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- 发布日期：2024-01-06 07:36 点击次数：176
本文来自“GPT-4精华专题：多模态能力提升，应用生态加速（2023）”，2023年11月7日，OpenAI通过开发者大会推出新产品：
1）GPT4-Turbo：该模型通过增加上下文窗口以支持更长的工作流，同时具备视觉和语音等多模态能力，输入和输出的tokens价格大幅下降，从而帮助开发者以更低的价格获取更高的模型性能。
2）GPTs：用户只需输入指令并提供外设的知识库即可创建专属GPT，应用开发门槛大幅降低，未来在收益计划的助力下，AI应用有望迎来大爆发，形成全新的AI Agent生态。
3）Assistant API：开发者可以通过函数调用、知识检索、代码解释器简化应用开发流程、实现效率提升。
《400+份重磅ChatGPT专业报告》
1）算力端：OpenAI一系列新产品的推出成功打开新流量入口，更多的用户和开发者希望参与其中，巨大的流量对算力底座提出更高的要求；叠加图片等多模态生成所要求的tokens计算量远高于文本模态（根据OpenAI官网信息推算，在GPT-4-Turbo的Vision pricing calculator高保真度模式下，1张图片所产生的tokens数大约是1个单词的570或830倍），算力供给亟需扩容。
2）存力端：在算力提效到达一定瓶颈的情况下，AI芯片未来将逐步通过堆叠HBM的方式来提升性能，扩大单位算力的存储能力，HBM等存力需求将迎来暴增。
3）应用端：类比移动互联网时代，AI时代的应用市场有望如同移动互联网时代具备无限潜力，GPTs数量将呈现非线性高速增长；此外，OpenAI的GPTs通过提供API，使得开发者只需喂给大模型更多的垂类数据即可打造垂类AI应用，同时使满足更多长尾需求成为可能。
4）数据端：从OpenAI GPTs的Knowledge功能来看，专业知识与大模型通用能力的结合将成为未来的重中之重，私域数据库和专业数据库方向将会不断产生新热点、新需求，因此，如何在合规前提下留存垂类数据并构建体系化数据库、以及保证知识产权的确权或成为未来的重要议题。
为打造视觉大模型，建立高效视觉预训练体系以提升图像理解能力至关重要，这影响到从图像整体（如分类、图文检索、标注）到部分区域（如物体识别、短语定位）及到像素细节（如语义、实例、全景分割）的各项任务。
通用视觉预训练方法主要可归纳为三大类。1）标签监督：此方法在每张图片都配有对应标签的数据集上进行训练，如图像分类中，一张狗的照片会对应“狗”的标签，模型的核心任务是准确预测此标签。2）语言-图像监督：利用完整的文本描述来引导模型学习，使模型能够深入挖掘图像内容与文本语义间的关联。3）仅图像自监督：利用图像本身固有的结构和信息来学习有意义的表示，而不依赖于显式的人工注释标签。
1）更长的上下文（Context Length）：GPT-4-turbo支持的上下文窗口（128k）相较于GPT-4-8k提升16倍，相较于GPT-4-32k提升4倍，即GPT-4-turbo可在单个prompt中处理超过300页的文本，且GPT-4-turbo模型在较长的上下文中更加准确。我们认为GPT-4-turbo更长且更准确的上下文处理能力将支持更长的工作流，在B端有能力承担更多的工作负载，提升用户体验。
2）更丰富的世界知识（Better Knowledge）：外部文档和数据库的截止更新日期从21年9月更新至23年4月，意味着OpenAI的大模型在半年内已学习互联网一年半的知识，学习速度极快。
什么是GPTs：GPTs是指“针对特定目的定制的ChatGPT”，用户可以通过自定义行为创建一个定制版的ChatGPT，定制版的ChatGPT具备带有任何功能的可能性（在保证隐私和安全的情况下）。
不论是开发者还是不会写代码的普通人，都可以拥有自定义版本的GPT。
更加个性化、私人化、场景化，每个人都可以拥有自己的AI Agent。GPTs通过结合①说明/Instruction+②扩展的知识/Expand knowledge+③操作/Actions，能够在很多情况下更好地工作，并且为用户提供更好地控制，用以帮助用户轻松完成各种任务、或者获得更多乐趣。
针对开发者在开发API中的痛点，OpenAI推出Assistant API，致力于为开发者赋能。根据此前市场上推出的各种API，我们可以发现API通过接入各种程序和应用，有助于帮助应用实现特定功能。
例如，Broadcom博通半导体(博通芯片) Shopify的Sidekick允许用户在平台上进行操作；Discord的Clyde允许discord版主设置自定义人格；Snap my AI作为定制聊天机器人工具，可以添加至群聊中并提出建议。但以上API的构建可能需要开发者耗费几个月的时间、并由数十名工程师搭建，而目前Assistant API的推出将使其变得容易实现。
① 英伟达：2023年11月13日，英伟达推出H200，内存方面首次采用HBM3e，容量高达141GB，带宽实现大幅提升；性能方面着重强化推理能力和HPC性能，可将Llama2模型的推理速度提高近一倍，相较于H100可降低50%的TCO和能耗成本。2023年以来，英伟达AI芯片已发布多个产品，在云侧算力芯片领域龙头优势明显。
② AMD：2023年6月，AMD正式发布MI300系列，MI300将CPU、GPU和内存封装为一体，大幅缩短DDR内存行程和CPU-GPU PCIe行程，提高性能和效率；MI300采用Chiplet设计，拥有13个基于3D堆叠的小芯片（5nm: 3个CPU，6个GPU；4个6nm芯片），包括24个Zen4 CPU内核，同时融合CDNA 3和8个HBM3显存堆栈，集成5nm和6nm IP，总共包含128GB HBM3显存和1460亿个晶体管。对比MI250加速卡，MI300可带来8倍AI性能和5倍每瓦性能的提升(FP8)，使ChatGPT和DALL-E等超大AI模型的训练时间可以从几个月缩短到几周。
2）端侧芯片格局：对于AI PC端侧适用芯片，英特尔进展保持领先，高通有望实现从0到1。
① 英特尔：PC主芯片包括CPU和GPU。GPU方面，根据Statista数据，英特尔在22Q4全球PC GPU市场中占据71%的市场份额；CPU方面，根据Counterpoint Research数据，英特尔在2022年全球Notebook CPU/SoC市场中占据69.6%的市场份额，当前英特尔在PC主芯片市场中处于主导地位。23H2，英特尔推出Meteor Lake处理器，助力PC效能提升，专为AI任务设计，在AI PC主芯片市场中具备先发优势。
② 高通：2023年10月，高通于骁龙峰会上推出骁龙X Elite芯片，可支持130亿参数大模型，为Windows-on-Arm笔记本设计，预计在2024年中期发布。算力方面，AI PC对PC芯片的算力要求更高，高通在端侧AI推理能力优于英特尔。与此同时，生态方面，2022年至今Windows开始支持高通，已发布多轮支持Arm架构芯片的操作系统。未来，高通在以骁龙X Elite为代表的AI PC芯片的助力下，将在PC领域实现重要突破，逐步抢占市场份额。
3）大厂自研趋势：科技巨头加速自研，优先服务于自身云服务业务及AI条线。微软于23年11月16日Ignite技术大会上发布两款自研芯片——Azure Maia 100和Azure Cobalt 100，分别用于大语言模型的训练推理和通用云服务的支持。近年来，各大科技厂商纷纷自研芯片，一是为了降低自身对第三方芯片和外部供应链的依赖；二是自研芯片可帮助各大厂商克服一定的通用芯片局限，通过CPU+GPU+DPU+定制芯片等结合方案，提升全系统整合效率、实现业务赋能；三是提高计算能效、减少长期硬件成本。