生成式人工智能产品发展报告（2024）
务， 其应用涵盖健康、 医疗、 教育、 法律、 金融和科学研究等领域， 极大地推 ③ 目前， GAI 按输出结果可分为以下四类。 生成式语言模型基于自然语言处理技术， 通过学习
报告摘要
务， 其应用涵盖健康、 医疗、 教育、 法律、 金融和科学研究等领域， 极大地推 ③ 目前， GAI 按输出结果可分为以下四类。 生成式语言模型基于自然语言处理技术， 通过学习
核心要点
- 智能转变的发展趋势， 成为全球推行科技创新战略的焦点。
- 2014 年， 生成对抗网
- 2017 年， Transformer
- 2022 年， 聊天生成预训
- 2023 年， OpenAI 发布了 GPT - 4， 进
- 2024 年， OpenAI 推 出 的 GPT - 4o
报告信息
- 文件全名
- 《生成式人工智能产品发展报告（2024）-23页.pdf》
- 适合读者
- 核心数据
- 数和训练数据集， 如 GPT - 3 的参数量达到了 1750 亿， 训练数据量达到 5000
- 智能涌现和人机对话的可理解性， 为教育领域的新质生产力发展提供了强
- 成式人工智能的发展建议， 即制定系统性政策与标准；
- 等相关政策都强调要大力发展基于人工智能技术的教育助手等应用， 推动实现
- 廖剑， 西南大学教育学部教育技术学院副教授， 硕士生导师， 主要研究方向为人工智能教
- 核心议题
常见问题
《生成式人工智能产品发展报告（2024）》主要包含哪些内容?
务， 其应用涵盖健康、 医疗、 教育、 法律、 金融和科学研究等领域， 极大地推 ③ 目前， GAI 按输出结果可分为以下四类。 生成式语言模型基于自然语言处理技术， 通过学习核心数据:数和训练数据集， 如 GPT - 3 的参数量达到了 1750 亿， 训练数据量达到 5000;智能涌现和人机对话的可理解性， 为教育领域的新质生产力发展提供了强;成式人工智能的发展建议， 即制定系统性政策与标准；。
这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?
覆盖 2025 年,全文约 23。
这份报告是免费的吗?如何获取?
本报告免费查阅,登录资料宝后即可在线获取完整内容。
这份报告适合哪些读者?
适合战略规划、行业研究员等读者参考。
报告涉及哪些关键议题?
重点分析了大模型、LLM、GPT、ChatGPT等议题。
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