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互联资讯 2023-05-01 04:08:05 0

2023年11月20日每日一猜答案：。答案：ABC。
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来源丨元宇宙简史

作者丨元宇宙简史编辑 Eco

【元宇宙导读】据彭博社报道，在本月发表的两篇新论文显示，ChatGPT 已可解读美联储声明中的鹰派或*立场，并可根据头条新闻预测股价走势。

根据最近发表的两篇新论文显示，ChatGPT已可解读美联储声明中的鹰派或*立场，并可根据头条新闻预测股价走势。

美联储政策声明是美国联邦储备委员会（FOMC）每隔六周举行一次会议后发布的一份文件，概述了美国货币政策的目标、方向和措施。这份声明对于金融市场和经济活动有着重要的影响，因为它反映了美联储对于经济形势、通胀、就业和利率的看法和预期。

金融分析师和投资者通常会对美联储政策声明进行仔细的分析，以判断美联储的立场是鹰派还是*。

鹰派是指倾向于提高利率以抑制通胀的立场，而*是指倾向于降低利率以刺激经济增长的立场。根据美联储的立场，市场可能会出现不同的反应，例如股票、债券、货币和商品等资产价格的波动。

然而，解读美联储政策声明并不是一件容易的事情，因为声明通常使用了一种谨慎、模糊和微妙的语言，以避免引起市场过度反应或误解。因此，需要对声明中的每一个词、短语和句子进行细致的比较和解释，以捕捉到美联储可能做出的微小而重要的变化。

在本月发表的一篇新论文中，来自OpenAI的研究人员展示了ChatGPT能够完成这样一项任务。他们使用了ChatGPT基于GPT-4的版本，并将其与一个人类基准进行了比较。人类基准是指一个由经验丰富的央行分析师组成的团队，他们能够对美联储政策声明进行专业的分类和解释。

除了解读美联储政策声明，ChatGPT 还能够根据头条新闻预测股价走势。这是另一篇本月发表的新论文中展示的功能。

在这篇论文中，研究人员使用了Kaggle上的一个数据集，包含了从2008年到2016年期间的每日头条新闻和道琼斯工业平均指数（DJIA）的收盘价。研究人员的目标是根据当日的头条新闻来预测第二天的DJIA的涨跌。

研究人员使用了GPT-3.5的版本，并将其与两个基准模型进行了比较。一个是基于逻辑回归的机器学习模型，另一个是基于LSTM的深度学习模型。研究人员使用了80%的数据作为训练集，10%的数据作为验证集，10%的数据作为测试集，并使用了准确率、精确率、召回率和F1分数等指标来评估模型的性能。

研究结果显示，ChatGPT在所有指标上都优于基准模型，表明它能够更好地捕捉新闻标题中的情感和语义信息，并根据此来预测股价走势。例如，在测试集上，ChatGPT的准确率为56.8%，而逻辑回归模型和LSTM模型的准确率分别为51.4%和53.4%。

研究人员认为，ChatGPT能够完成这样一项任务的原因有以下几点：一是ChatGPT基于 GPT-3.5，拥有强大的语言理解和生成能力；二是ChatGPT能够利用其大规模的预训练数据，包括各种类型的新闻和金融信息；三是ChatGPT能够根据不同的新闻标题生成不同的语言风格和情感倾向，从而反映出市场情绪。

论文还进一步分析了ChatGPT根据新闻标题预测的股价后续走势与统计数据之间的关系。研究发现，ChatGPT预测的股价涨跌与DJIA的实际涨跌幅度、成交量、波动率等指标有着显著的相关性，表明ChatGPT能够正确分析消息的含义，并对市场反应有一定的预判能力。

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ChatGPT背后的算力博弈，中国企业亟待打破美国桎梏｜英伟达｜芯片｜模型

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　　文/孙鹏越

　　编辑/大风

　　如今AIGC市场一片鲜花着棉烈火烹油，不论是ChatGPT、AUTOGPT，或者国内的文心一言，市场乱烘烘你方唱罢我登场，不断登上热搜。

　　华西证券预测，全球AI软件市场规模将在2025年达到1260亿美元，2021年到2025年复合增长率为41.02%。

　　ChatGPT繁荣的背后，是堪称天文数字的算力支持。

　　据测算，AI训练服务器方面，单个大语言模型训练驱动AI训练服务器需求约2亿美元；AI推理服务器方面，如ChatGPT在初期便可带动推理服务器需求约45亿美元。

　　一时间，ChatGPT们层出不穷，而它们背后的AI服务器赛道也开始随之水涨船高。

　　算力作为大模型的核心引擎，它的计算公式很简单：有多少枚GPU芯片就能产生多大的算力，高端GPU芯片的数量，能直接影响算力的大小。

　　ChatGPT所需要的算力并不是固定的，反而是逐次递增。ChatGPT越聪明，背后的代价是所需算力越来越多。

　　据媒体推测，GPT-3训练成本预计在500万美元/次，GPT-3模型需花费训练成本约140万美元，Google的PaLM模型需花费训练成本约1120万美元。

　　据微软高管透露，为ChatGPT提供算力支持的AI超级计算机，是微软在2019年投资10亿美元建造的一台大型顶尖超级计算机，配备了数万个英伟达A100 GPU，还配备了60多个数据中心总共部署了几十万个英伟达GPU辅助。

　　为了满足与日俱增的ChatGPT算力需求，微软宣布将推出基于英伟达最新旗舰芯片H100 GPU和英伟达【【微信】】网络互连技术，推出Azure可大规模扩展的AI虚拟机系列，以显著加速AI模型的开发。

　　看上去，ChatGPT的背后就是满篇的英伟达、英伟达和英伟达。

英伟达

　　实际上，英伟达作为硬件霸主，不仅在消费级市场占据大部分市场，也是AI服务器芯片领域的头号选择。

　　物以稀为贵，目前英伟达的旗舰芯片H100，在一周时间涨价近7万元人民币，售价普遍高达30万元左右；次旗舰A100芯片在短短三个月多时间里，从6万元一路涨至9万元，涨幅超过50%。

　　不仅涨价买不到，甚至美国还禁止英伟达卖芯片。在去年8月，美国政府发布出口管制政策，禁止英伟达将A100、H100两款芯片售往中国。

　　为了不丢掉中国市场，又符合美国出口管制，英伟达随后推出“性能阉割版”A800、H800芯片。但这两款芯片同样被供不应求的市场一抢而空，价格也随之水涨船高。

　　以百度阿里腾讯为首，国内大部分互联网公司都已经宣布进军大模型。市场统计，从ChatGPT之后，中国年内即将推出的大模型数量已超10个。

　　如果想要达到ChatGPT的水准，至少需要3000枚A100芯片，以9万/枚的价格来算就是2.7亿人民币才能完成一个大模型部署；10个大模型就需要3万枚A100芯片，27亿人民币。

　　加上后期训练成本，所需要的芯片更是天文数字。但按照目前英伟达的交货时间来看，想要买到足够的芯片，可不是一件容易的事情。

　　恍惚间，矿卡时代又再次来临。

　　在前些年虚拟货币火热的时候，作为挖矿必备的显卡提供商，英伟达几年时间大赚特赚了48亿美元。如今又靠着ChatGPT活出第二世，让历史再次重演。

　　面对市场需求激增，借AI浪潮翻身的英伟达很鸡贼的推出“算力租赁”服务。

　　3月21日，2023年GTC大会上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋推出N【【微信】】?，可以为企业提供训练生成式AI高级模型所需的基础设施和软件。DGX Cloud每个实例配有8个H100或A100 80GB GPU，企业可以“云租赁”的形式按月租用DGX Cloud集群，价格为每实例3.7万美元/月起。

　　英伟达真的没有替代品吗？为什么企业宁愿选择租赁，也不选择其他GPU芯片商？

来源：网络

　　IDC数据显示，国内GPU服务器在2021年占国内服务器市场规模的比例超过88.4%，使用英伟达的产品占比超80%。

　　AI大模型所需要的芯片在处理信息的精细度和算力速度要求更高，在超算领域，双精度浮点计算能力FP64是进行高算力计算的硬性指标。而英伟达的H100、A100是目前唯一具备这些能力的芯片。

　　美国卡脖子的并不只有英伟达芯片的售卖，从技术、设备、材料都限制中国企业的研发。但在美国的重重限制下，中国企业仍然顶着压力跑出几匹黑马。

　　根据IDC最新发布的《中国加速计算市场（2021年下半年）跟踪报告》，2021年全年中国AI服务器市场规模达350.3亿元，同比增长68.6%。

　　在企业级GPU芯片领域，中国厂商壁仞科技在2022年推出“BR100”芯片、天数智芯推出了“智铠100”芯片、寒武纪推出了“思元270”芯片。

　　其中壁仞科技称，BR100拥有全球最高算力，峰值算力达到了市场在售旗舰产品的三倍以上，16位浮点算力达到1000T以上、8位定点算力达到2000T以上，单芯片峰值算力达到PFLOPS级别。

　　虽然数据良好，但缺少至关重要的处理FP64的能力，依然无法完全取代英伟达H100、A100俩兄弟。

　　并且，英伟达使用的CUDA平台早已成为应用最为广泛的AI开发生态系统，只支持英伟达的Tesla架构GPU，在现阶段根本无法用国产芯片取代。

　　虽然中国芯片厂商正在对GPU芯片领域奋起直追，但技术差距和美国卡脖子仍是关键性问题，还需要一段时间的努力。

　　借着大模型东风一路上扬的不止AI服务器和GPU芯片，还有储存器市场。