今天分享AIGC系列深度研究报告：AIGC专题：2023 AIGC GPT赋能通信行业应用***V20
报告出品方：亚信科技）。
报告共：134页。
专题报告**：人工智能学院
2022 年被认为是 AI 生成内容 （AIGC） 的第一年。 ChatGPT作为AIGC在自然语言领域的代表，在2024年底一推出就掀起了一场可以牵扯到所有人、各行各业的“火”，而2024年3月GPT-4的发布，更是进一步推动了“事态升级”。 ChatGPT GPT-4 引发的全球关注，不少让人想起 2016 年 AIPHAGO 击败人类围棋世界冠军的那一刻。 如果说AIPHAGO代表了AI在专业领域战胜人类的起点，那么ChatGPT GPT-4似乎已经迈出了迈向通用人工智能的第一步。 这是自第三次人工智能浪潮以来所有积累的成果，人工智能技术已经到了即将大规模产业化的临界点。
ChatGPT 将单调的人机交流演变为前所未有的自然、高效、创造性的人机协作，代表了生产力的提高。 ChatGPT有多重要？埃隆·马斯克（Elon Musk）评论道："它太好了，不能吓人，我们离危险的强大人工智能不远了。 黄仁勋评论道：“这是AI世界的iPhone时刻。 法案。 “个人电脑与互联网的出现一样重要，”盖茨说。 是当下最重要的创新，将改变世界。 在ChatGPT的基础上，GPT-4在各种专业和学术基准测试中进一步展现了“人类水平”的表现，在事实性、可引导性和可控性方面取得了“历史最佳”的成绩。 当然，GPT-4 并不是万能的，但仍然存在与早期 GPT 模型相似的局限性，例如：犯常识性错误、缺乏对新世界的了解、社会偏见、幻觉、推理错误等。 但我们看到，技术的背后是始终优化学习和进步的能力。
在ChatGPT GPT-4席卷全球的热潮中，人们深刻认识到，人工智能作为变革性技术和经济社会发展的关键力量，将给全球产业带来巨大的飞跃和突破性发展，深刻影响未来的世界竞争格局。 通信行业作为信息通信基础设施的建设者和运营商，不仅为AL的发展提供基础设施支撑，更是AI应用落地的领跑者。
AIGC 与 GPT-4
AIGC 是一种新的内容制作方式，它使用 AI 技术自动生成内容，遵循专业生成内容 （PGC） 和用户生成内容 （UGC）。 AIGC根据其内容形式不同，可分为文本、图像、音频、**和跨模态生成。 文本方面，如文本创建、生成、问答对话等，以及图像方面，如编辑、生成、3D图像生成等;音频，如文本合成语音、语音克隆、**生成等;画质提升、内容创作、风格转换等方面;在跨模态方面，如文本生成**、文本合成**、图像描述等，不同内容模态的技术应用场景也有各自的子类目。
ChatGPT是AIGC发展的第一座丰碑。 ChatGPT 是人工智能研究公司 Openal 于 2022 年 11 月发布的会话式大型语言模型，是一款基于人工智能技术的自然语言处理工具和应用程序。 ChatGPT的全称是Chat Generative Pre-trainedTransformer，顾名思义，它是以Transformer为基础设施，采用预训练和生成方法构建的面向对话的大语言模型，是AIGC在文本ChatGPT的典型代表，其主要目的是生成对话，它可以学习和理解人类语言进行对话， 根据聊天的上下文进行自然流畅的交互，还可以完成邮件撰写、文案撰写、文本翻译、**生成等任务。
ChatGPT 通过提供前所未有的高效、自然的人机交互体验和极具创意的内容生成能力，成为 AL 时代的第一个“杀手级”应用。 ChatGPT 等生成式人工智能工具将使机器能够大规模地参与知识和创造性工作，从而显着提高生产力，让数十亿人参与其工作的各个方面，并可能产生数万亿美元的经济价值。
ChatGPT覆盖了NLP的所有领域，其所代表的大规模预训练语言模型（LLM）或基础模型已成为工业界和学术界最受关注的研究热点，并引领了近期自然语言处理（NLP）乃至人工智能领域的范式转变，可能对人工智能的技术发展产生重大影响。
在 ChatGPT 发布仅 4 个月后，Openal 于 2023 年 3 月正式发布了多模态预训练大模型 GPT-4。 GPT-4 支持**和文本输入并生成文本输出，相比 ChatGPT 增加了对图片的识别能力，并且可以生成歌词、创意文本、学习用户的写作风格等，更具创意和协作性。 GPT-4 的输入限制已提高到 2拥有 50,000 字和 ChatGPT 的 8 倍处理能力，可用于长篇内容创作、扩展对话、文档搜索和分析等应用，并且可以用所有流行的编程语言编写**。 GPT-4 优于现有的大型语言模型以及当前最先进的 （SOTA） 模型，并且在许多现实世界场景中的智能程度较低，但在各种专业和学术基准中都展示了人类水平。
GPT-4 的能力分析
NLP领域研究包括许多子领域，从任务上可以分为两类：一类是中间任务，如中文分词、词性标注、句法分析、参照消解等;另一类是最终任务，如文本分类、文本摘要、机器翻译、文本对话等，最终任务的完成往往取决于中间任务的结果。 随着 GPT 等 LLM 的出现，中间任务逐渐退出，LLM 可以直接端到端地实现最终任务。 ChatGPT GPT-4 以自然对话式人类表达的方式，在 LLM 和人之间提供了一个全新的交互界面，并以统一的界面方式支持 NLP 所有领域的端到端最终任务。 在日常对话中，ChatGPT 和 GPT-4 之间的差异很小。 但是，当任务的复杂度超过某个阈值时，GPT-4 的表现优于 ChatGPT。 目前，通过与 OpenAI 的合作，一些组织已经使用 GPT-4 开发了一系列创新产品，例如 Duolingo（GPT-4 深化对话）、Be My Eyes（使用 GPT-4 改变视觉可访问性）和 Stripe（利用 GPT-4 简化用户体验和打击欺诈）等。 以下是使用 GPT-4 对话界面的 GPT-4 端到端任务能力分析示例。
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专题报告**：人工智能学院