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KI-Großmodelle sind beliebt! Technologiegiganten haben sich angeschlossen, und vielerorts haben die Richtlinien ihre Umsetzung beschleunigt.
KI-Großmodelle sind beliebt! Technologiegiganten haben sich angeschlossen, und vielerorts haben die Richtlinien ihre Umsetzung beschleunigt.
In jüngster Zeit ist künstliche Intelligenz wieder in den Fokus menschlicher Innovationen gerückt und der Rüstungswettbewerb rund um KI ist intensiver denn je. Nicht nur aus Angst, den neuen Trend zu verpassen, versammeln sich Technologiegiganten, um sich dem Kampf der großen Modelle anzuschließen, sondern auch Peking, Shanghai, Shenzhen und andere Orte haben Richtlinien und Maßnahmen eingeführt, um Forschung zu Algorithmen und Schlüsselinnovationen für große Modelle durchzuführen Technologien, um ein Hochland für Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz zu schaffen.
Große KI-Modelle boomen und große Technologiegiganten haben sich nach und nach angeschlossen
Der kürzlich auf dem Zhongguancun-Forum 2023 veröffentlichte „China Artificial Intelligence Large Model Map Research Report“ zeigt, dass Chinas große Modelle für künstliche Intelligenz einen starken Entwicklungstrend aufweisen und viele einflussreiche große Modelle in der Branche entstanden sind. Robin Li, Gründer, Vorsitzender und CEO von Baidu, sagte sogar unverblümt, dass wir uns an einem neuen Ausgangspunkt befinden, mit großen Modellen als Kern. Große Modelle haben die künstliche Intelligenz verändert, und große Modelle stehen bevor die Welt zu verändern.
Unvollständigen Statistiken zufolge wurden in China 79 große Modelle veröffentlicht und 19 inländische Unternehmen haben an der Schulung für große KI-Modelle teilgenommen.
Alibaba ist mit seinem „Hanguang 800-Chip + M6-OFA-Basis + Tongyi-Großmodell + Industrieanwendung“ zu einem wichtigen Teilnehmer in allen Aspekten großer Modelle geworden;
Baidu Wenxin Big Model erweitert aktiv interne und externe Anwendungen und steht derzeit öffentlichen und Unternehmensbenutzern zum offenen Testen zur VerfügungDas von Huawei entwickelte Pangu-Modell hat die Szenarioverifizierung in mehr als 100 Branchen wie Energie, Einzelhandel, Finanzen, Industrie, medizinische Versorgung, Umwelt und Logistik abgeschlossen
Tencent hat die „Tai Chi Machine Learning Platform + Hunyuan Large Model“ entwickelt und gleichzeitig das wissensverbesserte große Sprachmodellprojekt „Hunyuan Assistant“ gestartet
Das täglich neue große Modell, das von SenseTime veröffentlicht wird, steht jetzt Regierungs- und Unternehmenskunden zum Testen zur Verfügung;
iFlytek, bekannt als „National AI Team“, hat kürzlich das kognitive Modell iFlytek Spark veröffentlicht, das direkt für groß angelegte Tests geöffnet ist.
Es ist absehbar, dass ein technologischer Wettbewerb rund um den Bereich der künstlichen Intelligenz begonnen hat.
An vielen Orten werden sie aktiv eingesetzt, und die Implementierung großer Modelle künstlicher Intelligenz beschleunigt sich
Zusätzlich zur Beteiligung von Technologiegiganten haben viele Orte kürzlich Unterstützungsmaßnahmen eingeführt, um innovative Ressourcen zu integrieren, um groß angelegte Modellmöglichkeiten zu nutzen, den allgemeinen Weg für künstliche Intelligenz festzulegen und den Aufbau unabhängiger Technologiesysteme für künstliche Intelligenz und die industrielle Entwicklung zu fördern .
Allein am 30. und 31. Mai führten Peking, Shanghai, Shenzhen und andere Orte nacheinander politische Maßnahmen ein. Unter anderem schlägt das von Peking herausgegebene Politikdokument zur Industrie der künstlichen Intelligenz vor, dass der Umfang der Kernindustrie der künstlichen Intelligenz in Peking bis 2025 300 Milliarden Yuan erreichen wird, was weiterhin einem Wachstum von mehr als 10 % entspricht, und der Umfang der Strahlungsindustrie wird dies auch tun 1 Billion Yuan überschreiten.
Shanghai nutzt offensichtlich auch neue Chancen. Zhang Hongtao, stellvertretender Direktor der Shanghai Economic and Information Technology Commission, sagte, dass ultragroß angelegte Pre-Training-Modelle eine Schlüsseltechnologie für den Übergang künstlicher Intelligenz von professioneller Intelligenz zu allgemeiner Intelligenz seien. Derzeit konzentriert sich der Bezirk Shanghai Xuhui auf die Förderung technologischer Innovation und industrieller Entwicklung und hat aktiv eine Reihe großer Modell-F&E-Teams eingeführt und gefördert. In Zukunft wird er die Forschung beschleunigen, um ein ökologisches Cluster und ein innovatives Anwendungsgebiet für große Modelle zu schaffen .
Die gleichzeitigen Bemühungen dreier erstklassiger inländischer Städte haben die Eroberung des Entwicklungshochlandes der künstlichen Intelligenz durch politische Dividenden und die Beschleunigung der Entwicklung allgemeiner künstlicher Intelligenz stark unterstützt.
Blick in die Zukunft: Mit dem kontinuierlichen Aufkommen großer KI-Modelle gibt es in der Zukunft viel Raum für Fantasie und Marktchancen
Das große KI-Modell ist ein vorab trainiertes Modell, das auf umfangreichen Daten aus mehreren Quellen und leistungsstarken Rechenressourcen basiert. Durch die Feinabstimmung können eine bessere Erkennung, ein besseres Verständnis, eine bessere Entscheidungsfindung, Generierungseffekte und eine kostengünstigere Entwicklung in bestimmten Anwendungen erreicht werden . Bereitstellungsplan.
KI-Großmodelle können nicht nur dazu beitragen, Produktionsprozesse zu optimieren, Qualität und Effizienz zu verbessern und Herstellungskosten zu senken, sie spielen auch eine wichtige Rolle bei der Krankheitsvorhersage, bildgebenden Diagnose, Arzneimittelentwicklung und der Formulierung personalisierter Behandlungspläne. Darüber hinaus kann die Anwendung großer KI-Modelle auch viele Szenarien abdecken, wie z. B. automatisierten Kundenservice, intelligente Risikokontrolle, Datenanalyse und Mining usw.
Es besteht kein Zweifel daran, dass KI-Großmodelle eine transformative Technologie darstellen, die viele Aspekte der Wirtschaft, des Marktes, der Unternehmen und des Einzelnen tiefgreifend verändert, zu höherer Effizienz und Produktivität führt und Wirtschaftswachstum und sozialen Fortschritt fördert. Es ist ersichtlich, dass das Aufkommen weiterer neuer KI-Modelle der Branche der künstlichen Intelligenz enormen Spielraum und Marktchancen eröffnen und die groß angelegte Popularisierung der Technologie der künstlichen Intelligenz beschleunigen wird.
Die Zukunft großer KI-Modelle ist weitreichend, und mit dem Aufkommen neuer Technologien und Branchen werden auch neue Beschäftigungsmöglichkeiten entstehen. Als einer der wichtigsten Nutzer künstlicher Intelligenz müssen wir, wenn wir am Arbeitsplatz mithalten wollen, aktiv Technologien im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Verarbeitung natürlicher Sprache erlernen, um unsere Fähigkeiten und Kenntnisse zu verbessern und unsere eigene Konkurrenz stärken. Nur so können wir aktiv auf die Welle der künstlichen Intelligenz reagieren und die Chancen und Entwicklungen genießen, die die KI mit sich bringt.
Herausgeber: Meng Xiaoqi
Satz: Meng Xiaoqi
Bildquelle: Internet
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Große KI-Modelle sind sehr teuer und nur große Unternehmen und Superreiche können sie erfolgreich einsetzen
Apr 15, 2023 pm 07:34 PM
Der ChatGPT-Brand hat zu einer weiteren Welle der KI-Begeisterung geführt. Die Branche geht jedoch allgemein davon aus, dass sich nur große Unternehmen und superreiche Unternehmen KI leisten können, wenn die KI in die Ära großer KI-Modelle eintritt, da die Erstellung großer KI-Modelle sehr teuer ist . Das erste ist, dass es rechenintensiv ist. Avi Goldfarb, Marketingprofessor an der University of Toronto, sagte: „Wenn Sie ein Unternehmen gründen, selbst ein großes Sprachmodell entwickeln und es selbst berechnen möchten, sind die Kosten zu hoch. OpenAI ist sehr teuer und kostet Milliarden von Dollar.“ „Mietcomputer werden sicherlich viel billiger sein, aber Unternehmen müssen immer noch hohe Gebühren an AWS und andere Unternehmen zahlen. Zweitens sind Daten teuer. Trainingsmodelle erfordern riesige Datenmengen, manchmal sind die Daten leicht verfügbar und manchmal nicht. Daten wie CommonCrawl und LAION können kostenlos sein
Wie baut man ein KI-orientiertes Data-Governance-System auf?
Apr 12, 2024 pm 02:31 PM
In den letzten Jahren sind mit dem Aufkommen neuer Technologiemodelle, der Wertsteigerung von Anwendungsszenarien in verschiedenen Branchen und der Verbesserung der Produkteffekte aufgrund der Ansammlung riesiger Datenmengen Anwendungen der künstlichen Intelligenz aus Bereichen wie Konsum und Internet ausgestrahlt worden zu traditionellen Branchen wie Fertigung, Energie und Elektrizität. Der Reifegrad der Technologie und Anwendung künstlicher Intelligenz in Unternehmen verschiedener Branchen in den Hauptbereichen wirtschaftlicher Produktionsaktivitäten wie Design, Beschaffung, Produktion, Management und Vertrieb verbessert sich ständig und beschleunigt die Implementierung und Abdeckung künstlicher Intelligenz in allen Bereichen schrittweise Integration in das Hauptgeschäft, um den Industriestatus zu verbessern oder die Betriebseffizienz zu optimieren und die eigenen Vorteile weiter auszubauen. Die groß angelegte Implementierung innovativer Anwendungen der Technologie der künstlichen Intelligenz hat die starke Entwicklung des Big-Data-Intelligence-Marktes vorangetrieben und auch den zugrunde liegenden Data-Governance-Diensten Marktvitalität verliehen. Mit Big Data, Cloud Computing und Computing
Welcher Technologieriese steht hinter der generativen KI-Innovation von Haier und Siemens?
Nov 21, 2023 am 09:02 AM
Gu Fan, General Manager der Abteilung für strategische Geschäftsentwicklung von Amazon Cloud Technology Greater China Im Jahr 2023 werden große Sprachmodelle und generative KI auf dem Weltmarkt „stark ansteigen“ und nicht nur „eine überwältigende“ Nachfolge in der KI auslösen und Cloud-Computing-Branche, sondern auch energisch, um Produktionsgiganten für den Einstieg in die Branche zu gewinnen. Das Haier Innovation Design Center hat die erste AIGC-Industriedesignlösung des Landes entwickelt, die den Designzyklus erheblich verkürzte und die Konzeptdesignkosten senkte. Sie beschleunigte nicht nur das gesamte Konzeptdesign um 83 %, sondern steigerte auch die integrierte Rendering-Effizienz effektiv um etwa 90 % Zu den Lösungsproblemen gehören hohe Arbeitskosten sowie eine geringe Konzeptausbeute und Genehmigungseffizienz in der Entwurfsphase. Die intelligente Wissensdatenbank und der intelligente Konversationsroboter „Xiaoyu“ von Siemens China basieren auf einem eigenen Modell und verfügen über die Verarbeitung natürlicher Sprache, den Abruf von Wissensdatenbanken und das Training großer Sprachen mithilfe von Daten
Populärwissenschaft: Was ist ein KI-Großmodell?
Jun 29, 2023 am 08:37 AM
Unter KI-Großmodellen versteht man Modelle der künstlichen Intelligenz, die mithilfe umfangreicher Daten und leistungsstarker Rechenleistung trainiert werden. Diese Modelle weisen in der Regel ein hohes Maß an Genauigkeit und Generalisierungsfähigkeiten auf und können auf verschiedene Bereiche wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung, Spracherkennung usw. angewendet werden. Das Training großer KI-Modelle erfordert eine große Menge an Daten und Rechenressourcen, und in der Regel ist es erforderlich, ein verteiltes Computer-Framework zu verwenden, um den Trainingsprozess zu beschleunigen. Der Trainingsprozess dieser Modelle ist sehr komplex und erfordert eine eingehende Untersuchung und Optimierung der Datenverteilung, Merkmalsauswahl, Modellstruktur usw. KI-Großmodelle haben ein breites Anwendungsspektrum und können in verschiedenen Szenarien eingesetzt werden, z. B. im intelligenten Kundenservice, im Smart Home, beim autonomen Fahren usw. In diesen Anwendungen können große KI-Modelle Menschen dabei helfen, verschiedene Aufgaben schneller und genauer zu erledigen und die Arbeitseffizienz zu verbessern.
Im Zeitalter großer KI-Modelle fördern neue Datenspeicherbasen den Übergang zur digitalen Intelligenz in der Bildung und wissenschaftlichen Forschung
Jul 21, 2023 pm 09:53 PM
Generative KI (AIGC) hat eine neue Ära der allgemeinen künstlichen Intelligenz eingeleitet. Der Wettbewerb um große Modelle ist zu einem spektakulären Schwerpunkt geworden, und das Erwachen der Macht ist zunehmend zu einem Branchenkonsens geworden. In der neuen Ära bewegen sich große Modelle von Einzelmodalität zu Multimodalität, die Größe von Parametern und Trainingsdatensätzen wächst exponentiell und riesige unstrukturierte Daten erfordern gleichzeitig die Unterstützung leistungsstarker Mischlastfunktionen; datenintensiv Das neue Paradigma erfreut sich immer größerer Beliebtheit und Anwendungsszenarien wie Supercomputing und High Performance Computing (HPC) rücken in die Tiefe. Bestehende Datenspeichergrundlagen sind nicht mehr in der Lage, den ständig wachsenden Anforderungen gerecht zu werden. Wenn Rechenleistung, Algorithmen und Daten die „Troika“ sind, die die Entwicklung künstlicher Intelligenz vorantreibt, dann müssen diese drei angesichts der enormen Veränderungen im äußeren Umfeld dringend wieder an Dynamik gewinnen
Vivo bringt ein selbst entwickeltes Allzweck-KI-Modell auf den Markt – das Blue Heart Model
Nov 01, 2023 pm 02:37 PM
Vivo veröffentlichte am 1. November auf der Entwicklerkonferenz 2023 seine selbst entwickelte allgemeine Matrix für künstliche Intelligenz – das Blue Heart Model. Vivo kündigte an, dass das Blue Heart Model 5 Modelle mit unterschiedlichen Parameterebenen auf den Markt bringen wird : Milliarden, Dutzende Milliarden und Hunderte von Milliarden, die Kernszenarien abdecken, und ihre Modellfähigkeiten nehmen eine führende Position in der Branche ein. Vivo ist der Ansicht, dass ein gutes selbstentwickeltes großes Modell die folgenden fünf Anforderungen erfüllen muss: großer Maßstab, umfassende Funktionen, leistungsstarke Algorithmen, sicher und zuverlässig, unabhängige Entwicklung und sollte weitgehend Open Source sein. Der neu geschriebene Inhalt ist wie folgt: Unter ihnen Das erste ist das Blue-Heart-Modell Modell 7B, ein 7-Milliarden-Level-Modell, das duale Dienste für Mobiltelefone und die Cloud bereitstellen soll. Vivo sagte, dass dieses Modell in Bereichen wie Sprachverständnis und Texterstellung eingesetzt werden kann.
Wird das Lernen des Vergessens in Bezug auf das menschliche Gehirn große KI-Modelle besser machen?
Mar 12, 2024 pm 02:43 PM
Kürzlich entwickelte ein Team von Informatikern ein flexibleres und belastbareres Modell für maschinelles Lernen mit der Fähigkeit, bekannte Informationen regelmäßig zu vergessen, eine Funktion, die in bestehenden groß angelegten Sprachmodellen nicht zu finden ist. Tatsächliche Messungen zeigen, dass die „Vergessensmethode“ in vielen Fällen beim Training sehr effizient ist und das Vergessensmodell eine bessere Leistung erbringt. Jea Kwon, ein KI-Ingenieur am Institute for Basic Science in Korea, sagte, die neue Forschung bedeute einen erheblichen Fortschritt auf dem Gebiet der KI. Die Trainingseffizienz der „Vergessensmethode“ ist sehr hoch. Die meisten gängigen KI-Sprach-Engines verwenden künstliche neuronale Netzwerktechnologie. Jedes „Neuron“ in dieser Netzwerkstruktur ist eigentlich eine mathematische Funktion. Sie sind miteinander verbunden, um Informationen zu empfangen und zu übertragen.
Vortragsreservierung | Fünf Experten diskutierten: Wie wirken sich große KI-Modelle auf die Forschung und Entwicklung neuer Medikamente aus?
Jun 08, 2023 am 11:27 AM
1978 gründeten Stuart Marson und andere von der University of California das weltweit erste kommerzielle CADD-Unternehmen und leisteten Pionierarbeit bei der Entwicklung eines chemischen Reaktions- und Datenbankabrufsystems. Seitdem ist das computergestützte Arzneimitteldesign (Computer Aided Drug Design, CADD) in eine Ära rasanter Entwicklung eingetreten und hat sich für Pharmaunternehmen zu einem wichtigen Mittel für die Arzneimittelforschung und -entwicklung entwickelt, was zu revolutionären Verbesserungen in diesem Bereich geführt hat. Am 5. Oktober 1981 veröffentlichte das Fortune-Magazin einen Titelartikel mit dem Titel „Die nächste industrielle Revolution: Merck entwirft Medikamente durch Computer“, in dem offiziell die Einführung der CADD-Technologie angekündigt wurde. Im Jahr 1996 wurde der erste auf SBDD (Structur-Based Drug Design) basierende Carboanhydrase-Inhibitor erfolgreich auf den Markt gebracht und fand breite Anwendung in der Arzneimittelforschung und -entwicklung.
