NLP大模型行业分析_NLP大模型市场调研_NLP大模型行业报告-头豹科创网

NLP大模型

全文引用

纠错

常乔雨·头豹分析师

未经平台授权，禁止转载

版权有问题？点此投诉

行业：

信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/信息处理和存储支持服务信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/信息技术咨询服务信息科技/软件服务

行业定义

NLP大模型是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等。NLP大模型的参数规模在10亿以上，甚至达到万亿级别。参数规模越大，意味着模型可以存储更多的知识，表达更复杂的函数，提高泛化能力和下游任务的性能。NLP大模型的预训练方式通常采用自监督学习或无监督学习，利用海量的未标注或弱标注的文本数据进行训练，从中学习语言的统计规律、语义知识、语用信息等。

AI访谈

行业分类

NLP大模型可以按照逻辑算法分为基本机器学习算法大模型和深度学习算法大模型。NLP大模型还可以用实际的应用场景分为文本生成、文本理解、自动回答、与机器翻译。

AI访谈

行业特征

中国NLP大模型行业具备发展处于初期、商业模式为业务嵌入式+基础资源服务式以及竞争环境激烈三大特征。中国NLP大模型行业在2020年底，随着百度发布首个10亿参数的语言大模型而萌芽。2022年，伴随GPT的全球推广和多家厂商发布自研千亿级参数的语言大模型，行业进入发展初期。商业模式上，NLP大模型既作为智能系统的关键组成部分提升效益，如微软利用GPT优化搜索引擎；也以基础服务的形式，如OpenAI通过提供API或订阅服务，以满足消费者需求，实现商业化。

AI访谈

发展历程

NLP大模型行业

目前已达到 3个阶段

AI访谈

产业链分析

上游分析中游分析下游分析

AI访谈

行业规模

NLP大模型行业规模

评级报告 1篇

AI访谈SIZE数据

政策梳理

NLP大模型行业

相关政策 5篇

AI访谈

竞争格局

中国NLP大模型行业正处在雏形期，众多厂商各自分别投入推出自己的大模型。截止2023年5月，中国的语言大模型多达79个，但大部分的表现不尽如人意，与Chatgpt、LLama以及Claude等国际领先NLP大模型水平相差较远。当前市场上，中国NLP大模型虽与国际顶尖的NLP大模型还有一定的差距，但差距逐渐在缩小。当前中国NLP大模型的竞争格局如下：第一梯队：百度的文心一言以及科大讯飞的星火。这两个大模型在业界的认可度较高，在多项不同的独立测评中排名第一或第二，是中国NLP大模型行业的领导者。第二梯队：由清华大学研究技术成果转化的ChatGLM以及阿里云的通义千问。这两个大模型的认可度也较高，但在整体测评结果表现中较第一梯队有明显的逊色，其中ChatGLM模型参数量仅为62亿，相比百度的2,600亿以及通义千问的上万亿规模相差甚远，但由于其优质的调参水准和数据集，整体表现在前列。第三梯队：商汤的商量、名日之梦的Minimax、昆仑万维的天工、复旦大学的MOSS、华为的盘古NLP大模型以及腾讯的混元大模型。第三梯队的模型有一定的市场竞争力，综合认可度较高，但在各类测评的榜单中排名较低或出现情况较少。部分第三梯队的企业具备强大的研发能力与模型规模，具备向上梯队移动的潜力。

AI访谈数据图表

摘要

自然语言处理（NLP）大模型利用深度学习技术理解、解释和生成人类语言，通过三个主要部分：将文本转化为输入向量，通过注意力机制捕捉依赖关系，并生成输出向量来完成诸如机器翻译、文本摘要、情感分析和问答系统等特定语言任务。从统计方法解决基本问题，到神经网络改善维度和稀疏性问题，再到预训练模型实现无监督和迁移学习的创新，NLP在各阶段均实现了显著的技术进展，如今正式进入超10亿参数规模的大模型时代。中国NLP大模型的市场规模在2019年开始出现，智源的成立标志着行业进入了萌芽期。2020年9月，NLP大模型悟道3.0正式公开发布，开启了NLP大模型行业商业化落地的开端。2022年6月，GPT3.5的发布开始带动行业的高速发展，行业规模在2022年达到了668亿元。

NLP大模型行业定义

申请引用

专家访谈

Prompt

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种计算机科学领域的交叉学科，旨在帮助计算机理解、解释和生成自然语言。在NLP领域中，大模型通常是指具有数百万或数十亿参数的深度学习模型，如BERT、GPT等。这些大模型可以用于各种NLP任务，包括文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译等。在NLP领域中，大模型的定义和描述可能存在一定的差异和区别。例如，一些人可能认为大模型是指拥有数十亿个参数的深度学习模型，而另一些人则认为只有拥有数百万个参数的模型才能算是大模型。此外，大模型的定义也可能取决于具体的NLP任务，因为不同的任务可能需要不同规模的模型才能达到最佳效果。除了模型大小之外，大模型的描述还可能与其训练方式和使用场景有关。例如，一些大模型可能采用无监督学习方法进行训练，而另一些则可能采用监督学习方法。此外，大模型可能用于不同的场景，如在移动设备上进行实时推理，或在云端服务器上进行离线训练和推理。总之，大模型是NLP领域中一个重要的概念，对于提高自然语言处理的性能和精度起着至关重要的作用。不同的定义和描述方式可能存在一定的差异和区别，但都可以通过具体的应用场景和需求进行进一步的细化和区分。

开通头豹会员

[1]

1：https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2017/hash/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Abstract.html

VIP阅读权益

尊享VIP及以上会员，可查阅完整内容

开通VIP

2：Google Scholar

Google Scholar

[2]

1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/611403556

VIP阅读权益

尊享VIP及以上会员，可查阅完整内容

开通VIP

2：中国科学院、中国电子报、知乎专栏

中国科学院、中国电子报、知乎专栏

NLP大模型行业分类

申请引用

专家访谈

Prompt

目前最主流的NLP大模型分类标准可以分为以下三类：基于模型架构、基于任务类型和基于数据类型。 1. 基于模型架构的分类标准基于模型架构的分类标准是按照模型结构的不同进行分类，主要包括传统的神经网络模型和新兴的自注意力机制模型。传统的神经网络模型包括循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等，这些模型具有较强的语义建模能力，可以较好地处理自然语言中的序列信息。而自注意力机制模型则是近年来兴起的一种模型，如Transformer模型，它不再使用循环或卷积操作，而是通过自注意力机制来实现对输入序列的建模，具有较强的并行计算能力和长距离依赖建模能力。 2. 基于任务类型的分类标准基于任务类型的分类标准是按照NLP任务类型的不同进行分类，主要包括自然语言理解（NLU）任务和自然语言生成（NLG）任务。自然语言理解任务是指机器对自然语言文本进行理解和分析，包括文本分类、情感分析、命名实体识别、关系抽取等任务。自然语言生成任务是指机器生成符合语法和语义规则的自然语言文本，包括机器翻译、文本摘要、对话系统等任务。 3. 基于数据类型的分类标准基于数据类型的分类标准是按照训练数据类型的不同进行分类，主要包括无监督学习和有监督学习。无监督学习是指不需要标注数据的学习过程，主要是通过对大量未标注数据的学习来获取模型的参数。无监督学习的典型应用包括词向量的学习和语言模型的训练等。有监督学习是指需要标注数据的学习过程，主要是通过利用标注数据训练模型来完成不同的NLP任务。有监督学习的典型应用包括文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。总体而言，以上三种分类标准在实际应用中并不是互相独立的，通常会综合考虑多种因素来选择合适的模型。例如，在进行文本分类任务时，可以选择使用传统的神经网络模型或自注意力机制模型，并且可以使用有监督学习或无监督学习的方法进行训练。

开通头豹会员

按照基本机器学习算法进行分类

NLP大模型分类

支持向量机

支持向量机算法从首次被 Vapnik 等人提出，经过不断发展已成为机器学习领域重要的分类模型。Joachims 于 1998 年首次将 SVM用于文本分类任务中，并且相较于传统算法在分类性能上取得很大的提升，从此之后，研究人员逐渐开始利用 SVM 解决文本分类问题。SVM 的思想是通过寻找一个最优的超平面对样本数据进行分割，并将间隔最大化（分割原则）转化为一个凸二次规划问题来求解。

逻辑回归

逻辑回归是一种利用回归的方法来处理分类问题，常用于二分类任务。其思路为在线性回归基础上，使用取值范围为[0,1]的逻辑分布函数对样本的特征变量x进行映射，从而计算样本标签的值y（概率），进而解决分类问题。在NLP模型训练中，逻辑回归可以用于解决两个方面的问题：一是处理标签偏斜问题，二是作为一个基线模型，用于比较和评估NLP模型的表现。

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯以贝叶斯定理为基础，是贝叶斯分类中比较简单常用的一种分类方法。朴素贝叶斯用于分类任务的思想为：对于给定的待分类样本，计算在此样本出现的条件下各个类别出现的概率，概率最大的那个类别就是待分类样本的类别。朴素贝叶斯可以用于特征选择和样本生成两个方面的应用。朴素贝叶斯可以帮助选择最具有区分性的特征集合，并生成额外的样本数据用于扩充原有的数据集，从而解决数据稀缺问题，提高LLM模型的性能。

近邻算法

K 近邻算法是经典的机器学习算法之一。该算法的思想及步骤为：计算待分类样本与训练数据集中样本的距离（相似度），选取与待分类样本距离最短（最相似）的 K 个样本，将这 K 个近邻中出现次数最多的类别作为待分类样本的预测类别。近邻算法可以用于NLP模型中的数据清洗、特征选择和异常检测等方面。通过计算数据之间的相似度，近邻算法可以去除重复或错误的数据点，选择最具有代表性的特征集合，并检测是否存在异常点。这些应用可以提高数据质量和NLP模型的性能。

按照深度学习模型进行分类

NLP大模型分类

循坏神经网络

循环神经网络通过循环计算来捕获长期依赖关系而得到广泛的应用。基于循环神经网络的语言模型可以学习历史信息，能够将文本中所有词语之间的位置考虑进来以捕获文本分类任务中的语言结构信息。

卷积神经网络

卷积神经网络是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用于计算机视觉图像分析。卷积神经网络可以自动学习数据中的特征，通过卷积和池化等操作对数据进行预处理和降维，还可以作为NLP模型的一部分进行训练，提高模型的分类精度和泛化能力，从而有效地提高NLP模型的性能和效率。

Transformer

Transformer 由编码器（Encoders）和解码器（Decoders）两部分组成，其中编码器由六层编码组件首尾相连堆砌而成，解码器由六层解码组件首尾相连堆砌而成。Transformer通过自注意力机制学习句子上下文信息，通过编码器和解码器模块实现对序列的表示和生成，可处理长文本序列和复杂语言结构。Transformer能提高模型的准确性和效率，被广泛应用于NLP模型。

按照实际应用场景进行分类

NLP大模型分类

文本生成

NLP大模型可以用于生成新闻、小说、诗歌、歌词、对话等文本，提高了文本的流畅性、连贯性和创造性。

文本理解

NLP大模型可以用于进行阅读理解、自然语言推理、情感分析、文本摘要等任务，提高了文本的理解能力和表达能力。

自动回答

NLP大模型可以用于回答开放域或封闭域的问题，提高了问答的准确性和可靠性。

机器翻译

NLP大模型可以用于进行多语言或单语言的翻译，提高了翻译的质量和效率。

[3]

1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/611403556

VIP阅读权益

尊享VIP及以上会员，可查阅完整内容

开通VIP

2：知乎专栏

[4]

1：https://www.zhihu.com/question/498275802

VIP阅读权益

尊享VIP及以上会员，可查阅完整内容

开通VIP

2：战略支援部队信息工程大学、中国知网、知乎专栏

战略支援部队信息工程大学、中国知网、知乎专栏

NLP大模型行业特征

申请引用

专家访谈

Prompt

商业模式、竞争环境、发展前景是中国NLP大模型行业中三个重要的维度。本文将从这三个维度分析该行业的特征，并结合数据来源予以论证。一、商业模式在中国NLP大模型行业中，商业模式主要分为两种：一种是基于云计算的SaaS模式，另一种是基于软硬件整合的自营模式。前者的代表企业是阿里云、腾讯云、百度云等，后者则以华为、海思、寒武纪等公司为代表。以阿里云为例，其自主研发的NLP大模型PAI实现了“模型即服务”，通过提供语音识别、自然语言处理、机器翻译等服务，获得了众多企业用户的认可。而华为、海思等公司则通过自主研发芯片、操作系统等技术，与软件开发商合作，提供全栈式NLP解决方案，实现了对整个产业链的掌控。从收益模式来看，基于云计算的SaaS模式收益主要来自于订阅服务、流量计费等，而自营模式则主要依靠芯片、软件销售等产品收益。两种模式各有优劣，选择合适的商业模式是NLP大模型企业的关键之一。二、竞争环境中国NLP大模型行业的竞争环境较为激烈，主要体现在以下几个方面： 1. 技术壁垒：NLP大模型技术要求高，研发难度大，需要拥有强大的技术团队和先进的算法。因此，技术壁垒成为企业竞争的重要因素。 2. 数据积累：NLP大模型的训练需要大量数据，而这些数据一般需要企业自行收集、整理。因此，具有数据积累优势的企业在竞争中更有优势。 3. 产业链整合：NLP大模型产业链包括芯片、操作系统、算法、应用等环节，企业需要在整个产业链中占据优势，才能在竞争中获得更大的市场份额。 4. 品牌效应：随着市场竞争加剧，品牌效应逐渐成为企业竞争的重要因素。具有品牌效应的企业在市场上更容易得到用户信任，进而影响其市场份额。三、发展前景中国NLP大模型行业的发展前景广阔，主要体现在以下几个方面： 1. 应用场景广泛：NLP大模型可以应用于语音识别、自然语言处理、机器翻译等多个领域，应用场景非常广泛。 2. 产业支持政策：随着国家对人工智能产业的重视，政策支持逐渐增多。例如，2017年国家发改委发布的《新一代人工智能发展规划》中就提出要加强NLP大模型的研发和应用。 3. 市场需求增加：随着人们对人机交互体验的不断提高，对NLP大模型的需求也越来越

开通头豹会员

行业处于发展初期

NLP大模型在2022年开始商业化落地，行业整体处在发展初期

2020年底，百度发布了中国首个10亿参数规模的语言大模型，标志着中国NLP大模型进入萌芽期。2022年GPT的发布将大模型推向全球，同年多家厂商推出自研的语言大模型，参数量跨入千亿级别，行业也正式进入了发展初期。

商业模式为业务嵌入式+基础资源服务式

NLP大模型的商业模式将以业务嵌入式和基础资源服务式为主

从商业模式的角度看，NLP大模型主要有两种核心运营方式。首先，大模型可作为智能系统的关键组件，以增强各环节间的效益。以微软为例，它利用GPT模型加强搜索引擎服务，进而提高用户检索的精确性，从而在整个工作流程或服务销售中创建增值效果。其次，将大模型构建为基础服务是另一个商业模式，它通过API接口或直接销售模型服务。OpenAI即采用此模式，为消费者提供API接口或服务订阅，以实现商业化。具体来说，消费者可以根据需要按API接口使用量付费，或者以每月20美元的订阅费用购买服务。

竞争环境激烈

NLP大模型的市场环境竞争激烈，众多企业将在未来数年内被淘汰

占据NLP大模型市场份额对于企业在AI竞赛中至关重要。过多的模型会引起企业的竞争成本增高，影响盈利，并降低产品质量。为规避长期的恶性竞争，企业将通过早期的激烈竞争快速占领市场，以建造马太效应。因此，未来数年将是该行业竞争激烈的阶段，头部企业应加大市场拓展，利用早期优势构建竞争壁垒，二三线企业需调动资源保持竞争力。

[5]

1：https://finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2023-06-29/doc-imyyxmnr3877791.shtml