源起：从GPT-1到ChatGPT，商用化进程逐渐开启
　　从GPT-1到GPT-3.5，模型持续迭代。GPT(Generative Pre-Trained Transformer)系列是OpenAI公司的一系列预训练模型，通过Transformer为基础模型，使用预训练技术得到通用的文本模型。目前已经公布论文的有文本预训练GPT-1，GPT-2，GPT-3，以及图像预训练iGPT，而ChatGPT和今年年初公布的InstructGPT是在GPT-4之前发布的预热模型，也被叫做GPT-3.5。ChatGPT和InstructGPT在模型结构，训练方式上都完全一致，即都使用了指示学习和人工反馈的强化学习来指导模型的训练，它们不同的仅仅是采集数据的方式上有所差异。与之前的模型相比，ChatGPT做到了在内容生成上的有用性，真实性和无害性，实现了算法和用户体验上的创新。
　　微软全线产品整合，ChatGPT开启商用化进程。OpenAI公司宣布推出ChatGPT的新订阅计划，起价为每月20美元，可以享受更快的响应时间和优先访问。2月2日，微软CEO宣布继搜索引擎必应、Office办公软件之后，将在云计算平台Azure中整合ChaGPT，标志着微软有望实现ChatGPT在全线产品中的整合。我们认为ChatGPT的商用化进程逐渐开启。
　　技术：预训练模型+人工精标+强化学习，实现NLP技术创新
　　从技术角度来看，ChatGPT的模型实现主要分为三个步骤，合称为RLHF(Reinforcement Learning by Human Feedback)技术：
　　1）SFT(Supervised Fine Tuning):基于GPT-3的预训练模型，采集新的数据用GPT-3的训练方式对模型进行微调，这些数据一部分来自使用OpenAI的PlayGround用户，另一部分来自OpenAI雇佣的40名标注工（labeler）；
　　2）训练RM(Reword Model)：在采样的输入语句中，进行前向推理获得多个模型输出结果，通过人工标注进行这些输出结果的排序打标。最终这些标注数据用来训练Reward奖励模型。通过人工标注的方式来提供这个奖励，可以给那些涉及偏见的生成内容更低的分从而鼓励模型不去生成这些人类不喜欢的内容，实现模型的有用、真实和无害。
　　3）PPO(Proximal Policy Optimization)：随机抽取新的样本，用第二阶段的Reward Model给产生的回答打分。这个分数即回答的整体Reward，进而将此Reward回传，由此产生的策略梯度可以更新PPO模型参数。整个过程迭代数次直到模型收敛。强化学习算法可以通过调整模型参数，使模型得到最大的奖励（Reward），最大奖励意味着此时的回复最符合人工的选择取向
　　我们认为ChatGPT的算法创新主要在于，采用人工标注排序的方式构建强化学习的奖励模型，从而实现了预训练模型和强化学习的融合。另一方面，第一阶段GPT-3的大模型以及高质量人工标注数据的微调也促使了模型更加有效。
　　投资机会：布局NLP算法+数据标注+算力设施
　　从对于ChatGPT技术上的分析，我们可以看到自然语言处理技术的持续迭代升级，对应到当前市场来看，我们认为主要的发展方向和投资机会在于三个方向：
　　1）NLP技术：由于ChatGPT主要基于自然语言处理，因为在NLP领域沉淀较多的企业有望率先实现功能的部分复现，建议关注科大讯飞、拓尔思。
　　2）数据标注：在ChatGPT的训练过程中，加大了人工标注的力度和精度，代表着未来在人工智能领域，优质的数据源和强大的标注能力将成为行业的基础设施，利好人工智能数据标注企业如海天瑞声。
　　3）算力设施：我们可以看到ChatGPT主要源于GPT-3的预训练模型，而GPT-3相比于此前的模型，最大的不同在于模型体量的大幅提升，根据OpenAI的数据，GPT-3的参数量达到1750亿个，训练数据量达到45TB，而GPT-2参数仅有15亿个，40GB数据。因此，我们认为人工智能的跨越式发展，将成为算力流量消耗的重要驱动力，未来数据中心和相关的配套产业有望实现更好增长，建议关注润泽科技等。
　　建议关注
　　基础工具：普源精电-U、鼎阳科技、坤恒顺维、霍莱沃、概伦电子、华大九天。
　　智能汽车：德赛西威、中科创达、四维图新、道通科技、虹软科技、万集科技。
　　工业软件：宝信软件、中望软件、中控技术、赛意信息、能科科技、鼎捷软件。
　　数字能源：朗新科技、国能日新、南网科技、龙软科技、国网信通、远光软件。
　　人工智能：科大讯飞、海康威视、大华股份、奥普特、商汤-W、寒武纪。
　　网络安全：深信服、安恒信息、启明星辰、天融信、奇安信-U、信安世纪。
　　风险提示
　　1）疫情加剧降低企业信息化支出；2）财政与货币政策低于预期；3）供应链波动加大，影响科技产业发展。
　　

研究报告全文：2023年02月06日行业周报计算机证券研究报告计算机视角解读ChatGPT投资机会投资评级领先大市-A源起从GPT-1到ChatGPT商用化进程逐渐开启维持评级从GPT-1到GPT-35模型持续迭代GPTGenerativePre-TrainedTransformer系列是OpenAI公司的一系列预训练模型通过Transformer为基础模型使用预训练技术得到通用的文本模型目行业表现前已经公布论文的有文本预训练GPT-1GPT-2GPT-3以及图像预计算机沪深300训练iGPT而ChatGPT和今年年初公布的InstructGPT是在GPT-48之前发布的预热模型也被叫做GPT-35ChatGPT和InstructGPT-2在模型结构训练方式上都完全一致即都使用了指示学习和人工反-12馈的强化学习来指导模型的训练它们不同的仅仅是采集数据的方式-22上有所差异与之前的模型相比ChatGPT做到了在内容生成上的有-32用性真实性和无害性实现了算法和用户体验上的创新2022-022022-062022-102023-02微软全线产品整合ChatGPT开启商用化进程OpenAI公司宣布推出资料来源Wind资讯ChatGPT的新订阅计划起价为每月20美元可以享受更快的响应升幅1M3M12M时间和优先访问2月2日微软CEO宣布继搜索引擎必应Office相对收益58-0563绝对收益123131-30办公软件之后将在云计算平台Azure中整合ChaGPT标志着微软有望实现ChatGPT在全线产品中的整合我们认为ChatGPT的商用赵阳分析师化进程逐渐开启SAC执业证书编号S1450522040001zhaoyang1essencecomcn夏瀛韬分析师技术预训练模型人工精标强化学习实现NLP技术创新SAC执业证书编号S1450521120006从技术角度来看ChatGPT的模型实现主要分为三个步骤合称为xiaytessencecomcnRLHFReinforcementLearningbyHumanFeedback技术相关报告1SFTSupervisedFineTuning基于GPT-3的预训练模型采集22Q4计算机板块基金持仓2023-01-30新的数据用GPT-3的训练方式对模型进行微调这些数据一部分来复盘自使用OpenAI的PlayGround用户另一部分来自OpenAI雇佣的40优秀产品名单公示工业软2023-01-29名标注工labeler件赛道长坡厚雪价值大2训练RMRewordModel在采样的输入语句中进行前向推理获数据安全促使网安产业迈向2023-01-16得多个模型输出结果通过人工标注进行这些输出结果的排序打标新景气周期最终这些标注数据用来训练Reward奖励模型通过人工标注的方式新型电力系统蓝皮书发布2023-01-08来提供这个奖励可以给那些涉及偏见的生成内容更低的分从而鼓励数字能源产业有望加速模型不去生成这些人类不喜欢的内容实现模型的有用真实和无害广州车展如期举办CES开2023-01-02幕在即智能车产业链仍是3PPOProximalPolicyOptimization随机抽取新的样本用第计算机投资主线二阶段的RewardModel给产生的回答打分这个分数即回答的整体Reward进而将此Reward回传由此产生的策略梯度可以更新PPO模型参数整个过程迭代数次直到模型收敛强化学习算法可以通过调整模型参数使模型得到最大的奖励Reward最大奖励意味着此时的回复最符合人工的选择取向本报告版权属于安信证券股份有限公司各项声明请参见报告尾页1行业周报计算机我们认为ChatGPT的算法创新主要在于采用人工标注排序的方式构建强化学习的奖励模型从而实现了预训练模型和强化学习的融合另一方面第一阶段GPT-3的大模型以及高质量人工标注数据的微调也促使了模型更加有效投资机会布局NLP算法数据标注算力设施从对于ChatGPT技术上的分析我们可以看到自然语言处理技术的持续迭代升级对应到当前市场来看我们认为主要的发展方向和投资机会在于三个方向1NLP技术由于ChatGPT主要基于自然语言处理因为在NLP领域沉淀较多的企业有望率先实现功能的部分复现建议关注科大讯飞拓尔思2数据标注在ChatGPT的训练过程中加大了人工标注的力度和精度代表着未来在人工智能领域优质的数据源和强大的标注能力将成为行业的基础设施利好人工智能数据标注企业如海天瑞声3算力设施我们可以看到ChatGPT主要源于GPT-3的预训练模型而GPT-3相比于此前的模型最大的不同在于模型体量的大幅提升根据OpenAI的数据GPT-3的参数量达到1750亿个训练数据量达到45TB而GPT-2参数仅有15亿个40GB数据因此我们认为人工智能的跨越式发展将成为算力流量消耗的重要驱动力未来数据中心和相关的配套产业有望实现更好增长建议关注润泽科技等建议关注基础工具普源精电-U鼎阳科技坤恒顺维霍莱沃概伦电子华大九天智能汽车德赛西威中科创达四维图新道通科技虹软科技万集科技工业软件宝信软件中望软件中控技术赛意信息能科科技鼎捷软件数字能源朗新科技国能日新南网科技龙软科技国网信通远光软件人工智能科大讯飞海康威视大华股份奥普特商汤-W寒武纪网络安全深信服安恒信息启明星辰天融信奇安信-U信安世纪风险提示1疫情加剧降低企业信息化支出2财政与货币政策低于预期3供应链波动加大影响科技产业发展本报告版权属于安信证券股份有限公司各项声明请参见报告尾页2行业周报计算机内容目录1本周行业观点42市场行情回顾521本周板块指数涨跌幅522本周计算机个股表现63重要行业新闻731数字金融732网络安全733工业软件与数字化转型734空天信息化新兴技术与硬科技735智能网联车84重点公司动态941基础软硬件942基础工具链943网络安全与数据安全944数字金融1045智能网联车1046AI大数据应用1047医疗信息化1048数字能源10风险提示10图表目录图1本周各行业涨跌幅统计5表1本周各类指数行情统计5表2本周计算机个股涨跌幅统计6表3本周陆港通持股情况统计6本报告版权属于安信证券股份有限公司各项声明请参见报告尾页3行业周报计算机1本周行业观点源起从GPT-1到ChatGPT商用化进程逐渐开启从GPT-1到GPT-35模型持续迭代GPTGenerativePre-TrainedTransformer系列是OpenAI公司的一系列预训练模型通过Transformer为基础模型使用预训练技术得到通用的文本模型目前已经公布论文的有文本预训练GPT-1GPT-2GPT-3以及图像预训练iGPT而ChatGPT和今年年初公布的InstructGPT是在GPT-4之前发布的预热模型也被叫做GPT-35ChatGPT和InstructGPT在模型结构训练方式上都完全一致即都使用了指示学习和人工反馈的强化学习来指导模型的训练它们不同的仅仅是采集数据的方式上有所差异与之前的模型相比ChatGPT做到了在内容生成上的有用性真实性和无害性实现了算法和用户体验上的创新微软全线产品整合ChatGPT开启商用化进程OpenAI公司宣布推出ChatGPT的新订阅计划起价为每月20美元可以享受更快的响应时间和优先访问2月2日微软CEO宣布继搜索引擎必应Office办公软件之后将在云计算平台Azure中整合ChaGPT标志着微软有望实现ChatGPT在全线产品中的整合我们认为ChatGPT的商用化进程逐渐开启技术预训练模型人工精标强化学习实现NLP技术创新从技术角度来看ChatGPT的模型实现主要分为三个步骤合称为RLHFReinforcementLearningbyHumanFeedback技术1SFTSupervisedFineTuning基于GPT-3的预训练模型采集新的数据用GPT-3的训练方式对模型进行微调这些数据一部分来自使用OpenAI的PlayGround用户另一部分来自OpenAI雇佣的40名标注工labeler2训练RMRewordModel在采样的输入语句中进行前向推理获得多个模型输出结果通过人工标注进行这些输出结果的排序打标最终这些标注数据用来训练Reward奖励模型通过人工标注的方式来提供这个奖励可以给那些涉及偏见的生成内容更低的分从而鼓励模型不去生成这些人类不喜欢的内容实现模型的有用真实和无害3PPOProximalPolicyOptimization随机抽取新的样本用第二阶段的RewardModel给产生的回答打分这个分数即回答的整体Reward进而将此Reward回传由此产生的策略梯度可以更新PPO模型参数整个过程迭代数次直到模型收敛强化学习算法可以通过调整模型参数使模型得到最大的奖励Reward最大奖励意味着此时的回复最符合人工的选择取向我们认为ChatGPT的算法创新主要在于采用人工标注排序的方式构建强化学习的奖励模型从而实现了预训练模型和强化学习的融合另一方面第一阶段GPT-3的大模型以及高质量人工标注数据的微调也促使了模型更加有效投资机会布局NLP算法数据标注算力设施从对于ChatGPT技术上的分析我们可以看到自然语言处理技术的持续迭代升级对应到当前市场来看我们认为主要的发展方向和投资机会在于三个方向1NLP技术由于ChatGPT主要基于自然语言处理因为在NLP领域沉淀较多的企业有望率先实现功能的部分复现建议关注科大讯飞拓尔思2数据标注在ChatGPT的训练过程中加大了人工标注的力度和精度代表着未来在人工智能领域优质的数据源和强大的标注能力将成为行业的基础设施利好人工智能数据标注企业如海天瑞声3算力设施我们可以看到ChatGPT主要源于GPT-3的预训练模型而GPT-3相比于此前的模型最大的不同在于模型体量的大幅提升根据OpenAI的数据GPT-3的参数量达到1750亿个训练数据量达到45TB而GPT-2参数仅有15亿个40GB数据因此我们认为人工智能的跨越式发展将成为算力流量消耗的重要驱动力未来数据中心和相关的配套产业有望实现更好增长建议关注润泽科技等本报告版权属于安信证券股份有限公司各项声明请参见报告尾页4行业周报计算机2市场行情回顾21本周板块指数涨跌幅本周上证综指下跌004创业板指下跌023沪深300指数下跌095计算机行业指数上涨488跑赢上证综指492跑赢创业板指511跑赢沪深300指数583横向来看本周计算机行业指数在中信30个行业指数中排名第2在TMT四大行业电子通信计算机传媒中位列第1表1本周各类指数行情统计年初至今相对涨指数名称周涨跌幅年初至今涨跌幅周相对涨跌幅跌幅计算机中信4881807上证综指-0045644921243深证成指061943427864创业板指-023994511813沪深300-0956975831110云计算指数6101871-122-064网络安全指数5581742-070065车联网指数6401766-152041资料来源Wind安信证券研究中心图1本周各行业涨跌幅统计资料来源Wind安信证券研究中心本报告版权属于安信证券股份有限公司各项声明请参见报告尾页5行业周报计算机22本周计算机个股表现从涨跌幅情况来看本周计算机板块整体表现较好展望2023年我们仍建议关注景气度向上的智能网联汽车人工智能工业软件和网络安全等产业的投资机会表2本周计算机个股涨跌幅统计周涨幅前十周跌幅前十周换手率前十周涨跌幅周换手率股票名称周涨跌幅股票名称股票名称海天瑞声7103御银股份-678竞业达14771初灵信息6263左江科技-660直真科技14633同为股份6110诚迈科技-470科远智慧13776汉王科技6105顺利办-413久其软件13313拓尔思3657安恒信息-401中远海科12872川大智胜3079久远银海-305初灵信息12322开普云2877深信服-298川大智胜10701易联众2738东方财富-280拓尔思9969光云科技2615紫光股份-269荣联科技8863万兴科技2333方正科技-267榕基软件8238资料来源Wind安信证券研究中心从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