国元证券：生成式人工智能行业专题研究：海外大模型篇：生成式AI加速创新，行业迎历史性机遇

第一部分：生成式AI快速发展，技术奇点有望到来 第二部分：技术创新百花齐放，海外巨头引领创新 第三部分：风险提示 1.1发展历程：算法模型持续迭代，AI行业快速发展 1基础的生成算法模型是驱动AI的关键 2014年，伊恩·古德费洛(lanGoodfellow)提出的生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)成为早期最为著名的生成模型。GAN使用合作的零和博弈框架来学习，被广泛用于生成图像、视频、语音和三维物体模型。随后，Transformer、基于流的生成模型(Flow-basedmodels)、扩散模型(DiffusionModel)等深度学习的生成算法相继涌现。 Transformer模型是一种采用自注意力机制的深度学习模型，这一机制可按输入数据各部分的重要性分配权重，可用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)领域应用，后来出现的BERT、GPT-3、laMDA等预训练模型都是基于Transformer模型建立的。 通过梳理全球主流大语言模型(LLM)的发展脉络，2018年以来的GPT系列、LLaMA系列、BERT系列、Claude系列等