模塊?人工智能：開啟智慧新時代1-3生成式人工智能目錄CONTENTS生成式人工智能的概念01AIGC的特征及核心技術02大模型的應用舉例031-3生成式人工智能1.生成式人工智能的概念是指基于生成對抗網絡、大型預訓練模型等人工智能的技術方法，通過已有數據的學習和識別，經歷訓練、微調與生成，以及評估和調整等階段，最后以適當的泛化能力生成相關內容的技術。

AIGC五個方面的生成內容1-3生成式人工智能2.AIGC的特征及核心技術（1）AIGC的特征1-3生成式人工智能2.AIGC的特征及核心技術（2）AIGC的核心技術1-3生成式人工智能2.AIGC的特征及核心技術（2）AIGC的核心技術基礎模型包括深度變分自編碼、生成對抗神經網絡、擴散模型、Transformer和VisionTransformer等技術。1-3生成式人工智能2.AIGC的特征及核心技術（2）AIGC的核心技術經典的預訓練大模型1-3生成式人工智能3.大模型及應用舉例ChatGPT-3OpenAI于2020年5月發布的GPT-3受到了大量新聞報道和公眾關注。在兩年內，GPT-3已經積累了100萬訂閱用戶。ChatGPT為用戶提供了一個與人工智能對話的直觀界面，也許可以滿足人類與生俱來的與他人溝通和聯系的愿望。ChatGPT-3是ChatGPT系列的第三個版本,它擁有1750億個參數，是當時全球最大的預訓練語言模型，在自然語言理解、生成和對話能力方面都取得了重大突破。1-3生成式人工智能3.大模型及應用舉例清華ChatDD2023年9月21日，水木分子發布新一代對話式藥物研發助手ChatDD(DrugDesign)和全球首個千億參數多模態生物醫藥對話大模型ChatDD-FM100B，其在C-Eval評測中達到全部醫學4項專業第一，是唯一在該4項評測中平均分超過90分的模型ChatDD能夠對多模態數據進行融合理解，與專家自然交互人機協作，將人類專家知識與大模型知識聯結，重新定義藥物研發模式。1-3生成式人工智能3.大模型及應用舉例谷歌Gemini2023年12月Gooqle發布了全新多模態大模型Gemini，能夠實現多源多模態數據的輸入和輸出，包括文本、代碼、視頻、音頻和圖像，并擁有較好的跨模態識別、推理能力。2024年2月，Google推出Gemini1.5系列模型，提升了多模態大模型的計算效率，能夠從規模龐大的上下文(如多個長文檔、數小時的視頻等)中調用細粒度信息并進行推理。2024年9月，Google對Gemini1.5模型進行更新，提升性能、加快響應速度。1-3生成式人工智能3.大模型及應用舉例谷歌DeepMind—AlphaFold32024年5月8日，DeepMind與lsomorphicLabs共同推出Transformer+Diffusion架構的生成式A模型--AlphaFold3。AlphaFold3以前所未有的精確度成功預測所有生命分子的結構及其相互作用方式;傳統生物學需要人類用顯微鏡從不同的角度觀察，耗時久目精度低。AlphaFold3的問世意味著將對更多變革性的科學研究起到推動作用，包括基因組學研究、加速藥物設計、新材料開發、培育作物等等。1-3生成式人工智能3.大模型及應用舉例OpenAI—GPT-42024年6月1日，谷歌DeepMind、約翰斯·霍普金斯大學和牛津大學等機構的學者發布的研究證實:GPT-4在心智理論任務上的表現完全達到成年人類的水平;在第6階推理上的表現大幅超過人類。自然子刊NatureHumanBehavioui已證實:得益于龐大的數據庫，GPT-4比人類更能理解對話中的諷刺和暗示。來自阿肯色大學的研究團隊發現ChatGPT-4在創造性思維測試中的表現已經超越人類。1-3生成式人工智能3.大模型及應用舉例deepseek強化學習技術：采用大規模強化學習，僅需少量標注數據即可顯著提升模型性能。智能訓練場：構建了智能訓練場，提升推理能力，在推理任務上可與OpenAIO1媲美。開源共享：完全開源，降低了AI應用門檻，賦能開源社區發展。部署廣泛：上線后迅速與眾多