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2024年AIGC行业专题报告
——多模态大模型应用深化,加速赋能多领域
概览标签:AIGC、AI、自然语言处理、自然语言生成、UGC、PGC、AI大模型、
卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络、Transformer架构、
多模态大模型、预训练模型、OpenAI、ChatGPT、文心一言
名词解释(1/2)
AI:AI(ArtificialIntelligence)是人工智能,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是智能学
重要的组成部分,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能是十分广泛的科学,包括机器人、语言识别、
图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习,计算机视觉等。
AIGC:AIGC(ArtificialIntelligenceGeneratedContent),是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法,通过已有数据的学习和识别,以适当
的泛化能力生成相关内容的技术。AIGC技术的核心思想是利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。通过训练模型和大量数据的学习,AIGC可以根据
输入的条件或指导,生成与之相关的内容。例如,通过输入关键词、描述或样本,AIGC可以生成与之相匹配的文章、图像、音频等。
PGC:PGC(ProfessionalGeneratedContent)是指专业生产内容。用来泛指内容个性化、视角多元化、传播民主化、社会关系虚拟化。专业生产内容经由传统广电
业者按照几乎与电视节目无异的方式进行制作,但在内容的传播层面,却必须按照互联网的传播特性进行调整。从内容上,PGC生态系统是从内容生产、内容推
广、到品牌的形成、粉丝的汇聚,最终内容品牌被粉丝反哺并进行自推广的整套生态闭环。
UGC:UGC(UserGeneratedContent)是指用户生产内容,即用户将自己原创的内容通过互联网平台进行展示或者提供给其他用户。UGC是伴随着以提倡个性化为
主要特点的Web2.0概念兴起的。UGC并不是某一种具体的业务,而是一种用户使用互联网的新方式,即由原来的以下载为主变成下载和上传并重。
自然语言处理:自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语
言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理主要应用于机器翻译、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别等方面。
自然语言生成:自然语言生成(NaturalLanguageGeneration,NLG)是一门融于计算机科学、语言学、人工智能、数学等领域的交叉学科。自然语言生成是人工
智能和计算语言学的分支,相应的语言生成系统是基于语言信息处理的计算机模型,其工作过程与自然语言分析相反,是从抽象的概念层次开始,通过
选择并执行一定的语义和语法规则来生成文本。自然语言生成是人工智能的一个重要领域,旨在让计算机能够像人类一样生成自然、流畅的语言文本。
来源:行行查研究中心整理
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名词解释(2/2)
AI大模型:AI大模型是指通过在大规模宽泛的数据上进行训练后,能适应一系列下游任务的模型。这类模型通常使用大量的数据和强大的计算能力进行训练,在各种领
域如自然语言处理、图像识别和语音识别等表现出高度准确和广泛的泛化能力。AI大模型的应用场景非常丰富,可适用于多个领域,如智能客服、智能家居
和自动驾驶等,它们在这些应用中发挥作用,可以提高人们的工作效率和生活质量,使各种任务能够更快速、更准确地完成。
卷积神经网络:卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是指一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络是深度学习(DeepLearning)的代
表算法之一。主要
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