Omdia-Forschung: PyTorch, TensorFlow, MindSpore usw. gehören zur ersten Stufe des chinesischen Marktes für KI-Frameworks

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Freigeben: 2023-04-12 19:40:01
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Omdia-Forschung: PyTorch, TensorFlow, MindSpore usw. gehören zur ersten Stufe des chinesischen Marktes für KI-Frameworks

Die Branchenforschungsorganisation Omdia (Teil der Informa-Technologiegruppe) hat den „China Artificial Intelligence Framework Market Research Report“ veröffentlicht, der das Wettbewerbsmuster und die Innovationstrends des chinesischen KI-Framework-Marktes aufzeigt. Untersuchungen von Omdia ergaben, dass PyTorch, TensorFlow und MindSpore in Bezug auf Beliebtheit und Marktanteil an erster Stelle stehen.

Omdia-Forschung: PyTorch, TensorFlow, MindSpore usw. gehören zur ersten Stufe des chinesischen Marktes für KI-Frameworks

Mit der Entwicklung der Technologie ist künstliche Intelligenz nach und nach der Öffentlichkeit bekannt geworden. Als aufstrebende Branche hat sich die Marktgröße weiter vergrößert, und mit der Reife der Technologie für künstliche Intelligenz haben sich auch die Anwendungsszenarien erweitert. Von wissenschaftlichen Forschungsinnovationen bis hin zu industriellen Anwendungen sind vorab trainierte große Modelle, KI für die Wissenschaft, verantwortungsvolle KI usw. in den Fokus der globalen Wissenschaft und Industrie gerückt. Das KI-Framework ist der Kern der Modellalgorithmusentwicklung und die Grundlage für die Unterstützung des Wohlstands und der Entwicklung der künstlichen Industrie. Daher hat Omdia eine eingehende Studie über die Entwicklung und Branchentrends von KI-Frameworks durchgeführt.

Heutzutage hat die Aufmerksamkeit der von ChatGPT vertretenen großen Modelle die von Wissenschaft und Industrie übertroffen und ist zu einer innovativen Errungenschaft geworden, auf die jeder achtet, und große Modelle erfordern eine starke Unterstützung der KI-Framework-Technologie. Der Bericht weist auf drei Haupttrends bei großen Modellen vor dem Training hin: Erstens wächst das Parametervolumen großer Modelle weiterhin exponentiell und „große Modelle“ bewegen sich in Richtung „supergroßer Modelle“; zweitens bewegen sich große Modelle von einzelnen Modellen Modalität zu Multimodalität, Multi-Task-Fusion; Drittens spielt das künstliche Intelligenz-Framework eine wichtige technische Unterstützungsrolle beim Training großer Modelle.

In Bezug auf die Unterstützung sehr großer Modellschulungen und -entwicklungen nehmen die weltweit führenden Frameworks für künstliche Intelligenz TensorFlow und PyTorch immer noch eine führende Position ein. Gleichzeitig glauben die Entwickler, dass MindSpore eine dominierende Position unter den lokalen Frameworks für künstliche Intelligenz in China eingenommen hat und unterstützt nativ große Modelle und hat eine Reihe innovativer großer Modelle hervorgebracht.

Omdia hat durch ausführliche Interviews mit Experten herausgefunden, dass TensorFlow aufgrund der Integration von JAX, einem neuen Framework, das auf parallele Algorithmusbibliotheken von Drittanbietern setzt, um die Funktionen zur Unterstützung großer Modelle zu ergänzen Lokaler Markt Auf der anderen Seite sind Baidu Feipiao und Shengsi MindSpore aufgrund ihrer einzigartigen chinesischen Sprach- und Datenvorteile erfolgreicher bei der Unterstützung lokaler vorab trainierter großer Modelle.

Hinter der Popularität von AIGC, die durch ChatGPT repräsentiert wird, sind auch ethische und moralische Probleme der KI wie „Fälschungen“ aufgetaucht, die der „verantwortungsvollen künstlichen Intelligenz“ immer mehr Aufmerksamkeit schenken. In einer Umfrage unter Entwicklern stellte Omdia fest, dass TensorFlow und MindSpore unter allen Mainstream-Frameworks für künstliche Intelligenz die beste Unterstützung für „verantwortungsvolle künstliche Intelligenz“ bieten und auf Platz eins bzw. zwei stehen.

Gleichzeitig wurde im „China Artificial Intelligence Framework Market Research Report“ darauf hingewiesen, dass „verantwortungsvolle künstliche Intelligenz“ sowohl eine Reihe moralischer Prinzipien als auch eine Reihe technischer Systeme ist. „Responsible AI“ ist ein Ansatz zur sicheren, zuverlässigen und ethischen Entwicklung, Bewertung, Bereitstellung und Skalierung künstlicher Intelligenzsysteme. Das Framework für künstliche Intelligenz führt zahlreiche technische Mittel und vertrauenswürdige KI-Funktionsmodule ein, um Entwicklern bei der Erstellung vertrauenswürdiger KI zu helfen, Entwicklern und Institutionen bei der Lösung von Compliance-Problemen wie der Sicherheit und dem Datenschutz künstlicher Intelligenz zu helfen und eine nachhaltige Entwicklung künstlicher Intelligenz zu erreichen.

Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung und Innovation ist „AI for Science“ auch ein hochmoderner Hotspot in der Branche der künstlichen Intelligenz. Die tiefe Integration von künstlicher Intelligenz und Wissenschaft fördert die Innovation wissenschaftlicher Forschungsparadigmen und bringt neue mit sich Entwicklungsmöglichkeiten im Bereich der wissenschaftlichen Forschung. Omdia-Analysten glauben, dass „AI for Science“ ähnlich wie große Modelle eine neue wichtige Richtung für die Entwicklung von KI-Innovationen darstellt und dass das Framework für künstliche Intelligenz eine wichtige technische Unterstützungsrolle bei der Entwicklung von „AI for Science“ spielt. Die Entwicklung von „AI for Science“ hat höhere Anforderungen an das Framework für künstliche Intelligenz gestellt. Die Umfrage ergab, dass chinesische Entwickler für künstliche Intelligenz glauben, dass MindSpore das am besten geeignete inländische Framework für künstliche Intelligenz für das Projekt „AI for Science“ ist „AI for Science“ übertrifft sogar das von PyTorch und tendiert dazu, mit TensorFlow gleichzuziehen.

Als wichtige Grundlage für KI-Innovationen wird das Framework für künstliche Intelligenz der Branche dabei helfen, die intelligente Transformation und Modernisierung zu beschleunigen. Weitere Forschungsergebnisse zu Frameworks für künstliche Intelligenz finden Sie im „China Artificial Intelligence Framework Market Research Report“. Link zum Omdia-Bericht:

​https://www.php.cn/link/6562a2c4889bc3e203ab869723a40f7e​

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