GPT4全方位升级，AI商业化时代来临 ——AI跟踪报告之九 2023年3月29日 作者： 光大证券电子通信行业首席分析师 刘凯，执业证书编号：S0930517100002 证券研究报告 核心观点 GPT 4与ChatGPT对比：全方位升级  GPT4为多模态模型，支持图片输入，文本能力升级；  GPT4支持复杂性问题解决，可靠性与安全性显著提升；推出可预测深度学习堆栈，开源 Evals 评估框架。 微软Copilot：AI商业化里程碑  Dynamics 365 Copilot：GPT4赋能业务全线。 Dynamics 365为整个微软商业应用产品线，带来由全新一代人工智能驱动的产品 升级，为各项商业应用全面引入互动式的人工智能助手；  Microsoft 365 Copilot：开启全新工作方式。微软使用微软生成式AI助手Copilot对Microsoft 365工具套件进行升级，采用OpenAI 推出的GPT-4，集成到Word、Excel、PowerPoint、Outlook和Teams等应用中，开启全新工作方式;  Power Platform Copilot：低代码未来前景打开。基于 GPT 能力提供 AI-powered 的帮助，让制作者可以用自然语言描述他们想 要的应用、流程或机器人，然后 Copilot 可以在几秒钟内完成创建，并提供改进的建议。 国内巨头纷纷入局  百度：发布文心一言大模型,性能强大、功能丰富，为垂类应用落地提供强大支持;  华为：大模型布局多年，建立联合体推动产业化；  海康威视：AI开放平台为碎片化的行业应用场景提供了一站式算法训练平台，具备基于小样本数据训练高精度算法的能力；  大华股份：打造巨灵平台，提供一站式算法训练，包含上千个各种场景下的AI算子和预训练模型。 投资建议：云端算力/边缘算力、模型/算法/数据、应用三个维度关注AI行业投资机会  云端算力：寒武纪、海光信息、芯原股份等；  边缘算力：翱捷科技、晶晨股份、瑞芯微、全志科技等；  模型/算法/数据：建议关注三六零（A股唯一自研大模型）、商汤科技（神经网络）等；  应用：海康威视、大华股份等。 风险提示：ChatGPT信息泄露风险、虚假信息法律风险，行业研发不及预期风险。 请务必参阅正文之后的重要声明 招商基金 2 目 录 模型：GPT 4相较ChatGPT全方位升级 微软Copilot：AI商业化里程碑 国内巨头纷纷入局 投资建议：云端算力/边缘算力、模型/算法/数据、应用三个维度 关注AI行业投资机会 风险分析 请务必参阅正文之后的重要声明 qRoNpPpPmPpMsRxOmQtNqP9PcM8OsQmMoMsRfQnNsRkPnOqQ6MoPrMMYmOwOvPpMoM 一、GPT 4相较ChatGPT全方位升级 1、多模态模型：支持图片输入，文本能力升级 2、支持复杂性问题解决，可靠性与安全性显著提升 3、推出可预测深度学习堆栈，开源 Evals 评估框架 请务必参阅正文之后的重要声明 4 1.1、多模态模型：支持图片输入，文本能力升级  GPT-4支持图片输入，多模态模型功能强大。相较于GPT-3.5仅支持文字或代码的输入和输出，GPT-4支持图片输入，并生成说明、 分类和分析结果（输入图片还处于内测阶段，尚未公开真正结果）。具体来说，GPT-4能够在用户输入散布式文本和图像后，自主 生成文本输出（自然语言、代码等）。  根据OpenAI 官网案例，GPT-4能够发现图片中的异常之处，明白“梗图”中的含义和笑点，甚至能直接阅读并分析带有图片的论文。 图1：GPT-4能够发现图片中的异常 资料来源：OpenAI官网，光大证券研究所整理 请务必参阅正文之后的重要声明 图2：GPT-4发现鸡块的排列与世界地图的联系 资料来源：OpenAI官网，光大证券研究所整理 5 图3：GPT-4能够解释论文内容 资料来源：OpenAI官网，光大证券研究所整理 1.1、多模态模型：支持图片输入，文本能力升级  在标准学术视觉基准测试中，GPT-4性能优于其它模型。OpenAI在一组标准学术视觉基准测试中对GPT-4的表现进行评估， 根据结果，GPT-4在TextVQA、图表质量管理、AI2D等方面都显著优于其他模型。  此外，OpenAI表示，这并不完全代表GPT-4的能力范围，因为该模型被发现能够不断解决新任务，公司计划近期发布更多 分析和评估数据。 图4：GPT-4在文本、图片处理方面与SOTA等模型的对比 资料来源：OpenAI官网，光大证券研究所整理 注：OpenAI以机器学习模型设计的传统基准评估了GPT-4，结果显著优于现有大模型 请务必参阅正文之后的重要声明 6 1.1、多模态模型：支持图片输入，文本能力升级  文本能力方面，GPT-4的表现显著优于现有大型语言模型。 GPT-4能够处理超过2.5万字的文本，允许长篇内容创建、扩展 对话以及文档搜索和分析等应用场景。  OpenAI在为机器学习模型设计的传统基准测试（包括MMLU、HellaSwag、ARC等）中比较GPT-4与GPT-3.5、SOTA等模 型的性能。结果表明， GPT-4在基准测试中的表现显著优于现有大型语言模型，并且在大部分的测试中优于最先进的SOTA 模型。 图5：GPT-4在基准测试中的表现显著优于现有大型语言模型 资料来源：OpenAI官网，光大证券研究所整理 注：OpenAI以机器学习模型设计的传统基准评估了GPT-4，结果显著优于现有大模型 请务必参阅正文之后的重要声明 7 1.1、多模态模型：支持图片输入，文本能力升级  MMLU 基 准 （ Multilingual MultiLevel Unification，是一种新的基 准测试,旨在评估多语言NLP模型 的性能）常用于测试大规模多任 务语言理解能力，涵盖自然科学、 社会科学、艺术、人文等领域， 通常使用英文编写。 图6：GPT-4 在 MMLU 基准测试中表现优于 GPT-3.5、Chinchilla、PaLM 等语言模型  OpenAI 使 用 Azure Translate 将 MMLU基准翻译成多种语言，并 将GPT-4与其他语言模型应用测 试。  结果表明， GPT-4在包括拉脱维 亚语、威尔士语和斯瓦希里语等 多种小众语言上的表现，均优于 GPT-3.5、Chinchilla、PaLM等语 言模型的英语表现。 资料来源：OpenAI官网，光大证券研究所整理 资料来源：OpenAI官网，光大证券研究所整理 请务必参阅正文之后的重要声明 8 1.2、支持复杂性问题解决，可靠性与安全性显著提升  GPT-4 在 人 类 模 拟 考 试 中 的 表现超越GPT-3.5。在没有专 门培训的情况下， GPT-4在 律 师 考 试 、 LSAT 、 GRE Quantitative等测试中的得分 基本全部高于GPT-3.5。 图7：GPT-4 与GPT-3.5在各项考试中表现情况对比  在 律 师 资 格 考 试 （ Uniform Bar Exam）中， GPT-4的分 数在应试者的前10%左右， 显著优于GPT-3.5倒数10%左 右的得分。 资料来源：OpenAI官网，光大证券研究所整理 请务必参阅正文之后的重要声明 9 1.2、支持复杂性问题解决，可靠性与安全性显著提升  GPT-4在语言风格方面得到更新。与具有固定冗长语气和风格的经典ChatGPT不同，开发人员（普通用户也将会开放）可以 通过描述在系统中规定AI的语言风格，即拥有“自定义”的功能。 图8：GPT-4拥有自定义语言风格的功能 资料来源：OpenAI官网，光大证券研究所整理 请务必参阅正文之后的重要声明 10 1.2、支持复杂性问题解决，可靠性与安全性显著提升  GPT-4在可靠性与安全性方面实现最好结果。OpenAI表示，在6个月的时间内通过对抗性测试程序和ChatGPT经验教训迭代 调整GPT-4，在可靠性、真实性、可控性以及拒绝越界和敏感问题方面获得有史以来最好结果。相较GPT-3.5， GPT-4对禁 止内容作出响应的可能性下降82%，生成可靠性内容的可能性提高40%。  然而，OpenAI仍然提示GPT-4在偏见、隐私和虚假信息等方面的风险。为此，OpenAI纳入更多人工反馈（包含ChatGPT用 户），并与50多位专家合作，在技术发展的同时提高AI的安全性。 图9：GPT-4响应不正确行为和敏感信息的可能性更低 图10：不同主题下，GPT-4的对抗性测试结果显著优于其他模型 资料来源：OpenAI官网，光大证券研究所整理 资料来源：OpenAI官网，光大证券研究所整理 请务必参阅正文之后的重要声明 11 1.3、推出可预测深度学习堆栈，开源 Evals 评估框架  构建可预测的深度学习堆栈是GPT-4项目的重点之一。OpenAI开发基础设施和优化算法，能在多个模型中表现出可预测行 为。为验证可预测性，OpenAI通过对使用相同训练方法但计算量少10000倍的模型进行推断，在内部代码库中准确预测 GPT-4的最终损失。  为便于用户选择模型，开源Evals评估框架。Evals框架用于创建和运行基准，以评估 GPT-4 等模型，同时逐个样本检查性 能。使用Evals指导模型开发，方便用户将其应用于跟踪模型版本的性能和不断发展的产品集成。比如，Stripe使用Evals来 补充人工评估，以衡量其 GPT 驱动的文档工具的准确性。  OpenAI认为，准确预测未来的机器学习能力是安全性的重要组成部分。但相较于潜在影响而言，其并没有得到足够的重视。 OpenAI正加大开发力度，为社会提供更好的未来系统预期指导。 图11：OpenAI代码库下一个单词预测 图12：GPT-4扭转了逆向缩放（模型性能随规模扩大而下降）趋势 资料来源：OpenAI官网，光大证券研究所整理 请务必参阅正文之后的重要声明 12 资料来源：OpenAI官网，光大证券研究所整理 目 录 模型：GPT 4相较ChatGPT全方位升级 微软Copilot： AI商业化里程碑 国内巨头纷纷入局 投资建议：云端算力/边缘算力、模型/算法/数据、应用三个维度 关注AI行业投资机会 风险分析 请务必参阅正文之后的重要声明 二、微软Copilot：AI商业化里程碑 1、Dynamics 365 Copilot：GPT4赋能业务全线 2、Microsoft 365 Copilot：开启全新工作方式 3、Power Platform Copilot：低代码未来前景