甲子光年AIGC通用大模型测评：2023年用户热度Top10

本篇测评报告由甲子光年智库于2023年6月至7月期间对AIGC通用大模型产品进行了深入的评估，基于用户使用热度的Top10进行，采用了李克特量表打分系统，结合问卷调研与专家验证的方式，确保了评价的公正性和准确性。测评对象仅限于基础层的通用大模型，而不包括行业/专用大模型或应用层产品。 AIGC通用大模型的特点体现在其数据规模巨大，追求广度，对算力需求极高，且由于训练过程中的高投入和高能耗，这类模型通常在大型数据中心运行。相比之下，专用/行业大模型更注重数据的专业性和深度，对算力的需求较低，投入和能耗也相对较低。而个性化场景的微模型则针对特定领域的定制化需求，数据量较小，适合边缘计算环境，成本和能耗都相对较低。 甲子光年智库指出，随着ChatGPT等新型AI技术的发展，现有的技术栈不足以应对未来的需求，他们提出了新的AI技术架构体系，将技术分为算力层、平台层、基础层、中间层和应用层。其中，基础层的核心就是通用大模型，它们是AI技术的基础支柱，而中间层和应用层可以归类到算法层的范畴。 通过甲子星空坐标系这一可视化工具，该报告清晰地展示了AIGC通用大模型在技术架构中的位置，以及其与其他类型大模型的对比。测评结果显示了AIGC通用大模型在用户满意度、性能表现、适用场景等方面的综合得分，为用户提供了一个全面的参考依据。 总结来说，本篇测评提供了关于AIGC通用大模型在市场上的竞争地位、技术特点以及其在新一代人工智能技术架构中的角色，对于企业和开发者选择和优化这类产品具有重要的参考价值。同时，它揭示了技术发展趋势，预示着未来AI技术栈将更加注重效率、成本和场景适应性。