GPT专题报告：GPT~4引领认知革命，Deep Speed加速行业发展

我们将“AI+传媒”的研究框架体系定义为“通用大模型”+“行业小样本”的技术架构，“AI+传媒”在应用层表现效力优劣的关键取决于通用大模型对垂直应用的适配程度及迭代速度，

我们将“AI+传媒”的研究框架体系定义为“通用大模型”+“行业小样本”的技术架构，“AI+传媒”在应用层表现效力优劣的关键取决于通用大模型对垂直应用的适配程度及迭代速度，

1、适配程度是指：多模态的输入及输出是否匹配应用层的输入及输出。比如GPT-4属于“图+文”多模态输入+“文”单模态输出，因此输入模态为“图或文”且输出模态为“文”的垂直应用更适配GPT-4。

2、迭代速度是指：应用层产生的“行业小样本”的数据量是否匹配大模型的迭代要求。根据我们对GPT模型的理解，比如BingAI产生的“行业小样本”源自Bing的搜索结果，ChatGPT产生的“行业小样本”源自用户的反馈和互动。因此我们认为，对于超出GPT所使用的预训练数据库范围（2021年9月前）的事实性表述，Bing AI反馈的是搜索的结果，ChatGPT反馈的是用户主动的观点，Bing AI反馈的效果比ChatGPT更好。

我们认为“行业小样本”的价值取决于数据数量及数据质量，数量大且质量高（多模态）的应用场景复用及迭代AI能力的效力更强，因此更进一步理解我们的研究框架，我们将“行业小样本”的结构分层（中层小模型+下层应用及内容），并将“行业小样本”的结合方式分类（调用+训练）：