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万亿中文NLP预训练模型!腾讯混元AI大模型受益上市公司梳理
来源:互联网   发布日期:2023-04-09 10:32:27   浏览:7709次  

导读:财联社4月8日讯(编辑 刘越) 腾讯近日正式发布全新的AI智能创作助手腾讯智影,推出了智影数字人、文本配音、文章转视频等AI创作工具。腾讯高级执行副总裁汤道生表示,腾讯正在研发类ChatGPT聊天机器人,将集成到QQ、微信上。谷歌CEO桑达尔皮查伊周四亦表示...

财联社4月8日讯(编辑 刘越)腾讯近日正式发布全新的AI智能创作助手“腾讯智影”,推出了智影数字人、文本配音、文章转视频等AI创作工具。腾讯高级执行副总裁汤道生表示,腾讯正在研发类ChatGPT聊天机器人,将集成到QQ、微信上。谷歌CEO桑达尔皮查伊周四亦表示,谷歌计划在其旗舰搜索引擎中添加对话式人工智能功能。

天风证券分析师孔蓉等3月28日发布的研报指出,腾讯混元系列AI大模型布局多领域,为类ChatGPT产品构建坚实基础腾讯的数据、人才和硬件储备是布局AIGC领域的三大优势:数据方面,腾讯现有产品(微信、腾讯广告等)或带来多样化、真实度高的数据和应用场景;此外硬件方面腾讯拥有高性能网络平台、成熟的太极机器学习平台,为模型训练提供坚实基矗

从大模型产业链来看,上游为芯片、数据库软硬件,中游为算法研发和模型管理维护,下游产业的重点领域为社交、媒体、营销、教育、娱乐,重点场景包括内容生产、创意设计、对话引擎和辅助开发。

招银国际分析师伍力恒等2月10日发布的研报指出,基于海量社交数据、机器学习、NLP等技术积累,腾讯于2022年12月推出了万亿中文NLP预训练模型HunYuan-NLP-1T(混元AI大模型),是目前国内首个低成本、可落地的NLP万亿大模型,且登顶自然语言理解任务榜单CLUE。在模型架构层面,和其他大模型相比,混元首创“层级化”表征,对输入文字/视频做分层后再进行关联性检索,大幅提升检索准确度

天风证券指出,2022年4月混元AI大模型先后在五大跨模态视频的检索数据集榜单(在MSR-VTT、MSVD、LSMDC、DiDeMo和ActivityNet)中位列第一,2022年5月其于CLUE总排行榜、阅读理解、大规模知识图谱三个榜单同时登顶。目前混元AI大模型已落地于腾讯广告、腾讯搜索等多个核心业务场景,如依托语言理解能力理解广告内容,大幅提升广告投放于用户的匹配准确率。

伍力恒指出,混元涵盖NLP、CV、多模态、文生图等大模型,对内已和腾讯广告、微信、QQ、游戏等产品实现协同,并通过腾讯云对外商业化。有别于百度文心与搜索的融合,腾讯大模型在广告提效层面更为显著:依托于太极机器学习平台,腾讯广告通过两大模型训练(混元AI大模型与广告大模型)强化内容理解、精准匹配、文案创意生成等能力,有效提升投放ROI。同时,在大模型广告智能创作下,文案转视频功能亦大幅降低视频广告制作成本。

据财联社不完全整理,在人工智能领域与腾讯有合作的上市公司为拓尔思、世纪华通和岭南股份等,具体情况如下:

岭南股份与腾讯将围绕AI、数字虚拟人、VR/AR、沉浸式体验、全息技术、云计算、大数据等方面开展合作,并已推动首个具体合作项目落地。ChatGPT属于AI具体应用领域之一,在双方的合作范围内。

拓尔思2022年8月与腾讯云计算(北京)有限责任公司签署战略合作协议。双方将发挥各自在云计算、大数据、人工智能和行业服务的能力优势,在多领域产业数据增值运营服务、多领域产业数据智能场景应用、多领域产业Web3.0技术探索和多领域产业数据可信安全构建,四大层面进行深度合作,构建生态体系。

世纪华通深度参与并投资的上海松江的腾讯长三角人工智能先进计算中心及生态产业园区项目已累计已交付近万个机柜并逐步投入运营。除腾讯外,项目客户还覆盖三大运营商、政务、游戏、金融、医疗等多个领域。

申万证券分析师林起贤等4月3日发布的研报中建议关注腾讯系持股或与腾讯有重要合作标的,其中互联网传媒领域:游戏相关世纪华通、完美世界、三七互娱、巨人网络、掌趣科技、电魂网络;版权相关华策影视、新媒股份、博纳影业、中文在线、平治信息;港股及其他相关阅文集团、哔哩哔哩、快手、创梦天地、祖龙娱乐、腾讯音乐。计算机领域:金山办公(与腾讯在文档领域合作)、泛微网络(腾讯持股)、四维图新(腾讯持股)、博思软件(腾讯持股)、长亮科技(腾讯持股)、超图软件(与腾讯地图战略合作)。

值得注意的是,近半月以来,人工智能领域大模型的消息层出不穷,OpenAI推出大型多模态模型GPT-4,百度“文心一言”如约上线,字节则传出了前达摩院大模型M6带头人入职,并参与语言生成大模型研发的消息,腾讯的混元大模型面临激烈的竞争压力

此外,分析人士指出,虽然英伟达的产品可以降维使用,但国内大模型企业在训练和推理时会受到底层算力的影响。动态来看,海外企业会推出更大的模型,下一代需要的算力资源会更大,算力未来会是一个很大的挑战。大模型训练需要处理高颗粒度的信息,对云端训练芯片的芯片处理信息的精细度和算力速度要求更高,现阶段国产GPU大多还不具备支撑大模型训练所需的能力。

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