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AIGC，可能是下個10年最重要的投資機遇之一( 三 )

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然而，有趣的是，這些公司也可能從AIGC的大熱中受益，因為 投資者經常把它們納入AIGC的范疇 。但除非它們創新其基礎技術，否則不太可能在大模型的時代收獲技術革命創造的價值 。
技術趨勢： 局限性、對技術的誤解...生成式 AI 到底會有多好使？
在生成式 AI 的新興領域， 底層技術決定了應用層可以做出哪些產品 。
兩年前 GPT-3 的發布促成了一系列文本生成的初創公司，例如Jasper.ai 和 copy.ai 。現在，圖像和代碼生成模型的發布為新的營銷、設計和編程應用程序奠定了基礎 。繼AI頭像app Lensa.ai爆火之后，新一波初創公司正在構建AI圖像生成的應用程序 。
但不同應用的底層技術到底有多好？接下來的這一部分，我們會給大家提供模型層的概述 。

AIGC，可能是下個10年最重要的投資機遇之一

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來源：紅杉資本，生成式AI：充滿創造力的新世界（2022）
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來源：紅杉資本 ， 生成式AI：充滿創造力的新世界（2022）
文本模型是AIGC模型中最成熟的一類 ， 也是最早開發的模型 。與任何其他類型的AIGC模型相比 ， 文本模型的數量更多，并且有更多可用的API和開源模型 。除了OpenAI和DeepMind等知名實驗室外，不少創業公司也在為AI語言模型基礎設施層做貢獻，包括以色列的AI實驗室AI21和加拿大的初創公司Cohere 。
我們在這里把2018年以來發布的所有大型大型語言模型 (LLM) 做了一個可視化分析（模型很多?。?。顯而易見，這些模型的參數量在以指數級的速度增長 ， 算力和數據需求也越來越高 。大模型的“縮放定律”（“scaling law”）預測模型 能力將隨著模型參數規模的增加而提高 。
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文本模型可視化分析
在圖像生成領域，DALLE-2、Stable Diffusion和Midjourney這種大火的模型使圖像生成AI首次出圈 。我們已經習慣了AI生成的驚艷的技術作品，比如DALLE-2經典的宇航員騎馬圖，還有Midjourney細致入微的繪畫 。
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“一名騎馬的宇航員，寫實風格” 。由 DALLE-2 生成
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Jenn Mishra作品 。由Midjourney生成
然而，我們在網上看到的精美圖像并不能代表所有AI生成的圖像 。圖像生成AI模型仍然存在可控性問題，很多時候不會響應使用者的指令，或者會漏掉指令中的關鍵信息 。這為更廣泛的商業應用造成了技術障礙 。
我們可以用三個頂尖的AI圖像生成模型做一個有趣的小實驗 。
每個指令生成的第一張圖像被選為示例 。我們可以看到DALLE-2和Stable Diffusion 2.0生成的效果類似，對指令的響應能力也差不多 。它們可以生成寫實的小貓還有西班牙畫家薩爾瓦多·達利風格的柯基犬 。作為在專業的藝術數據集上訓練的小模型，Midjourney在創建藝術圖像方很厲害，但往往完全忽略語言指令 。它生成的貓并不真實，生成的小柯基也不像是達利的畫風 。并且三個模型沒有一個對“使用披薩大小的硬幣去買硬幣大小的披薩”做出很好的反應 。這個指令正是要測試模型的語言理解能力 。有兩個模型生成的人手手指看起來很奇怪 。
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DALLE-2、Stable Diffusion 2.0、Midjourney三個AI圖像生成模型產出的圖像對比

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