ChatGPT引领生成式AI蓬勃发展 成为2023年AI技术关键趋势

ChatGPT引领生成式AI蓬勃发展，生成式AI（Generative AI）是一种基于深度学习模型的人工智能技术，主要功能为生成新数据、图像、文字内容、音讯等资源，具有非常广泛的应用，在图像生成方面，可生成逼真的图像或多种风格和变形效果，在文字或语言生成方面，可用于自动写作、翻译、对话机器人等方面。

自然语言技术是生成式AI的重要核心技术之一，自然语言处理（NLP）是一门研究如何使计算功能够理解、生成和操作自然语言的技术。在生成式AI中，NLP技术主要应用于生成文字内容方面，生成文字内容需要模型具备语言理解、生成和流畅度等能力，其中，大型语言模型是生成文字内容的核心技术，它是一种能够根据前面的词语序列预测下一个词语的模型，可以用于文字内容生成、机器翻译等多个NLP任务。

目前爆红的ChatGPT即使用大型语言模型技术，ChatGPT的语言模型为OpenAI开发的GPT3.5，GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列是由OpenAI开发的大型语言模型，功能语言生成、语言理解、机器翻译等。GPT的发展可以分为以下几个阶段：

GPT-1于2018年发布，具有1.17亿个参数的Transformer模型，使用了网页数据和Wikipedia等大量的无监督文字内容数据进行预训练，GPT-1主要用于语言生成任务，例如完成文字内容、写诗等。

GPT-2于2019年发布，参数量增加至1.5亿个，GPT-2通过使用与GPT-1相同的训练数据和模型架构，但使用更大的参数和更多的训练数据来提高效能，GPT-2在文字内容生成、语言理解、机器翻译等方面都取得了很好的效果。

GPT-3于2020年发布，是目前GPT系列中最大的模型，拥有1750亿个参数，GPT-3使用了与GPT-2相同的Transformer模型，但使用了更多的训练数据，包括网络上的大量文字内容数据和其他资源，GPT-3可以通过少量的范例数据进行机器翻译、文字内容生成、问答等多种自然语言处理任务，甚至可以进行对话和写作等。

GPT-3.5于2022年发布，为GPT-3调整后的模型版本，缩减参数量（约13亿个参数）与增加人类回馈强化学习（RLHF）功能。

GPT-4于美国时间2023年3月14日发布， 升级为多模态AI模型，可支持图片输入及以文字解释图像等，生成的答案错误更少、正确性比GPT-3.5 高40%。

生成式AI技术成熟带动软硬件市场需求增加，以3阶层进行分析，基础层建立模型需进行数据标注、预先训练与微调工作，受惠产业包含AI运算芯片（Intel、AMD、NVIDIA等）、晶圆代工（台积电、联电、三星半导体等）、服务器（戴尔、广达、纬创等）；中间层为生成式AI模型营运工作，受惠为云端数据中心包含Azure、Amazon Web Services、Google Cloud Platform等，应用层为导入应用领域包含媒体、教育、电子商务等，受惠应用软件类型包含文字、图像、音乐类等。

台湾领先全球的半导体、高速运算服务器的研发能力，为将成为生成式AI技术发展重要关键之一，另外，软硬整合亦是需要重视的部分，包括硬件加速、软件改进、演算法和模型改进等方面，其有助于提高生成式AI的效率与效能，并且推动其应用的更加广泛和深入。

「AI EXPO Taiwan 2023」将于2023年4月19~21日在台北华山文创园区举行，透过未来展场、不知讲堂、超级舞台 、AI创新奖、在线影城之五大活动贯穿展会，为期三天的实体活动深入探讨AI产业链前瞻动向，为台湾最具指标规模的AI专业展会。

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