


Große KI-Modelle verändern die Softwareentwicklung. Was sind die Implementierungsaussichten und Schwachstellen? |. ArchSummit
Mit der revolutionären Veröffentlichung von ChatGPT von Open AI steht das gesamte IT-Ökosystem vor der Umstrukturierung und Taufe großer Modelle (LLM).
AIG Code und AIG Action repräsentieren Codegenerierung bzw. KI-gesteuerte Softwareentwicklung, während Letzteres jedem hilft, ein zehnmal effizienterer Programmierer zu werden, während Letzteres die Leistungsfähigkeit der KI in bestehende Software einbringt. Durch die to-end Low-Code-Entwicklung können verbale Anforderungen direkt in vollständige Softwarefunktionen umgesetzt werden.
Mit der rasanten Entwicklung von Anwendungsentwicklungs-Frameworks und dem Aufkommen experimenteller autonomer Modelle verändern große Modelle die Form der Softwareentwicklung und ermöglichen uns eine Zukunft, in der die Softwareentwicklung möglicherweise untergraben wird.
Mit einer AI-first- und Data-first-Denkweise können viele Anforderungen automatisch innerhalb der Software generiert werden, ohne dass eine vorherige Planung erforderlich ist. Was das autonome Fahren in der Softwareentwicklung angeht, kann eine Person, die mit einem KI-Team zusammenarbeitet, ein vollständig autonomes Fahren in der Softwareentwicklung erreichen. Dies könnte ein neuer Trend in der Softwareentwicklung der Zukunft sein.
Der technische Experte der Abteilung für intelligente Erstellung und Content-Plattform von Tencent, Herr Jie Guangfa, wird auf dem Shenzhen ArchSummit Architect Summit vom 21. bis 22. Juli die Verwendung großer Modelle in der Wirtschaft vorstellen, um jedem zu helfen, die Anwendung von KI in der Softwareentwicklung zu verstehen. Erfahren Sie, wie KI bei der Codegenerierung und Softwareentwicklung eingesetzt wird und wie sie die Entwicklungseffizienz und Softwarefunktionalität verbessert.
Gleichzeitig hilft es jedem, Einblicke in zukünftige Entwicklungstrends zu gewinnen und neue Trends wie neue Software-Interaktionserfahrungen, autonomes Fahren in der Softwareentwicklung sowie die schnelle Entwicklung von Anwendungsentwicklungs-Frameworks und die Entstehung experimenteller Autonomiemodelle zu verstehen. Dies wird dem Publikum helfen, die Trends der Zukunft zu verstehen.
Zweitens denken Architekten über die Karriereentwicklung nach und regen zu neuem innovativem Denken an. Indem sie neue Anwendungen und Versuche von KI in der Softwareentwicklung verstehen, können sie neues innovatives Denken über ihre eigene Arbeit oder Projekte generieren.
Dr. Li Wei, Engineering VP von Mobvoi, ist ein leitender Experte auf dem Gebiet des NLP Dieses Mal wird er zum ArchSummit Architect Summit kommen, um die Perspektiven und Schwachstellen der KI-Implementierung großer Modelle vorzustellen und darüber zu sprechen die Herausforderungen, denen sich Ingenieure und Architekten gegenübersehen.
Es ist nur eine Frage der Zeit, bis LLM in großem Maßstab in verschiedenen IT-Feldszenarien implementiert werden kann. Es gibt zwei Trends im Wert der LLM-Implementierung, die Aufmerksamkeit verdienen.
Das LLM-Prompt-Projekt kann direkt auf Bildung, andere Sprachen und wissensbasierte Arbeit angewendet werden und stärkt so verwandte Bereiche. Dies ist der Umstrukturierungseffekt von LLM, der Produktmanagern, Domänenexperten, Datenarbeitern und Power-Usern Möglichkeiten für landesweites Unternehmertum und Szenariodurchdringung bietet.
Das andere ist die Taufe groß angelegter Feldanwendungen für bestehende Feldanwendungen. Dies erfordert die Kombination der Fähigkeiten des allgemeinen LLM mit Domänendaten (z. B. Branchenspezifikationen, Bedienungsanleitungen usw.) und Domänenwissensdatenbanken oder Wissensgraphen sowie das Entwerfen von Anwendungsprozessen auf der Grundlage von Geschäftslogik, um Dienste in Domänenszenarien bereitzustellen.
Obwohl die letztere Methode mit einigen Herausforderungen konfrontiert ist, wird sie in der Branche immer noch aktiv erforscht und bietet breite Entwicklungsperspektiven. Architekten und Ingenieure müssen die Anwendungstrends dieser technologischen Revolution aktiv wahrnehmen, annehmen und in sie investieren.
In dieser Rede wird Dr. Levi das durch große Modelle verursachte Mischszenario vorstellen: Es geschieht (Bildung, wie ToC Copilot, Plug-Ins, Prompt Engineering). Beispielsweise ist die Taufszene in Arbeit (z. B. das ToB-Modul, das eine Schnittstelle zu Datenbank- und Szenendaten herstellt)
Helfen Sie allen zu verstehen, was die revolutionären Veränderungen in der KI (großes Modell LLM) bedeuten und welche Auswirkungen sie auf das gesamte IT-Ökosystem haben: Die Ankunft der nationalen Unternehmertumswelle hat ein allgemeines Verständnis für LLM-Promptprojekte und Plug-in-Formen und akzeptiert sie große Modelle statt Angst vor ihnen zu haben.
Herr Li Bo, technischer Direktor von SF Technology, beschäftigt sich seit vielen Jahren intensiv mit Cloud-nativen Anwendungen, Edge-Computing, HPC-Hochleistungs-Computing, Enterprise AI Empowerment und Hybrid-Cloud-Daten-Compliance Praktiken und Entwicklung fortschrittlicher KI-Engineering-Technologie, um nachhaltige, kostengünstige KI-Lösungen auf Unternehmensebene zu schaffen.
Hier sind technische Punkte enthalten, wie zum Beispiel das Design der LLM-Anwendungsplattformarchitektur und Kerntechnologien: NLP-Multitask-System, schnelle Selbstoptimierung, verbessertes Front-End-Design für kleine Modelle, Wissenssegmentierung usw. Gleichzeitig werden wir auch die Entwicklungsrichtung neuer Technologien im LLM-Bereich vorstellen und sie aus verschiedenen Blickwinkeln diskutieren, um zu beweisen, dass sie einen weitreichenden und weitreichenden Einfluss auf die digitale Transformation und Modernisierung von Unternehmen haben.
Aktivitätseinführung
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