Несмотря на то, что Всемирная конференция по искусственному интеллекту 2023 года завершилась, бум крупномасштабных моделей, инициированный ChatGPT, будет продолжать расти, а компоновка и исследование искусственного интеллекта также будут главной темой в последние годы. «Сначала сядьте за стол» и «сделайте первый шаг» — таков отраслевой консенсус, который положил начало этому раунду «войны 100 моделей» и привел отрасль к «войне 1000 моделей».
Источник изображения: сгенерировано Unbounded AI
В начале июля в Шанхае был бум искусственного интеллекта.Всемирная конференция по искусственному интеллекту **2023 достигла самого большого количества экспонентов и выставочной площади за всю историю.Многие компании объявили на конференции, что они будут выпускать большие модели искусственного интеллекта. **Высокая температура и сильная конвективная погода не смогли рассеять всеобщий энтузиазм.Ворота выставки когда-то привлекали спекулянтов для продажи билетов, и многие люди помогали старым и молодым исследовать передовое направление развития искусственного интеллекта.
Во время подъема ** также должен спокойно видеть, что большая модель по-прежнему сталкивается с основными проблемами, такими как надежность, соответствие требованиям и достоверность. **По сравнению с развитыми странами, моя страна по-прежнему имеет отставание в чипах, вычислительной мощности, данных и т. д. Серьезной проблемой, влияющей на применение больших моделей, является нехватка данных. Среди них сложность получения высококачественных корпусных данных на китайском языке ограничивает внутренние большие модели основным фактором в развитии.
На нынешнем этапе, когда основные проблемы еще не решены, а разрыв восполняется, какой путь развития следует выбрать для развития ИИ в Китае? В ходе трехдневного форума и интервью со многими участвующими экспертами отрасли наибольшее количество ответов, которые получил репортер, были «вертикальная интеграция» и «целевое приложение».Тенденция развития ИИ.
"Сначала подойдите к столу"
В настоящее время развитие цифровой экономики стало глобальным консенсусом. В качестве новой стратегической технологии искусственный интеллект все чаще становится основной движущей силой промышленной модернизации и повышения производительности. В ноябре 2022 года OpenAI запустила ChatGPT, крупномасштабную диалоговую модель искусственного интеллекта общего назначения.Во всем мире начался новый виток инновационного бума ИИ.
** На Всемирной конференции по искусственному интеллекту 2023 года большая модель играет ведущую роль. ** Baidu Wenxin Yiyan, Alibaba Cloud Tongyi Qianwen, Huawei Cloud Pangu, Xunfei Xunhuo, Shangtang Rixin, Lanzhou Mencius MChat, Xinghuan Wuya Transwarp Infinity, Midu Honey Nest Series, Torsi General и вертикальные большие модели, такие как Tuotian и Daguan "Cao Zhi" головокружительные.
Линь Цзяньмин, основатель и председатель Samoyed Cloud Technology Group, отметил в интервью репортеру International Finance News, что **ИИ находится в отправной точке нового витка промышленных тенденций. ** С точки зрения макета большой модели, Baidu, Ali, Huawei и другие «высокопроизводительные игроки» выполняют макет «четыре в одном» на уровне вычислительной мощности, уровне платформы, уровне модели и прикладной уровень, научно-исследовательские институты и начинающие технологические компании нашли другой путь, отправной точкой которого является разработка крупномасштабных модельных алгоритмов и подразделенных полевых приложений.
Линь Цзяньмин сказал, что текущие параметры отечественной крупномасштабной модели в основном находятся в масштабе 100 или более миллиардов.С точки зрения направления приложений, большинство предприятий в основном сосредотачиваются на внутренних приложениях на ранней стадии и постепенно распространяются на предприятия B-end. **Технологии искусственного интеллекта продолжают совершать прорывы. Крупные производители и малые и средние технологические компании конкурируют за крупные модели. Естественно, никто не хочет пропустить большую волну этой эпохи. Только «подойдя к столу первым» можно ухватить «козырь» правил. Ожидается, что в условиях исчезающих дивидендов мобильного Интернета выбор крупных моделей принесет новые точки роста.
Чжоу Боуэн, научный сотрудник IEEE/CAAI, профессор кафедры Хуэйянь Университета Цинхуа, штатный профессор кафедры электроники и основатель Lianyuan Technology, сказал репортеру «International Finance News», что ** Китай должен принять крупномасштабную систему, основанную на на «независимые инновации, безопасность и управляемость». Путь развития языковой модели и технологии генеративного искусственного интеллекта направлен на содействие широкому применению больших моделей с возможностями общего назначения в вертикальных отраслях. **Кроме того, бизнес-приложения, академические инновации и технологическая экология должны быть диверсифицированы и не могут быть полностью сосредоточены на большой модели, и при этом все они не должны использовать один способ мышления для выполнения задач.
Несколько испытаний
В условиях роста ИИ большие модели по-прежнему сталкиваются с множеством проблем, таких как надежность, соответствие требованиям и достоверность. Линь Цзяньмин прямо сказал, что по сравнению с миром, особенно с Соединенными Штатами, у нас все еще есть определенный пробел в чипах ИИ, патентах, исследованиях алгоритмов и зрелой инновационной экосистеме. **Основными факторами, сдерживающими развитие отечественных крупномасштабных моделей, являются: во-первых, большие модели требуют больших вычислительных мощностей, а у нас есть недостатки в чипах и вычислительной мощности; во-вторых, отсутствие качественных китайских корпусных данных и отраслевых данных; в-третьих , количество специалистов Редкий, фундаментальные исследования инноваций недостаточно.
«Финансовая индустрия — это особое существование с очень высокими требованиями к управлению рисками и безопасности. Проблемы, связанные с риском доверия, модельным риском, этикой, стабильностью, точностью, безопасностью данных, соответствием и другими рисками, с которыми сталкиваются исследования и разработка крупных финансовых моделей. являются более серьезными, — отметил Линь Цзяньмин.
Цзян Нин, заместитель генерального директора и директор по информационным технологиям Mama Consumer, сказал в интервью репортеру International Finance News, что крупная модель ** AI по-прежнему сталкивается с основными проблемами, такими как динамическая адаптируемость, надежность, соответствие и надежность в ключевых решениях. , Как устранить шум и мешающие проблемы, в неожиданных и непредсказуемых ситуациях особенно важно добиться постоянной стабильности и соответствия и достоверности ключевых решений. **
Цзян Нин отметил, что отечественным крупномасштабным моделям не хватает оригинальных прорывов, и все еще существуют пробелы в способности рассуждать о моделях и способности создавать крупномасштабные модели. Сложность получения крупномасштабных и высококачественных корпусных данных на китайском языке является основным фактором, ограничивающим разработку крупномасштабных моделей в Китае. Что касается финансовой сферы, она также сталкивается со многими проблемами, такими как защита конфиденциальности, постоянная стабильность, соответствие требованиям и надежность.
Чжоу Боуэн считает, что в текущем обучении больших моделей ИИ сторона алгоритма сходится с моделью преобразователя нейронной сети, сторона вычислительной мощности опирается на кластеры серверов ИИ с крупномасштабными возможностями параллельных вычислений, а сторона данных должна подавать большие данные. масштабировать наборы данных с огромным объемом данных.С точки зрения трех элементов ИИ нехватка данных, очевидно, является серьезной проблемой, ведущей к реализации крупномасштабных модельных приложений. Конкретные области, такие как финансовая отрасль, которые предъявляют чрезвычайно строгие требования к безопасности данных и защите конфиденциальности пользователей, также создают ряд проблем для крупных моделей, таких как надежность, автономная управляемость и строгая безопасность.
Чжоу Боуэн сказал, что индустриализация крупномасштабных моделей также сталкивается с проблемами: во-первых, масштаб данных велик, а качество данных неравномерно, во-вторых, модель имеет большой размер и ее трудно обучать; ** Таким образом, разработка больших моделей зависит от комплексной поддержки вычислительной мощности алгоритма и данных. Крупные модели находятся в центре внимания будущего промышленного развития, но бизнес-модель больших моделей заслуживает изучения. Поскольку ценовые барьеры больших моделей очень высоки, и у крупных компаний, и у малого бизнеса есть свои проблемы.
Вертикальная интеграция
На нынешнем этапе, когда основные проблемы еще не решены, а разрыв восполняется, какой путь развития следует выбрать для развития ИИ в Китае? Какие еще есть возможности для развития? Цзян Нин отметил, что построение комбинированной системы ИИ является тенденцией развития, эффективно сочетающей удобство использования и профессионализм дискриминационных моделей в различных вертикальных областях, а также характеристики переносного обучения и возможности обобщения генеративных больших моделей, так что она будет действительно популярной. в промышленности Воспользуйтесь возможностью обобщения больших моделей.
Линь Цзяньмин отметил, что в будущем крупномасштабные модели будут иметь большой потенциал в процессе цифрового интеллекта городов, отраслей и предприятий. Внутренняя компоновка крупных моделей должна укреплять независимые инновационные возможности, повышать основную конкурентоспособность крупных моделей на различных уровнях, таких как вычислительная мощность, алгоритмы и таланты, а также тесно сочетать национальные стратегические потребности и направления развития отрасли для изучения отраслевых болевых точек и сценарии в глубину.
Кроме того, «необходимо использовать собственные технологии, сценарии, пользовательские и отраслевые данные и отраслевые ноу-хау (отраслевые секреты) для создания большой модели в вертикальном поле; использовать общую модель + отраслевую специальную модель ноу-хау». «Для расширения возможностей реальной экономики и создания собственных барьеров преимущество», — сказал Линь Цзяньмин.
Чжоу Боуэн считает, что индустрия крупномасштабных моделей в Китае должна начинаться от начала до конца и итеративно разрабатывать более крупные бизнес-модели, что может быть более подходящим подходом. На основе наличия общих способностей непрерывное обучение в вертикальной области для улучшения профессиональных возможностей крупных моделей является важным средством, помогающим развитию и прогрессу крупных моделей в будущем. **
Чжоу Боуэн отметил, что с теоретической и технической точки зрения должны существовать различия. В развитии ИИ, с одной стороны, мы ловцы на техническом уровне, а с другой стороны, скорее всего, станем новаторами и даже лидерами на прикладном уровне. **Искусственный интеллект Китая должен исследовать новый путь, то есть вертикально интегрироваться от самостоятельно разработанной общей модели к приложению и замкнутому циклу полного сценария пользователя, чтобы реализовать «двойную посадку» генеративного искусственного интеллекта. технологии и коммерческой ценности. **
Что касается предпринимательской конкуренции, Чжоу Боуэн считает, что ее можно разделить на три пути: первый путь заключается в создании крупномасштабной базовой модели с общими возможностями, от технических алгоритмов до итерации модели и замкнутого цикла сцены; второй путь основан на на моделях других людей (таких как GPT), а затем объединить свои собственные отраслевые ноу-хау для обучения; третий путь предназначен исключительно для применения, то есть для непосредственного использования модели, и этот барьер будет ниже.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Холодное мышление ИИ в условиях «войны тысяч моделей»
Первоисточник: Международные финансовые новости.
В начале июля в Шанхае был бум искусственного интеллекта.Всемирная конференция по искусственному интеллекту **2023 достигла самого большого количества экспонентов и выставочной площади за всю историю.Многие компании объявили на конференции, что они будут выпускать большие модели искусственного интеллекта. **Высокая температура и сильная конвективная погода не смогли рассеять всеобщий энтузиазм.Ворота выставки когда-то привлекали спекулянтов для продажи билетов, и многие люди помогали старым и молодым исследовать передовое направление развития искусственного интеллекта.
Во время подъема ** также должен спокойно видеть, что большая модель по-прежнему сталкивается с основными проблемами, такими как надежность, соответствие требованиям и достоверность. **По сравнению с развитыми странами, моя страна по-прежнему имеет отставание в чипах, вычислительной мощности, данных и т. д. Серьезной проблемой, влияющей на применение больших моделей, является нехватка данных. Среди них сложность получения высококачественных корпусных данных на китайском языке ограничивает внутренние большие модели основным фактором в развитии.
На нынешнем этапе, когда основные проблемы еще не решены, а разрыв восполняется, какой путь развития следует выбрать для развития ИИ в Китае? В ходе трехдневного форума и интервью со многими участвующими экспертами отрасли наибольшее количество ответов, которые получил репортер, были «вертикальная интеграция» и «целевое приложение».Тенденция развития ИИ.
"Сначала подойдите к столу"
В настоящее время развитие цифровой экономики стало глобальным консенсусом. В качестве новой стратегической технологии искусственный интеллект все чаще становится основной движущей силой промышленной модернизации и повышения производительности. В ноябре 2022 года OpenAI запустила ChatGPT, крупномасштабную диалоговую модель искусственного интеллекта общего назначения.Во всем мире начался новый виток инновационного бума ИИ.
** На Всемирной конференции по искусственному интеллекту 2023 года большая модель играет ведущую роль. ** Baidu Wenxin Yiyan, Alibaba Cloud Tongyi Qianwen, Huawei Cloud Pangu, Xunfei Xunhuo, Shangtang Rixin, Lanzhou Mencius MChat, Xinghuan Wuya Transwarp Infinity, Midu Honey Nest Series, Torsi General и вертикальные большие модели, такие как Tuotian и Daguan "Cao Zhi" головокружительные.
Линь Цзяньмин, основатель и председатель Samoyed Cloud Technology Group, отметил в интервью репортеру International Finance News, что **ИИ находится в отправной точке нового витка промышленных тенденций. ** С точки зрения макета большой модели, Baidu, Ali, Huawei и другие «высокопроизводительные игроки» выполняют макет «четыре в одном» на уровне вычислительной мощности, уровне платформы, уровне модели и прикладной уровень, научно-исследовательские институты и начинающие технологические компании нашли другой путь, отправной точкой которого является разработка крупномасштабных модельных алгоритмов и подразделенных полевых приложений.
Линь Цзяньмин сказал, что текущие параметры отечественной крупномасштабной модели в основном находятся в масштабе 100 или более миллиардов.С точки зрения направления приложений, большинство предприятий в основном сосредотачиваются на внутренних приложениях на ранней стадии и постепенно распространяются на предприятия B-end. **Технологии искусственного интеллекта продолжают совершать прорывы. Крупные производители и малые и средние технологические компании конкурируют за крупные модели. Естественно, никто не хочет пропустить большую волну этой эпохи. Только «подойдя к столу первым» можно ухватить «козырь» правил. Ожидается, что в условиях исчезающих дивидендов мобильного Интернета выбор крупных моделей принесет новые точки роста.
Чжоу Боуэн, научный сотрудник IEEE/CAAI, профессор кафедры Хуэйянь Университета Цинхуа, штатный профессор кафедры электроники и основатель Lianyuan Technology, сказал репортеру «International Finance News», что ** Китай должен принять крупномасштабную систему, основанную на на «независимые инновации, безопасность и управляемость». Путь развития языковой модели и технологии генеративного искусственного интеллекта направлен на содействие широкому применению больших моделей с возможностями общего назначения в вертикальных отраслях. **Кроме того, бизнес-приложения, академические инновации и технологическая экология должны быть диверсифицированы и не могут быть полностью сосредоточены на большой модели, и при этом все они не должны использовать один способ мышления для выполнения задач.
Несколько испытаний
В условиях роста ИИ большие модели по-прежнему сталкиваются с множеством проблем, таких как надежность, соответствие требованиям и достоверность. Линь Цзяньмин прямо сказал, что по сравнению с миром, особенно с Соединенными Штатами, у нас все еще есть определенный пробел в чипах ИИ, патентах, исследованиях алгоритмов и зрелой инновационной экосистеме. **Основными факторами, сдерживающими развитие отечественных крупномасштабных моделей, являются: во-первых, большие модели требуют больших вычислительных мощностей, а у нас есть недостатки в чипах и вычислительной мощности; во-вторых, отсутствие качественных китайских корпусных данных и отраслевых данных; в-третьих , количество специалистов Редкий, фундаментальные исследования инноваций недостаточно.
«Финансовая индустрия — это особое существование с очень высокими требованиями к управлению рисками и безопасности. Проблемы, связанные с риском доверия, модельным риском, этикой, стабильностью, точностью, безопасностью данных, соответствием и другими рисками, с которыми сталкиваются исследования и разработка крупных финансовых моделей. являются более серьезными, — отметил Линь Цзяньмин.
Цзян Нин, заместитель генерального директора и директор по информационным технологиям Mama Consumer, сказал в интервью репортеру International Finance News, что крупная модель ** AI по-прежнему сталкивается с основными проблемами, такими как динамическая адаптируемость, надежность, соответствие и надежность в ключевых решениях. , Как устранить шум и мешающие проблемы, в неожиданных и непредсказуемых ситуациях особенно важно добиться постоянной стабильности и соответствия и достоверности ключевых решений. **
Цзян Нин отметил, что отечественным крупномасштабным моделям не хватает оригинальных прорывов, и все еще существуют пробелы в способности рассуждать о моделях и способности создавать крупномасштабные модели. Сложность получения крупномасштабных и высококачественных корпусных данных на китайском языке является основным фактором, ограничивающим разработку крупномасштабных моделей в Китае. Что касается финансовой сферы, она также сталкивается со многими проблемами, такими как защита конфиденциальности, постоянная стабильность, соответствие требованиям и надежность.
Чжоу Боуэн считает, что в текущем обучении больших моделей ИИ сторона алгоритма сходится с моделью преобразователя нейронной сети, сторона вычислительной мощности опирается на кластеры серверов ИИ с крупномасштабными возможностями параллельных вычислений, а сторона данных должна подавать большие данные. масштабировать наборы данных с огромным объемом данных.С точки зрения трех элементов ИИ нехватка данных, очевидно, является серьезной проблемой, ведущей к реализации крупномасштабных модельных приложений. Конкретные области, такие как финансовая отрасль, которые предъявляют чрезвычайно строгие требования к безопасности данных и защите конфиденциальности пользователей, также создают ряд проблем для крупных моделей, таких как надежность, автономная управляемость и строгая безопасность.
Чжоу Боуэн сказал, что индустриализация крупномасштабных моделей также сталкивается с проблемами: во-первых, масштаб данных велик, а качество данных неравномерно, во-вторых, модель имеет большой размер и ее трудно обучать; ** Таким образом, разработка больших моделей зависит от комплексной поддержки вычислительной мощности алгоритма и данных. Крупные модели находятся в центре внимания будущего промышленного развития, но бизнес-модель больших моделей заслуживает изучения. Поскольку ценовые барьеры больших моделей очень высоки, и у крупных компаний, и у малого бизнеса есть свои проблемы.
Вертикальная интеграция
На нынешнем этапе, когда основные проблемы еще не решены, а разрыв восполняется, какой путь развития следует выбрать для развития ИИ в Китае? Какие еще есть возможности для развития? Цзян Нин отметил, что построение комбинированной системы ИИ является тенденцией развития, эффективно сочетающей удобство использования и профессионализм дискриминационных моделей в различных вертикальных областях, а также характеристики переносного обучения и возможности обобщения генеративных больших моделей, так что она будет действительно популярной. в промышленности Воспользуйтесь возможностью обобщения больших моделей.
Линь Цзяньмин отметил, что в будущем крупномасштабные модели будут иметь большой потенциал в процессе цифрового интеллекта городов, отраслей и предприятий. Внутренняя компоновка крупных моделей должна укреплять независимые инновационные возможности, повышать основную конкурентоспособность крупных моделей на различных уровнях, таких как вычислительная мощность, алгоритмы и таланты, а также тесно сочетать национальные стратегические потребности и направления развития отрасли для изучения отраслевых болевых точек и сценарии в глубину.
Кроме того, «необходимо использовать собственные технологии, сценарии, пользовательские и отраслевые данные и отраслевые ноу-хау (отраслевые секреты) для создания большой модели в вертикальном поле; использовать общую модель + отраслевую специальную модель ноу-хау». «Для расширения возможностей реальной экономики и создания собственных барьеров преимущество», — сказал Линь Цзяньмин.
Чжоу Боуэн считает, что индустрия крупномасштабных моделей в Китае должна начинаться от начала до конца и итеративно разрабатывать более крупные бизнес-модели, что может быть более подходящим подходом. На основе наличия общих способностей непрерывное обучение в вертикальной области для улучшения профессиональных возможностей крупных моделей является важным средством, помогающим развитию и прогрессу крупных моделей в будущем. **
Чжоу Боуэн отметил, что с теоретической и технической точки зрения должны существовать различия. В развитии ИИ, с одной стороны, мы ловцы на техническом уровне, а с другой стороны, скорее всего, станем новаторами и даже лидерами на прикладном уровне. **Искусственный интеллект Китая должен исследовать новый путь, то есть вертикально интегрироваться от самостоятельно разработанной общей модели к приложению и замкнутому циклу полного сценария пользователя, чтобы реализовать «двойную посадку» генеративного искусственного интеллекта. технологии и коммерческой ценности. **
Что касается предпринимательской конкуренции, Чжоу Боуэн считает, что ее можно разделить на три пути: первый путь заключается в создании крупномасштабной базовой модели с общими возможностями, от технических алгоритмов до итерации модели и замкнутого цикла сцены; второй путь основан на на моделях других людей (таких как GPT), а затем объединить свои собственные отраслевые ноу-хау для обучения; третий путь предназначен исключительно для применения, то есть для непосредственного использования модели, и этот барьер будет ниже.