AIGC&ChatGPT保险行业应用白皮书（62页）

行业报告下载 2023年07月10日 06:08 管理员

ChatGPT是迄今为止增长最快的消费者应用程序，该应用底层技术“生成式AI”已是全球科技巨头“军备竞赛”重点锁定的技术领域。依据pitchbook数据显示，尽管2022年北美风险资本投融资数量明显趋缓，但对于生成式人工智能领域的投资仍呈现积极景象。在2020年至2022年区间，投资总额从2亿增长至14亿，复合增长率是81.6%。此外，除了传统的风险投资和私募股权投资，越来越多的企业和机构将会通过并购、战略投资等方式进入该市场。例如：微软于2023年初宣布继续加码OPENAI，拓展生成式人工智能技术在微软更广泛产品系列中的应用。在国内，百度正迅速将文心一言整合到所有业务中进行测试。通过对最新深度学习技术进行优化，生成式人工智能在图像识别和描述、视频内容生成均有实际进步，这种技术还可以从单个视频中提取出有意义的信息，从而创建出更多原创性视频内容。此外，该技术还支持人机交互语音接口，并能够理解自然语言中更复杂和抽象的概念。因此未来智能客服可以更快速地响应用户。目前，这项技术已经广泛应用于各种商业领域，例如虚拟人直播、智能助手、搜索引擎优化、艺术创造、健康咨询、复杂算法解释等领域。

早期的语言模型通常使用n-gram模型，由于数据稀疏问题一般仅支持3-5个词的上文，无法捕捉长距离语义关系；近年来，基于神经网络的语言模型，特别是RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）或者LSTM（Long-Short Term Memory，长短时记忆模型），通过在神经网络中引入序列记忆机制使语言模型理论上可以刻画长距离语义关系，但其学习效率较低，且由于梯度消失等问题事实上无法刻画过长距离的语义关系。这就限制了传统模型在处理复杂的语义关系和依赖关系时的表现。 AIGC大型语言模型主要依赖于Transformer结构，它通过自注意力机制（self-attention）、多头注意机制（Multi-Head Attention）来捕捉文本中不同位置之间的关联关系，能够同时关注到文本中较远的上下文信息。另外，由于这种机制同时解决了并行计算的问题，使得模型可以在可接受时间内基于超大规模语料进行训练。这些都使得AIGC能够更好地理解和解释复杂的句子结构、语义关系和逻辑推理。它能够捕捉到文本中的长期依赖性，理解上下文中的语境和含义，从而生成更加准确、连贯和语义丰富的文本。在商业场景中，AIGC的长距离感知理解上下文的能力使其在智能客服、文本摘要、情感分析和问答系统等应用领域表现优异。例如，在智能客服和问答系统领域，AIGC大模型可以理解和处理长篇复杂的对话场景，并基于整个上下文提供更准确的回答。

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