2023从算力、算法、数据及应用看AIGC

生成式AI:自然语言处理演变十余年，迎来变现阶段

AIGC(AI Generated Content)即生成式AI，多领域应用逐渐成熟。AIGC涉及无监督和半监督学习算 法，截至目前其发展历程主要分为三个阶段:

统计机器学习方法阶段(2010年前):首先对数据进行手工标注，然后构建其重要特征，最后构建概率 模型并进行参数优化，从而将概率最大的输出作为结果;

基于深度学习的神经网络模型(2010年-2017年):深度学习算法被引入，本质上是通过大量数据训练 神经网络，主要表现形式为:CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等。相比统计学习方法， 省去了复杂且手工的特征构建;

基于Transformer结构的预训练模型(2017年至今):利用大量无标注数据进行自监督学习，然后再使 用少量的标注数据对下游任务进行微调(即迁移学习)。

在应用方面，按场景分类AIGC已经较为成熟地应用于文本和代码撰写、图像识别和生成，以GPT为首的 AIGC模型也正在探索消费级AI技术的变现方式。展望未来，AIGC不仅会在现有应用领域持续进步，也将 逐步拓展到视频和游戏领域，AIGC将会在更多的领域得到广泛应用，为各个行业和领域的发展和进步提 供更多可能性。

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