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ChatGPT und große Modelle beginnen die Reise der allgemeinen künstlichen Intelligenz des Menschen

May 27, 2023 am 11:27 AM
人工智能 大模型

ChatGPT und große Modelle beginnen die Reise der allgemeinen künstlichen Intelligenz des Menschen

Das Bild zeigt die Szene der Digital Expo 2023. Foto von Wu Min

China News Service, Guiyang, 25. Mai (Zhou Yanling) Beim High-End-Forum „Artificial Intelligence Big Model“ der China International Big Data Industry Expo 2023 am 25. Mai hielt Sun Maosong, Executive Vice President für Forschung im Bereich Künstliche Intelligenz Das Institut der Tsinghua-Universität sagte: ChatGPT Beginnen Sie die Reise der menschlichen allgemeinen künstlichen Intelligenz mit großen Modellen, die der wissenschaftlichen und geisteswissenschaftlichen Forschung dienen können.

Seit dem Ausbruch von ChatGPT haben sich die Großmodelltechnologie und die industrielle Entwicklung mit jedem Tag verändert. Die Ära der Großmodelle schreitet rasant voran und eine neue Runde der technologischen Revolution, angeführt von der KI, beschleunigt ihre Entwicklung. Wie wird die Entwicklung von KI-Großmodellen als neue Infrastruktur in Zukunft aussehen? Welche Chancen und Herausforderungen bringt es für die Entwicklung der digitalen Wirtschaft? Viele Experten, Wissenschaftler und Branchenführer führten im Forum Diskussionen und Austausch.

Yang Xiaokang, Executive Vice President des Forschungsinstituts für künstliche Intelligenz der Shanghai Jiao Tong University, sagte, dass künstliche Intelligenz seit mehr als 60 Jahren entwickelt wird. Mit ChatGPT habe sie Turings Frage bis zu einem gewissen Grad beantwortet und sei zu einer allgemeinen künstlichen Intelligenz geworden Bis zu einem gewissen Grad hat es den Turing-Test teilweise gelöst, sodass die vorläufige Version der allgemeinen künstlichen Intelligenz tatsächlich angekommen ist. „Künstliche Intelligenz ist eine neue Art von Produktivität und eine neue Art von Kreativität.“ Es wird erwartet, dass es sich nicht nur um eine KI-Maschine, sondern auch um ein Werkzeug für die wissenschaftliche Forschung entwickelt.“

Zhang Dongxiao, Akademiker der U.S. National Academy of Engineering und Executive Vice President und Rektor des Eastern Institute of Advanced Technology, ist davon überzeugt, dass die Einbettung von Wissen und die Entdeckung von Wissen bei der Entwicklung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz gleichermaßen wichtig sind Wissen kann die Wirkung von maschinellen Lernmodellen effektiv verbessern.

Nach Ansicht von Huang Guoquan, stellvertretender Direktor des Institute of Advanced Manufacturing der Hong Kong Polytechnic University, müssen für die effektive Nutzung großer Modelle hochwertige Big Data eingehen, gute Big Data gesammelt werden und groß angelegte Daten erstellt werden Je kleiner die Granularität der Daten ist, desto kleiner ist die Granularität der Daten. Je dichter die Daten, desto besser müssen große Modelle und Big Data implementiert werden Datenwissenschaft.

Liu Ruimin, Vorsitzender und Chefwissenschaftler von Beijing Bairui Data Technology Co., Ltd., glaubt, dass große Modelle mehr Chancen mit sich bringen. Obwohl sie für einige Branchen eine Krise darstellen, bringen sie tatsächlich mehr Chancen mit sich, was der gesamten Branche zugute kommt. Ausblick in die Zukunft.

Das Training und die Anwendung großer KI-Modelle kann nicht von der Unterstützung enormer Rechenleistung getrennt werden. Ma Ningyu, stellvertretender Sekretär des städtischen Parteikomitees und Bürgermeister, sagte, dass die aktuelle technologische Innovation neue Möglichkeiten für die dynamische Entwicklung der digitalen Wirtschaft eröffnet habe. Die Auswirkungen von ChatGPT und großen Modellen hätten eine Welle des technologischen Wandels und des industriellen Wandels ausgelöst noch intensiver. Guiyang Guiyang An ist der Kernbereich der ersten umfassenden Big-Data-Experimentierzone und der größte nationale Knotenpunkt im nationalen integrierten Computernetzwerk. Es verfügt über ausreichende Rechenressourcen und umfangreiche Anwendungsszenarien und kann Big Data bereitstellen , große Rechenleistung und große Modelle bieten viel Raum für technologische Entwicklung und Anwendung und hoffen, das Experimentierfeld erster Wahl zu werden. (Ende)

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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Die große Model-App Tencent Yuanbao ist online! Hunyuan wird zu einem Allround-KI-Assistenten aufgerüstet, der überall hin mitgenommen werden kann Die große Model-App Tencent Yuanbao ist online! Hunyuan wird zu einem Allround-KI-Assistenten aufgerüstet, der überall hin mitgenommen werden kann Jun 09, 2024 pm 10:38 PM

Am 30. Mai kündigte Tencent ein umfassendes Upgrade seines Hunyuan-Modells an. Die auf dem Hunyuan-Modell basierende App „Tencent Yuanbao“ wurde offiziell eingeführt und kann in den App-Stores von Apple und Android heruntergeladen werden. Im Vergleich zur Hunyuan-Applet-Version in der vorherigen Testphase bietet Tencent Yuanbao Kernfunktionen wie KI-Suche, KI-Zusammenfassung und KI-Schreiben für Arbeitseffizienzszenarien. Yuanbaos Gameplay ist außerdem umfangreicher und bietet mehrere Funktionen für KI-Anwendungen , und neue Spielmethoden wie das Erstellen persönlicher Agenten werden hinzugefügt. „Tencent strebt nicht danach, der Erste zu sein, der große Modelle herstellt.“ Liu Yuhong, Vizepräsident von Tencent Cloud und Leiter des großen Modells von Tencent Hunyuan, sagte: „Im vergangenen Jahr haben wir die Fähigkeiten des großen Modells von Tencent Hunyuan weiter gefördert.“ . In die reichhaltige und umfangreiche polnische Technologie in Geschäftsszenarien eintauchen und gleichzeitig Einblicke in die tatsächlichen Bedürfnisse der Benutzer gewinnen

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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

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1. Einführung in den Hintergrund Lassen Sie uns zunächst die Entwicklungsgeschichte von Yunwen Technology vorstellen. Yunwen Technology Company ... 2023 ist die Zeit, in der große Modelle vorherrschen. Viele Unternehmen glauben, dass die Bedeutung von Diagrammen nach großen Modellen stark abgenommen hat und die zuvor untersuchten voreingestellten Informationssysteme nicht mehr wichtig sind. Mit der Förderung von RAG und der Verbreitung von Data Governance haben wir jedoch festgestellt, dass eine effizientere Datenverwaltung und qualitativ hochwertige Daten wichtige Voraussetzungen für die Verbesserung der Wirksamkeit privatisierter Großmodelle sind. Deshalb beginnen immer mehr Unternehmen, darauf zu achten zu wissenskonstruktionsbezogenen Inhalten. Dies fördert auch den Aufbau und die Verarbeitung von Wissen auf einer höheren Ebene, wo es viele Techniken und Methoden gibt, die erforscht werden können. Es ist ersichtlich, dass das Aufkommen einer neuen Technologie nicht alle alten Technologien besiegt, sondern auch neue und alte Technologien integrieren kann.

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Laut Nachrichten vom 13. Juni hat Xiaomis Assistent für künstliche Intelligenz „Xiao Ai“ laut Bytes öffentlichem Bericht „Volcano Engine“ eine Zusammenarbeit mit Volcano Engine erzielt. Die beiden Parteien werden ein intelligenteres interaktives KI-Erlebnis auf der Grundlage des großen Beanbao-Modells erzielen . Berichten zufolge kann das von ByteDance erstellte groß angelegte Beanbao-Modell bis zu 120 Milliarden Text-Tokens effizient verarbeiten und täglich 30 Millionen Inhalte generieren. Xiaomi nutzte das große Doubao-Modell, um die Lern- und Denkfähigkeiten seines eigenen Modells zu verbessern und einen neuen „Xiao Ai Classmate“ zu schaffen, der nicht nur die Benutzerbedürfnisse genauer erfasst, sondern auch eine schnellere Reaktionsgeschwindigkeit und umfassendere Inhaltsdienste bietet. Wenn ein Benutzer beispielsweise nach einem komplexen wissenschaftlichen Konzept fragt, &ldq

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Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

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