ChatGPT：行业深度拆解.zip

ChatGPT 引发 范式革命， ，AI 产业发展前景可期

近期由 OpenAI 团队发布的聊天机器人软件 ChatGPT，凭借类人的语言理

解和表达能力，引发 AI 产业范式革命。通过拆解 ChatGPT，我们发现：1）

单一大模型或为未来 AI 训练主流方向；2）大模型训练可以积累底层语言能

力，但需要大算力支持；3）预训练语言模型和 Transformer 架构是模型底

层能力的根源；4）ChatGPT 商业化应用前景广阔。基于此，我们认为国产

厂商或将训练出自己的 GPT 模型，AI 产业有望迎来景气周期。目前国内在

模型层面具备产业基础的相关企业包括：百度、商汤、云从科技等；在应用

层持续推出新应用的相关企业包括：科大讯飞、金山办公、同花顺、汉王科

技等；在底层基础设施和工具有布局的相关企业包括：寒武纪、景嘉微等。

于 背景：发源于 OpenAI ，成名于生成式语言

OpenAI 于 2015 年在旧金山成立，主要从事人工智能研究。2019 年 OpenAI

收到微软注资 10 亿美元，就 Azure 业务开发人工智能技术。2020 年发布

GPT-3 语言模型，由微软获得独家授权。2022 年，OpenAI 在 GPT-3.5 的

基础上推出了 ChatGPT，强化了人工智能的语言对话能力，引起社会广泛

关注。2023 年，微软拟对 OpenAI 追加数十亿美元投资，利用自身算力基

础设施资源发挥与 OpenAI 业务协同效应，深入布局生成式 AI 技术。

原理：AI 大模型里程碑式的胜利

ChatGPT 采用监督学习+奖励模型进行语言模型训练，主要包括三个步骤：

1）第一阶段：训练监督策略模型。在 ChatGPT 模型的训练过程中，需要标

记者的参与监督过程；2）第二阶段：训练奖励模型。借助标记者的人工标

注，训练出合意的奖励模型，为监督策略建立评价标准；3）第三阶段：采

用近端策略优化进行强化学习。通过监督学习策略生成 PPO 模型，将最优

结果用于优化和迭代原有的 PPO 模型参数。我们认为，ChatGPT 的训练过

程采用单一模型+小样本学习+人类微调监督方式进行，取得了良好效果，验

证了 AI 大模型应用前景，大模型路线有望成为未来主流。

解 模型：三个维度拆解 GPT 模型特征

我们认为，ChatGPT 的成功离不开 AI 大模型的加持，强大的算法训练模型，

使得 ChatGPT 在迭代中获得实现接近自然语言的表达能力。拆解模型来看：

1）ChatGPT 使用单一大模型，积累强大底层通用能力，背后来自微软丰富

的算力资源支持，并通过引入监督学习，有效填补了大模型同质化漏洞；2）

模型的具体训练模式，采用的是预训练语言模型，而预训练语言模型无需人

工标签，具备高效性、通用性与正则化等内生优势，且二代模型具备上下文

交互能力，推动模型语义理解能力升级；3）Transformer 是大模型高效运行

的根基，天然适合高并发训练，通过编码器堆叠实现底层架构搭建。

开 应用：打开 AIGC 应用新局面

ChatGPT 属于 AIGC 的具体应用，相比过去的 AI 产品，在模型类型、应用

领域、商业化等层面呈现出新的特点。1）技术方面：ChatGPT 属于自然语

言处理领域，与早期的自然语言技术相比，ChatGPT 采用大模型进行训练，

并加入人工反馈增强学习(RLHF)方法，实现了效果提升；2）应用方面：

ChatGPT 属于生成式 AI，相比于分析型 AI，不局限于已有的内容，已在文

艺创作，代码处理，营销等多个创造性场景内得到应用；3）商业化方面：

ChatGPT 在商业化方面彰显出强于以往 AI 应用的潜力，一方面用户数快速

增长，另一方面得到了微软为代表的科技巨头的支持，应用有望快速推广。