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报告简介
Chat-GPT 引来新一轮AI 大热，探索产业化可能性
2022 年11 月30 日，OpenAI 发布了ChatGPT 人机对话交互模型，相比过去的人机对话模型，ChatGPT 展现出更贴近人类的思维逻辑，可以回复用户的连续问题，具有一定的道德准则，减少了错误问答的出现概率，具备代码的编写和debug 功能。ChatGPT 在人机对话上到达了前所未有的高度，模型开放测试一周用户便突破了百万级别。
在 ChatGPT 推出仅两个月后，它在 2023 年 1 月末的月活用户已经突破了 1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。根据Sensor Tower 的数据， TikTok 达到 1 亿用户用了 9 个月， Instagram 则花了 2 年半的时间。该报告援引分析公司 Similarweb 的数据表明， 1 月期间， ChatGPT 平均每天大约有 1300万独立访客，这一数据是 2022 年 12 月的两倍之多。
OpenAI 正在完善自身的产品服务。在变现方面于2023年2 月1 日宣布，推出其人工智能聊天机器人ChatGPT 的付费订阅版本，新的订阅服务名为ChatGPT Plus，月费为20 美元。
正文目录
报告目录
2023年Chat-GPT技术产业状况年度报告
研究对象 1
重要发现 2
主要结论 3
1、Chat-GPT技术概述 7
1.1、技术介绍 7
1.2、技术特点 13
1.3、技术进展 14
1.3.1、监督学习GPT-1 15
1.3.2、多任务学习GPT-2 15
1.3.3、海量参数模型GPT-3 16
1.3.4、GPT-4 16
1.4、技术节点 17
1.5、技术逻辑 18
1.6、技术效果 20
1.7、技术方向 24
2、Chat-GPT技术产业影响 25
2.1、Chat-GPT技术产业发展 25
2.1.1、小模型（2015 年前） 25
2.1.2、大模型（2015-2022 年） 26
2.1.3、兼顾经济性与可使用性（2022-2024 年） 28
2.1.4、模型开放、快速迭代（2024 以后） 29
2.2、Chat-GPT技术产业价值 30
2.3、Chat-GPT技术应用领域 31
2.3.1、文字模态的AIGC 应用 31
2.3.2、AI 代码辅助工具 34
2.3.3、图像生成应用 35
2.3.4、智能客服应用 36
2.3.5、搜索引擎应用 37
2.4、Chat-GPT技术应用机遇 38
2.5、Chat-GPT技术应用挑战 39
3、Chat-GPT技术厂商布局 41
3.1、OpenAI 41
3.2、微软 44
3.3、谷歌 46
3.4、BuzzFeed 47
3.5、亚马逊 47
3.6、Jasper 49
3.7、百度 50
3.8、网易 53
4、Chat-GPT技术竞争 54
4.1、Chat-GPT技术基础竞争 54
4.2、Chat-GPT技术国家竞争 56
4.3、Chat-GPT技术产品竞争 58
4.4、Chat-GPT技术企业竞争 60
4.5、Chat-GPT技术潜在竞争 60
5、Chat-GPT行业状况 61
5.1、行业技术水平状况 61
5.2、行业投资规模状况 62
5.3、行业指数市场状况 63
5.4、行业商业模式状况 63
6、报告结论 65
图表目录
图表 1：ChatGPT使用RLHF 方法进行训练 8
图表 2：ChatGPT会主动驳回一些具有潜在道德风险的危险提问 8
图表 3：ChatGPT 根据关键词进行科普回答并生成代码 9
图表 4：ChatGPT 根据数个关键词或问题生成几百字的应用文书、趣味性文章、科普回答 10
图表 5：ChatGPT 可回答提问 11
图表 6：ChatGPT 可用于自动输出代码 11
图表 7：ChatGPT 可以写诗 12
图表 8：ChatGPT 可以生成小说 12
图表 9：hat-GPT 相比于前代回答更加灵活，更接近人类反应 13
图表 10：对有违人类伦理的问题，Chat-GPT 会进行拒绝 14
图表 11：GPT 特点及发展历程 15
图表 12：各时间节点所对应的AI 能力以及所能产生的应用产品 17
图表 13：基于人类反馈的强化学习在ChatGPT 中的应用 18
图表 14：InstructGPT 技术逻辑 20
图表 15：Real Toxicity 数据集likehood 21
图表 16：TruthfulQA 数据集likehood 21
图表 17：Hallucination 数据集likehood 21
图表 18：Customer Assistant Appropriate 数据集likehood 22
图表 19：ChatGPT 能分辨出哥伦布无法在2015 年到达美国，而OpenAI 前代对话式语言模型InstructGPT 则无法分辨 22
图表 20：ChatGPT 拒绝回答未经训练的问题，不推荐餐厅 23
图表 21：Playground 推荐不存在的地址和不存在的餐厅 23
图表 22：Chat-GPT的代码生成 24
图表 23：2015-2022 年间深度学习模型体积不断扩大 26
图表 24：ChatGPT 全球日活用户 26
图表 25：ChatGPT成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序 27
图表 26：加入了人类反馈步骤后的大模型迭代速度将远超以往 28
图表 27：未来可能出现的杀手级应用及其对应的当前模型 29
图表 28：内容生成的四个阶段 31
图表 29：ChatGPT 结合Stable Diffusion 生成的图片 32
图表 30：Jasper 采用SaaS 模式分档位定价 32
图表 31：AIGC 应用领域一览 33
图表 32：Copilot目前主要为开发者提供纠错与修改建议 35
图表 33：国内主流AI 绘画软件 35
图表 34：2022-2030年全球AI 客服市场空间与增速（十亿美元） 36
图表 35：超大规模的自然语言预处理模型发展历史 39
图表 36：Chat-GPT全球厂商布局 41
图表 37：马斯克在推特盛赞ChatGPT 42
图表 38：GPT-3主要企业客户 44
图表 39：谷歌CEO Sundar Pichai官宣Bard 46
图表 40：百度智能生成公告 50
图表 41：百度官宣“文心一言” 52
图表 42：预训练大模型技术发展溯源 54
图表 43：AI训练模型算力增速超越摩尔定律 54
图表 44：预训练大模型多模态与跨模态趋势 55
图表 45：大模型最终次训练成本估算 56
图表 46：全球代表性文本大模型 56
图表 47：全球代表性图像大模型 57
图表 48：在生成效果上达到SOTA 的AI 生成模型总览 58
图表 49：各大公司AI 生成模型 59
图表 50：主流AI 文本-文本生成模型 59
图表 51：Chat-GPT技术企业竞争力象限 60
图表 52：Cluade 与ChatGPT 功能对比 61
图表 53：GLM-130B 与GPT-3、OPT-175B 对比 62
图表 54：2017-2022年生成式AI赛道融资金额(亿美元)及数量(笔) 63
图表 55：2023年2月OpenAI 推出ChatGPTPlus 64
图表 56：ChatGPT 潜在商业模式展望 65
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