(fèi)端線上購物生態(tài)的潛力。未來的購物場景可能是消費(fèi)者通過以NLP大模型為端口的軟件進(jìn)行購物推薦、旅游行程制定、食品外賣以及商品外送等，只需發(fā)送指令，獲得大量端口流量，為企業(yè)帶來巨額營收。因此，NLP大模型在C端的發(fā)展?jié)摿O大，成為眾多NLP大模型廠商的重點(diǎn)戰(zhàn)略方向。2311223344了解中國NLP大模型在不同行業(yè)的應(yīng)用場景，通過探究中國NLP大模型的市場發(fā)展概況，分?分析中國NLP大模型的關(guān)鍵技術(shù)?預(yù)測中國NLP大模型發(fā)展趨勢?探析中國NLP大模型潛在行業(yè)發(fā)力場景?預(yù)判中國NLP大模型的未來走勢?技術(shù)架構(gòu)：中國NLP大模型的技術(shù)路徑是如何達(dá)成的？哪些關(guān)鍵技術(shù)是促進(jìn)NLP大模型的核心因素？?競爭壁壘：中國NLP大模型應(yīng)該打造哪些壁?競爭格局：目前哪些落地NLP大模型的綜合表現(xiàn)更好？競爭決定的因素有哪些？4Transformer：解題方案的準(zhǔn)確而完整的指令描述。算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機(jī)深度學(xué)習(xí)：一類人工智能主流算法的總稱，可基于海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練具有大量隱含層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（即深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使其完成圖像識(shí)別、語音識(shí)別等特定的人工智能任務(wù)。云計(jì)算：一種通過互聯(lián)網(wǎng)以服務(wù)的方式提供可伸縮的虛擬化的資源的計(jì)算模式，可使用戶通過與云計(jì)算服務(wù)商的少量交互，快速、便捷地進(jìn)入可配置的計(jì)算資源共享池，并按用戶需求調(diào)取計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等各類資源并按用量付費(fèi)。NLP自然語言處理：NLP，是一門研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法的計(jì)算機(jī)學(xué)科。計(jì)算機(jī)視覺：計(jì)算機(jī)視覺是一門研究如何使機(jī)器“看見”以及理解和解析圖像信息的學(xué)科。這一領(lǐng)域試圖模仿或增強(qiáng)人類視覺的功能，讓機(jī)器能夠從圖像或者視頻中識(shí)別并理解物體、場景、活動(dòng)等信息。編碼器(Encoder)：NLP大模型的編碼器是一個(gè)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，用于理解和轉(zhuǎn)換自然語言文本輸入，將其映射到一個(gè)連續(xù)的向量空間，從而捕捉語言中的語法和語義信息。解碼器(Decoder)：NLP大模型的解碼器是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分，它從編碼器提取的連續(xù)向量空間中解釋信息，并將其轉(zhuǎn)換為有意義的自然語言文本輸出，如文本生成、翻譯或解答任務(wù)中所需。55Chapter1行業(yè)綜述自然語言處理（NLP）大模型是一種利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來理解、解釋和生成人類語言的高參數(shù)模型。NLP大模型通過編碼解碼的方式模仿人類處理語言的過程從而達(dá)到進(jìn)行自然語言文本輸出的能力。從統(tǒng)計(jì)方法解決基本問題，到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改善維度和稀疏性問題，再到預(yù)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督和遷移學(xué)習(xí)的創(chuàng)新，NLP在各階段均實(shí)現(xiàn)了顯著的技術(shù)進(jìn)展，如今正式進(jìn)入超10億參數(shù)規(guī)模的大模型時(shí)代。2022年中國基于NLP大模型的人工智能市場規(guī)模達(dá)到了668億元；由于NLP大模型對人工智能產(chǎn)業(yè)帶來了革命性的影響，預(yù)計(jì)未來這一行業(yè)將迎來高速增長，CAGR將達(dá)到20.7%。6行業(yè)研讀|2023/08??自然語言處理（NLP）大模型是一種利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來理解、解釋和生成人類語言的高參數(shù)模型。NLP大模型通過編碼解碼的方式模仿人類處理語言的過程從而達(dá)到進(jìn)行自然語言文本輸出的能力NLP大模型底層Transfromer架構(gòu)接受聽或看到的語言信息接受聽或看到的語言信息大腦進(jìn)行理解大腦進(jìn)行理解輸出要說的語言輸出要說的語言大模型處理語言文本的方式線性層輸出向量Softm數(shù)位置編碼輸入向量 線性層輸出向量Softm數(shù)位置編碼輸入向量 殘差&層化殘差殘差&層化殘差&層化制殘差&層化制殘差&殘差&層化前饋殘差&層化制位置編碼.NLP模型通過模仿人類處理語言的方式，通過解碼器、編碼器和注意力機(jī)制進(jìn)行文字內(nèi)容產(chǎn)出自然語言處理（NLP）大模型是一種利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來理解、解釋和生成人類語言的復(fù)雜模型。這些大型模型通常由數(shù)十億甚至數(shù)萬億個(gè)參數(shù)組成，使它們能夠從大量文本數(shù)據(jù)中捕獲語言的復(fù)雜模式和微妙含義。NLP大模型在諸如機(jī)器翻譯、文本摘要、情感分析和問答系統(tǒng)等任務(wù)上展現(xiàn)出卓越的性能。NLP大模型模仿人類的處理過程，由三個(gè)主要部分組成。首先，通過輸入層將文本轉(zhuǎn)化為數(shù)值的輸入向量，為模型提供可處理的信息；其次，在處理層，模型通過復(fù)雜的注意力機(jī)制捕捉語句內(nèi)的依賴關(guān)系，以理解句子結(jié)構(gòu)和含義；最后，在輸出層，模型生成輸出向量，利用這些信息完成特定的語言任務(wù)，如文本分類、翻譯或問答等。7?從統(tǒng)計(jì)方法解決基本問題，到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改善維度和稀疏性問題，再到預(yù)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督和遷移學(xué)習(xí)的創(chuàng)新，NLP在各階段均實(shí)現(xiàn)了顯基于統(tǒng)計(jì)的語言模型是通過分析語料庫中的詞頻和詞序列出現(xiàn)概率來構(gòu)建的。其中，n-gram模型是一種常見方法，它假設(shè)當(dāng)前詞的出現(xiàn)概率僅與前n-1個(gè)詞有關(guān)，從而簡化了計(jì)算的復(fù)雜性。在信息論的背景下，該類模型通常使用困惑度、交叉熵和最大似然估計(jì)等度量來評估和調(diào)整模型的性能。盡管基于統(tǒng)計(jì)的方法在某些方面效果顯著，但仍存在一些挑戰(zhàn)，例如數(shù)據(jù)稀疏問題、維度災(zāi)難和無法準(zhǔn)確捕捉詞義的問題。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型是一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算詞序列概率的方法，克服了傳統(tǒng)的n-gram語言模型的維度災(zāi)難和數(shù)據(jù)稀疏問題。在這個(gè)階段，神經(jīng)語言模型（NNLM）和預(yù)訓(xùn)練詞向量（Word2Vec）成為了代表性的工具。盡管基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型在這一階段取得了顯著的進(jìn)步，但仍然存在一些局限性，如無法捕捉長距離依賴、無法處理未登錄詞、無法利用大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)等問題。.基于Transformer架構(gòu)的NLP大模型預(yù)訓(xùn)練的大型自然語言處理（NLP）模型為無監(jiān)督和遷移學(xué)習(xí)提供了一個(gè)新的路徑。這種模型允許NLP任務(wù)從無標(biāo)簽的語料庫中獲取通用的語言模型能力，然后通過少量標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，實(shí)現(xiàn)任務(wù)導(dǎo)向的訓(xùn)練。這種方式大大降低了大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求，從而有效地解決了資源稀缺任務(wù)對大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴?；赥ransformer架構(gòu)的NLP大模型還解決了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的NLP模型存在的一些關(guān)鍵問題，如雙向上下文信息捕捉不足、復(fù)雜語言關(guān)系表征困難等，從而進(jìn)一步提升了NLP任務(wù)的性能和效果。8單位：億元 CAGR：20.7%1,7131,440CAGR：26.9%1,1979777956685600未來》單位：億元 CAGR：20.7%1,7131,440CAGR：26.9%1,1979777956685600未來》?2022年中國基于NLP大模型的人工智能市場規(guī)模達(dá)到了668億元；由于NLP大模型對人工智能產(chǎn)業(yè)帶來了革命性的影響，預(yù)計(jì)未來這一行4144142020202120222023E2024E2025E2026E2027ENLP大模型帶動(dòng)的人工智能市場規(guī)模大模型帶動(dòng)的人工智能市場規(guī)模NLP大模型在大模型的滲透率未來缺乏大模型能力的AI企業(yè)將難以生存，基于AI大模型的人工智能市場規(guī)模將迎來高速增長。目前，NLP大模型在大模型中占據(jù)了超80%的占比，剩余由CV大模型占據(jù)，決策大模型的占比較少，模型尚未成熟.2020年，隨著智源和百度的NLP大模型發(fā)布，行業(yè)正式進(jìn)入萌芽期。2022年中國基于NLP大模型的人工智能市場規(guī)模達(dá)到了668億元中國NLP大模型的市場規(guī)模在2019年開始出現(xiàn)，智源的成立標(biāo)志著行業(yè)進(jìn)入了萌芽期。2020年9月，NLP大模型悟道3.0正式公開發(fā)布，開啟了NLP大模型行業(yè)商業(yè)化落地的開端。2022年6月，GPT3.5的發(fā)布開始帶動(dòng)行業(yè)的高速發(fā)展，行業(yè)規(guī)模在2022年達(dá)到了668億元。.由于NLP大模型對人工智能產(chǎn)業(yè)帶來了革命性的影響，預(yù)計(jì)未來NLP大模型的行業(yè)將迎來高速增長NLP大模型正快速滲透語音與NLP行業(yè)，很多廠商已嵌入智能客服和文本生成中，五年內(nèi)滲透率預(yù)計(jì)超90%。OPENAI推出GPT3.5后，3個(gè)月用戶超20億，成為新增用戶最快應(yīng)用。人工智能在搜索、推薦等領(lǐng)域展現(xiàn)巨大潛力，推動(dòng)行業(yè)迅速增長至千億美金。中國NLP大模型預(yù)計(jì)CAGR將以20.7%的增長速度高速發(fā)展。99Chapter2產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展洞察NLP大模型產(chǎn)業(yè)鏈上游由算力基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)服務(wù)商以及算法框架供應(yīng)商組成；中游為各類NLP大模型開發(fā)廠商；下游需求用戶主要包括各類NLP應(yīng)用開發(fā)商以及AIGC內(nèi)容創(chuàng)作者。Transformer架構(gòu)打破傳統(tǒng)NLP模型限制，訓(xùn)練速度更快且可以記憶長久的輸入數(shù)據(jù)。而以Decoder-only架構(gòu)為核心的GPT-3在發(fā)布后展現(xiàn)出超強(qiáng)語言泛化能力，逐漸成為現(xiàn)今NLP大模型的主流技術(shù)架構(gòu)。NLP大模型的商業(yè)主要有兩種方式：一是作為智能系統(tǒng)組成部分增效，如微軟將GPT嵌入搜索引擎；二是將大模型打造為基礎(chǔ)服務(wù)，如OpenAI通過API或直銷提供，消費(fèi)者可按需付費(fèi)或月訂購。AIGC內(nèi)容創(chuàng)作NLP應(yīng)用開發(fā)AIGC內(nèi)容創(chuàng)作NLP應(yīng)用開發(fā).AIGC內(nèi)容產(chǎn)出者是指利用人工智能生成內(nèi)容技術(shù)創(chuàng)作各種數(shù)字媒體內(nèi)容的創(chuàng)意人員，例如圖像、音頻、視頻、?NLP大模型產(chǎn)業(yè)鏈上游由算力基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)服務(wù)商以及算法框架供各類NLP應(yīng)用開發(fā)商以及AIGC內(nèi)容創(chuàng)AI芯片供應(yīng)商基礎(chǔ)設(shè)施AI芯片供應(yīng)商基礎(chǔ)設(shè)施云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商0京東云云測數(shù)據(jù)云測數(shù)據(jù)通義大模型天工OSSLexiLaw統(tǒng)、文本生成等。NLP應(yīng)用開發(fā)者需要掌握NLP的基BioBERT、XLM、T5通過預(yù)測遮蔽詞的方式形成結(jié)果出之間復(fù)雜的映射關(guān)系，在機(jī)器翻譯、文章問答系統(tǒng)表現(xiàn)良好GLM、LaMDA、GLaM通過預(yù)測下一個(gè)單詞在當(dāng)前語境下出現(xiàn)概率的方式形成結(jié)果速度更快、具備上下文自監(jiān)督特性，在純生成類任務(wù)表現(xiàn)良好?Transformer架構(gòu)打破傳統(tǒng)NLP模型限制，訓(xùn)練速度更快且可以記憶長久的輸入數(shù)據(jù)。而以Decoder-only架構(gòu).以注意力機(jī)制為核心的編碼器+解碼器Transformer架構(gòu)打破傳統(tǒng)NLP模型限制，訓(xùn)練速度更快且可以記憶長久的輸入數(shù)據(jù)Transformer架構(gòu)為NLP領(lǐng)域帶來了劃時(shí)代的改變，主要因?yàn)槠洳⑿杏?jì)算能力和自注意力機(jī)制。與傳統(tǒng)的RNN相比，它可以同時(shí)處理整個(gè)序列，極大地提高了訓(xùn)練速度。自注意力讓模型能夠查看整個(gè)輸入序列，從而更好地捕捉長距離依賴關(guān)系。Transformer的可擴(kuò)展性和靈活性使其適用于各種NLP任務(wù)，其預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的范式提供了強(qiáng)大的通用模型，推動(dòng)了許多NLP任務(wù)的進(jìn)展。.以Decoder-only架構(gòu)為核心的GPT-3在發(fā)布后展現(xiàn)出超強(qiáng)語言泛化能力，逐漸成為現(xiàn)今NLP大模型的主流技術(shù)架構(gòu)相比于BERT模型的雙向編碼架構(gòu)的早期繁榮，以GPT為代表的Decoder-only架構(gòu)在早期表現(xiàn)較差，在業(yè)界受關(guān)注度較低。但在2021年GPT-3發(fā)布后，其強(qiáng)大的語言泛化和邏輯推理能力震驚業(yè)界，使得Decoder-only的架構(gòu)成為NLP大模型的發(fā)展主導(dǎo)。而與此同時(shí)，以BERT為代表的雙向編碼架構(gòu)模型的關(guān)注度逐漸消失。Decoder-only架構(gòu)的結(jié)構(gòu)更簡單，推理速度更快，在同樣的模型規(guī)模下，參數(shù)相較于BERT模型減少了一半以上。同時(shí)，Decoder-only架構(gòu)避免了雙向架構(gòu)諸多訓(xùn)練難點(diǎn)，包括不同權(quán)重初始化、信息瓶頸等。而由于Decoder-only架構(gòu)脫離了輸入信息的限制，其上下文自監(jiān)督的機(jī)制使得其更適合適合生成式任務(wù)以及推理型任務(wù)。英偉達(dá)基于其顯卡生態(tài)，在訓(xùn)練階段全面壟斷推理顯卡可進(jìn)行國產(chǎn)化替代，但需要從英偉達(dá)顯卡生態(tài)進(jìn)行轉(zhuǎn)化使用占比變化使用占比變化英偉達(dá)基于其顯卡生態(tài)，在訓(xùn)練階段全面壟斷推理顯卡可進(jìn)行國產(chǎn)化替代，但需要從英偉達(dá)顯卡生態(tài)進(jìn)行轉(zhuǎn)化使用占比變化使用占比變化未來》?顯卡是各類AI芯片當(dāng)中最適合大模型訓(xùn)練和推理的芯片。當(dāng)前40%的顯卡算力用于模型訓(xùn)練，60%用于模型推理，預(yù)計(jì)隨著下游應(yīng)用持續(xù).NLP大模型的上游最重要的核心硬件是顯卡，顯卡是各類AI芯片當(dāng)中最適合大模型訓(xùn)練和推理的芯片顯卡，也被稱為圖形處理單元（GPU是一種專門為處理圖像和視頻而設(shè)計(jì)的計(jì)算硬件。與中央處理單元（CPU）相比，GPU有更多的處理核心，可以同時(shí)處理大量的計(jì)算任務(wù)。盡管每個(gè)核心的運(yùn)算能力較弱，但通過大量并行處理，顯卡能夠快速完成復(fù)雜計(jì)算。顯卡的并行計(jì)算能力和特殊的設(shè)計(jì)使其成為大型模型訓(xùn)練和推理的理想選擇。深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練涉及大量的矩陣乘法和其他并行可處理的數(shù)學(xué)運(yùn)算。GPU的大量并行處理核心正好符合這種需求，能夠同時(shí)執(zhí)行多個(gè)運(yùn)算。GPU具備大量的高速緩存和專用內(nèi)存，可以快速存儲(chǔ)和檢索大量數(shù)據(jù)，這對于訓(xùn)練涉及海量數(shù)據(jù)的復(fù)雜模型非常重要。相較于使用多個(gè)CPU集群，使用GPU進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練通常更加能效，能以更低的能源消耗提供更高的計(jì)算性能。.當(dāng)前40%的顯卡算力用于模型訓(xùn)練，60%的顯卡算力用于模型推理。預(yù)計(jì)隨著大模型的下游應(yīng)用持續(xù)拓寬，顯卡算力在模型推理使用占比會(huì)持續(xù)增加當(dāng)前40%的顯卡算力用于模型訓(xùn)練，由于與深度學(xué)習(xí)生態(tài)強(qiáng)綁定以及早期的AI產(chǎn)業(yè)布局，模型訓(xùn)練用顯卡幾乎由英偉達(dá)企業(yè)壟斷；60%的顯卡算力用于模型推理，該部分顯卡可以做到國產(chǎn)化替代，但需要一定的轉(zhuǎn)化成本。預(yù)計(jì)隨著大模型的下游應(yīng)用持續(xù)拓寬，顯卡算力在模型推理使用占比會(huì)持續(xù)增加，在2030年占比超80%。高校研究院人工智能企業(yè)Mchat大數(shù)據(jù)服務(wù)商大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)OSS未來》高校研究院人工智能企業(yè)Mchat大數(shù)據(jù)服務(wù)商大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)OSS未來》?中國的NLP大模型參與者眾多，互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)網(wǎng)科技廠商互聯(lián)網(wǎng)科技廠商你通義大模型天工擁有強(qiáng)大的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)規(guī)模專注于人工智能領(lǐng)域的研究與開發(fā)，具有較強(qiáng)的自然語言技術(shù)能力沉淀擁有優(yōu)質(zhì)的行業(yè)專項(xiàng)和標(biāo)注數(shù)據(jù)集以大模型為核心業(yè)務(wù)的創(chuàng)業(yè)公司，具有較高的靈活性與創(chuàng)造性具備較高的學(xué)術(shù)水平和影響力，可深入探索大模型原理和機(jī)制.NLP大模型參與者眾多，當(dāng)前按照的參與者可分為互聯(lián)網(wǎng)科技廠商、人工智能企業(yè)、大數(shù)據(jù)服務(wù)商、大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)以及高校研究院五大類。各類別具備獨(dú)特的競爭優(yōu)勢在OpenAI掀起NLP大模型的浪潮后，中國眾多廠商紛紛入局，先后研發(fā)推出自身的語言大模型。從參與者的類別匯總分析，當(dāng)前市面較為領(lǐng)先的NLP大模型來自于五類廠商，分別是互聯(lián)網(wǎng)科技廠商、人工智能企業(yè)、大數(shù)據(jù)服務(wù)商、大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)以及高校研究院。各類廠商擁有不同的競爭優(yōu)勢，其中互聯(lián)網(wǎng)科技廠商如百度和華為依托強(qiáng)大的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)，集成到自身產(chǎn)品中提升體驗(yàn)；人工智能企業(yè)如科大訊飛專注于語言模型的創(chuàng)新和跨領(lǐng)域應(yīng)用；大數(shù)據(jù)服務(wù)商如星環(huán)科技提供定制化行業(yè)解決方案；大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)以靈活性和創(chuàng)造性開發(fā)新穎模型；高校研究院則深入探索理論并培養(yǎng)人才。Chapter3行業(yè)發(fā)展探析NLP大模型行業(yè)具備兩大未來發(fā)展趨勢。首先，相較于微調(diào)現(xiàn)有開源模型，自研模型是業(yè)界普遍看好的NLP大模型發(fā)展方向；其次，NLP大模型在人機(jī)交互展現(xiàn)出巨大潛力，吸引眾多廠商布局C端算法技術(shù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量構(gòu)建了模型的競爭壁壘。構(gòu)建NLP大模型的關(guān)鍵技術(shù)集中在提示學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法上。底層數(shù)據(jù)的質(zhì)量取決于生態(tài)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等多方面因素，在代碼撰寫數(shù)據(jù)方面，中國與海外差距明顯中國NLP大模型行業(yè)正在成長，與國際頂尖NLP模型的差距正在縮小。部分企業(yè)采用開源模型套殼方式快速響應(yīng)市場，但長期來看，缺乏自主創(chuàng)新和深度定制能力可能會(huì)制約競爭地位和可持續(xù)發(fā)展?NLP大模型具備顛覆消費(fèi)者生態(tài)的潛力，眾?NLP大模型具備顛覆消費(fèi)者生態(tài)的潛力，眾多NLP大模型廠家爭先布局?NLP大模型行業(yè)具備兩大未來發(fā)展趨勢。首先，相較于微調(diào)現(xiàn)有開源模型，自研模型是業(yè)界普遍看好的NLP大??微調(diào)開源模型的NLP大模型短期表現(xiàn)尚可，但長期競爭力相對自研模型不足.開源微調(diào)模型短期內(nèi)市場表現(xiàn)較好，但因缺乏對底層模型的調(diào)優(yōu)理解，長期來看對市場變化應(yīng)對能力較差，競爭力相較自研模型不足介于能夠迅速部署的特性，開源微調(diào)模型在短期內(nèi)的市場表現(xiàn)較好，但長期來看，利用開源模型進(jìn)行底層可能存在一些潛在的挑戰(zhàn)。首先，由于開源微調(diào)模型通常建立在現(xiàn)有的底層模型上，缺乏對底層結(jié)構(gòu)和參數(shù)的深入理解可能會(huì)限制其在特定領(lǐng)域或復(fù)雜場景下的適應(yīng)能力。這可能會(huì)導(dǎo)致模型在面臨市場變化和新需求時(shí)的反應(yīng)遲緩，從而降低競爭力。其次，相對于自研模型，開源微調(diào)模型可能在數(shù)據(jù)安全和知識(shí)產(chǎn)權(quán)方面存在風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致潛在的經(jīng)濟(jì)損失和競爭劣勢。最后，依賴開源底層模型的微調(diào)方案可能會(huì)失去對特定行業(yè)或任務(wù)的深入優(yōu)化。自研模型通常具有更多的靈活性，可以根據(jù)具體需求和目標(biāo)進(jìn)行定制化開發(fā)，從而在長期競爭中保持領(lǐng)先地位。綜上所述，盡管開源微調(diào)模型在某些方面具有優(yōu)勢，但其在長期市場競爭中的表現(xiàn)可能會(huì)受到底層理解不足、安全風(fēng)險(xiǎn)、缺乏深入優(yōu)化等因素的制約。.通過智能交互，NLP大模型具備將多購物端口集中在單一購物端口的能力，具備改變消費(fèi)端線上購物生態(tài)的潛力，眾多NLP大模型廠商爭先布局通過智能交互，NLP大模型具備將多購物端口集中在單一購物端口的能力，具備改變消費(fèi)端線上購物生態(tài)的潛力。未來可能的購物場景是，消費(fèi)者通過以NLP大模型為端口的軟件進(jìn)行購物推薦、旅游行程制定、食品外賣以及商品外送等。消費(fèi)者只需發(fā)送指令，NLP大模型便可智能化幫助完成任務(wù)。這樣的話，NLP大模型將會(huì)獲得大量的端口流量，為企業(yè)帶來巨額營收。因此，NLP大模型未來在C端的發(fā)展?jié)摿O大，是眾多NLP大模型廠商的重點(diǎn)戰(zhàn)略方向。強(qiáng)企業(yè)研發(fā)投入費(fèi)用弱評測入選次數(shù)模型參數(shù)大小領(lǐng)導(dǎo)者梯隊(duì)強(qiáng)企業(yè)研發(fā)投入費(fèi)用弱評測入選次數(shù)模型參數(shù)大小領(lǐng)導(dǎo)者梯隊(duì)未來》弱各類權(quán)威評選指標(biāo)綜合得分強(qiáng).中國NLP大模型行業(yè)正處在雛形期，眾多廠商各自分別投入推出自己的大模型。當(dāng)前，百度的文心一言以及訊飛的星火大模型表現(xiàn)較為領(lǐng)先中國NLP大模型行業(yè)正逐漸成長。共有79個(gè)大模型投入市場，大部分性能暫不盡如人意，與國際頂尖模型如Chatgpt、LLama等仍有差距，但這一差距正在逐漸縮小。競爭格局呈現(xiàn)三個(gè)梯隊(duì)：第一梯隊(duì)包括百度的文心一言和科大訊飛的星火，均在多項(xiàng)獨(dú)立測評中名列前茅，業(yè)界認(rèn)可度較高，被視為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者。第二梯隊(duì)有清華大學(xué)的ChatGLM和阿里云的通義千問，雖然在模型參數(shù)和規(guī)模方面稍遜于第一梯隊(duì)，但因優(yōu)質(zhì)調(diào)參和數(shù)據(jù)集，整體表現(xiàn)依然在前列。第三梯隊(duì)包括商湯、名日之夢、昆侖萬維、復(fù)旦大學(xué)、華為和騰訊等，這些模型在市場上具有一定競爭力和綜合認(rèn)可度，部分企業(yè)還具備強(qiáng)大的研發(fā)能力和規(guī)模，未來有望向第一、二梯隊(duì)進(jìn)發(fā)。.從短期來看，使用NLP開源模型套殼的廠商的模型質(zhì)量表現(xiàn)更好。而從長遠(yuǎn)發(fā)展來看，自研NLP模型的廠商迭代能力會(huì)更強(qiáng)，發(fā)展?jié)摿Ω阍谥袊腘LP大模型市場，部分企業(yè)選擇采用開源模型作為基礎(chǔ)構(gòu)建，這一策略在短期內(nèi)為它們提供了快速響應(yīng)市場需求的能力。開源模型的研發(fā)基礎(chǔ)使得這些企業(yè)能夠在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的快速進(jìn)展和市場適應(yīng)。然而，從長期戰(zhàn)略的角度來看，依賴開源模型可能存在一定的局限性。雖然在初期階段可以實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展，但在競爭激烈的市場環(huán)境下，缺乏自主研發(fā)和深度定制能力可能會(huì)制約企業(yè)的競爭地位和可持續(xù)發(fā)展。長期成功需要在開源基礎(chǔ)上增加自主創(chuàng)新和深度定制，以確保企業(yè)在市場中的競爭優(yōu)勢和持續(xù)增長動(dòng)力。頭豹研究院布局中國市場，深入研究19大行業(yè)，持續(xù)跟蹤532個(gè)垂直行業(yè)的市場變化，已沉淀超過100萬行業(yè)研究價(jià)值數(shù)據(jù)元素，完成超過1萬個(gè)獨(dú)立的研究咨詢研究院依托中國活躍的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，研究內(nèi)容覆蓋整個(gè)行業(yè)的發(fā)展周期，伴隨著行業(yè)中企業(yè)的創(chuàng)立，發(fā)展，擴(kuò)張，到企業(yè)走向上市及上市后的成熟期，研究院的各行業(yè)研究員探索和評估行業(yè)中多變的產(chǎn)業(yè)模式，企業(yè)的商業(yè)模研究院融合傳統(tǒng)與新型的研究方法，采用自主研發(fā)的算法，結(jié)合行業(yè)交叉的大數(shù)據(jù)，以多元化的調(diào)研方法，挖掘定量數(shù)據(jù)背后的邏輯，分析定性內(nèi)容背后的觀