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Das Chongqing Artificial Intelligence Innovation Center hat die erste groß angelegte Modelllösung erfolgreich entwickelt

Aug 06, 2023 pm 09:01 PM
人工智能 大模型 解决方案 创新中心 重庆

Vor kurzem hat das Chongqing Artificial Intelligence Innovation Center erfolgreich die erste große Modelllösung von Yuncong Technology namens „Congrong Large Model Training and Pushing Integrated Machine“ entwickelt und erfolgreich eingesetzt. Als einer der ersten Cloud-Service-Anbieter in China, der große Modelle einsetzt, ist Huawei nicht nur bestrebt, seine Rechenleistung zu vertiefen und eine leistungsstarke Computerinfrastruktur aufzubauen, um die Entwicklung der chinesischen Industrie für künstliche Intelligenz zu unterstützen, sondern konzentriert sich auch auf allgemeine große Modelle und die Industrie Große Modelle, um die Bereitstellung hochwertiger künstlicher Intelligenzdienste für Tausende von Branchen und wissenschaftlicher Forschung wirklich zu erreichen

Das Chongqing Artificial Intelligence Innovation Center hat die erste groß angelegte Modelllösung erfolgreich entwickelt

Durch die gemeinsamen Bemühungen des technischen Teams des Chongqing Artificial Intelligence Innovation Center, der F&E-Experten von Shengteng und des Yuncong Technology Artificial Intelligence Research Institute konnten die Genauigkeit und Leistungsausrichtung, die Produktintegration und das Testen des „Calm Large Model Training and Pushing All-in-one“ erreicht werden Machine“ wurden innerhalb eines Monats erfolgreich fertiggestellt. In Erwartung der Arbeit wurde dies die erste groß angelegte Modelllösung, die vom Chongqing Artificial Intelligence Innovation Center entwickelt wurde

Die „Calmly Large Model Training and Push All-in-one Machine“ basiert auf der grundlegenden Software- und Hardwareplattform von Ascend AI, einschließlich des Ascend AI-Servers, der heterogenen Computerarchitektur CANN und dem vollständigen Szenario-KI-Framework Shengsi MindSpore. Sie ist auch kompatibel mit PyTorch unterstützt mit einer einzelnen Maschine mit 2,5 PFLOPS FP16-Rechenleistung und einer Trainingsleistung von über 8.000 Token/s die Bereitstellung von Netzwerken auf mehreren Maschinen und die Bereitstellung von Unternehmensprivatisierungen und erfüllt so die Anforderungen an die Informationssicherheit, sodass Daten das Werk nicht verlassen.

Die von Yuncong Technology unabhängig entwickelte Produktionsplattform für große Modelle von Congrong verfügt über eine integrierte, von Yuncong Technology unabhängig entwickelte Produktionsplattform für große Modelle von Congrong, die Unternehmen dabei unterstützt, exklusive Industrie-Großmodelle zu erstellen und so eine Effizienzsteigerung um das Fünffache zu erreichen. Zu den optionalen Modellparameterspezifikationen gehören Milliarden, Dutzende Milliarden und Hunderte von Milliarden. In Kombination mit den traditionellen visuellen Vorteilen von Yuncong werden drei Arten von Grundmodellen bereitgestellt: Sprache, Vision und Multimodalität. Durch die Nutzung der privatwirtschaftlichen und szenariobasierten Daten des Unternehmens zur Durchführung von Reinforcement Learning und Modellfeinabstimmung (wie SFT, RM und PPO) werden Expertenwissen und Technologie in das Basismodell eingebracht, um es in den Bereichen intelligent und genau zu machen Sorge für das Unternehmen, wodurch ein großes Branchenmodell geschaffen und die Effizienz von Unternehmensgeschäftsszenarien und die Produktwettbewerbsfähigkeit verbessert werden. Unter der Bedingung, dass die Parameter und Verlustkurven konvergieren und übereinstimmen, übersteigt die auf Ascend und Ascend MindSpore basierende Modelltrainingsleistung den Branchendurchschnitt um das 1,6-fache, und die Ergebnisse der Inferenzfragen und -antworten sind sogar noch besser

Shengteng AI arbeitet mit der Industrie zusammen, um ein umfassendes System zur Aktivierung großer Modelle aufzubauen und gemeinsam Chinas großes Modellökosystem aufzubauen. Dieses System hat mehr als 30 wichtige Mainstream-Modelle erfolgreich inkubiert und angepasst und ein Industriekonsortium in den Bereichen Fernerkundung und Multimodalität gegründet. Derzeit sind ihm mehr als 80 wissenschaftliche Forschungseinrichtungen und Unternehmen beigetreten, die gemeinsam mehr als 100 neue Industrieanwendungen entwickeln

Shengteng AI wird mit Yuncong Technology zusammenarbeiten, um eine grundlegende Software- und Hardwareplattform aufzubauen, die Rolle der KI-Technologie in den städtischen Industrien von Chongqing zu fördern und Anwendungsfälle mit Demonstrationseffekten zu erstellen, um umfassende Verbesserungen für verschiedene Branchen bereitzustellen und Unternehmen dabei zu helfen, nachhaltig hohe Ziele zu erreichen. Qualitätsentwicklung

Ma Liang veröffentlicht Upstream-Nachrichten

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Herausgeber: Yang Xinhua ist für das Schreiben verantwortlich

Rezension: Rezension Zhao Lei

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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

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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

Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

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

Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

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

Fortgeschrittene Praxis des industriellen Wissensgraphen Fortgeschrittene Praxis des industriellen Wissensgraphen Jun 13, 2024 am 11:59 AM

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.

Xiaomi Byte schließt sich zusammen! Ein großes Modell von Xiao Ais Zugang zu Doubao: bereits auf Mobiltelefonen und SU7 installiert Xiaomi Byte schließt sich zusammen! Ein großes Modell von Xiao Ais Zugang zu Doubao: bereits auf Mobiltelefonen und SU7 installiert Jun 13, 2024 pm 05:11 PM

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

Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Jul 25, 2024 am 06:42 AM

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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