


Große Modelle für die Öffentlichkeit zugänglich, Modellwettbewerb eskaliert erneut?
Von der Konstruktion bis zur Nutzung beginnen jetzt große Modelle, in die Häuser der einfachen Leute zu fliegen.
Am 31. August gaben Baidu, SenseTime, Zhipu AI, Baichuan Intelligence und MiniMax offiziell bekannt, dass ihre großformatigen Modellprodukte der gesamten Gesellschaft zugänglich sein werden. Berichten zufolge haben diese fünf Unternehmen die Prüfung und Einreichung der „Vorläufigen Maßnahmen für das Management generativer künstlicher Intelligenzdienste“ bestanden
Erwähnenswert ist, dass es auch Byte, Chinesische Akademie der Wissenschaften, Shanghai AI Laboratory, 360, Auch iFlytek und Alibaba Cloud haben den Registrierungsprozess bestanden, so dass sich die Gesamtzahl auf 11 erhöht. Unter anderem gab iFlytek am 5. September bekannt, dass das kognitive Großmodell iFlytek Spark für die Öffentlichkeit zugänglich ist. Benutzer können die „iFlytek Spark“-App in den großen App-Stores herunterladen oder sich auf der offiziellen Website „iFlytek Spark“ anmelden, um sie zu registrieren und zu verwenden direkt. Am selben Tag gab 360 bekannt, dass sein selbst entwickeltes groß angelegtes kognitives allgemeines Modell der künstlichen Intelligenz „360 Intelligent Brain“ ab sofort für die Öffentlichkeit zugänglich sein und vollständig in den 360 „Family Bucket“ integriert wird. Am 13. September gab Alibaba Cloud bekannt, dass das große Modell von Tongyi Qianwen offiziell für die Öffentlichkeit zugänglich ist. Benutzer können sich auf der offiziellen Website von Tongyi Qianwen anmelden, um es zu erleben. Benutzer können die Tongyi Qianwen-API über Alibaba Cloud aufrufen ...
Was ist ein großes Modell?
Große Modelle beziehen sich auf Modelle mit komplexen Strukturen und großen Datenmengen. Sie bestehen in der Regel aus mehreren Teilmodellen und können komplexere Aufgaben und Probleme bewältigen. Das Aufkommen großer Modelle hat uns viele Vorteile gebracht. Erstens können sie genauere Vorhersagen und Analyseergebnisse liefern. Da große Modelle mehr Daten und Variablen verarbeiten können, sind sie in der Lage, Phänomene besser zu verstehen und zu erklären. Zweitens können große Modelle auch eine höhere Leistung und Effizienz bieten. Da große Modelle über mehr Rechenleistung und Rechenleistung verfügen, können sie komplexe Aufgaben schneller erledigen. Darüber hinaus können große Modelle eine bessere Entscheidungsunterstützung und Optimierungslösungen bieten. Durch die Analyse und Modellierung umfangreicher Daten können uns große Modelle helfen, intelligentere Entscheidungen zu treffen und optimiertere Lösungen zu finden. Kurz gesagt, das Aufkommen großer Modelle hat uns mehr Möglichkeiten und Herausforderungen gebracht und sie werden in verschiedenen Bereichen weiterhin eine wichtige Rolle spielen.
Als Deep-Learning-Modell, das große Mengen an Textdaten für das Training verwendet, können große Modelle natürliche Ergebnisse generieren Sprachtext Oder die Bedeutung von Sprachtext verstehen, was ein wichtiger Weg zur künstlichen Intelligenz ist. Große Modelle können auf verschiedene maschinelle Lernaufgaben angewendet werden, darunter Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Spracherkennung, maschinelle Übersetzung, Empfehlungssysteme, Verstärkungslernen usw., und können Menschen dabei helfen, verschiedene Aufgaben effizient zu erledigen
Zum Beispiel beim Schreiben , Wir können Wen Xin Yi Yan als Beispiel nehmen. Es kann Benutzern helfen, die Schreibeffizienz schnell zu verbessern. Wenxinyiyan nutzt Technologie der künstlichen Intelligenz, um den Inhalt und die Sprache von Artikeln zu analysieren, und bietet Schreibunterstützungsfunktionen wie Sprachmaterialien, Absatzempfehlungen, Grammatikkorrektur, Wortschatzerweiterung usw. und hilft so Benutzern, die Artikelqualität und die Schreibeffizienz zu verbessern
Laut Baidu offizielle Plattformdaten Es zeigt, dass Wen Xinyiyan allein am Eröffnungstag, also zwischen 0:00 und 24:00 Uhr am 31. August, auf mehr als 33,42 Millionen Fragen von Internetnutzern geantwortet hat und die Zahl der täglich aktiven Nutzer darin 1 Million überstieg 19 Stunden Eröffnung zum Download. Erwähnenswert ist, dass die Wen Xinyiyan App auch auf den Hotlists vieler App-Stores erscheint und einige relevante App-Store-Rankings anführt.
Nehmen Sie in Bezug auf das Schreiben von Code 360 Intelligent Brain als Beispiel. Dieses Modell basiert auf der innovativen Codegenerierungstechnologie von 360, bietet effiziente Codefähigkeitsdienste und unterstützt die Generierung von ausführbarem Code basierend auf Beschreibungen in natürlicher Sprache oder Pseudocode Schnelle Programmieraufgaben.
In Bezug auf die Übersetzung kann am Beispiel des kognitiven Großmodells iFlytek Spark eine Echtzeitübersetzung zwischen mehreren Sprachen erreicht werden, was den Menschen Komfort bietet. Daten zeigen, dass am 5. September, nach der Einführung des kognitiven Großmodells iFlytek Spark, die Zahl der Benutzer innerhalb von 14 Stunden 1 Million überstieg.
Als leistungsstarkes Werkzeug sind große Modelle von großer Bedeutung für die Verbesserung von Effizienz und Produktivität. Laut der neuesten Prognose der Marktforschungsorganisation IDC zur Marktgröße großmodellbasierter künstlicher Intelligenz wird Chinas Marktgröße für künstliche Intelligenz bis 2023 voraussichtlich 14,7 Milliarden US-Dollar und bis 2026 26,3 Milliarden US-Dollar überschreiten Öffnung?
Was bedeutet es also, große Modelle für die Öffentlichkeit zu öffnen?
Große Modelle für die Gesellschaft zu öffnen hat folgende Bedeutung:
Erstens den technologischen Fortschritt fördern. Das Training großer Modelle erfordert enorme Datenmengen. Durch die Öffnung für die Öffentlichkeit können mehr Benutzer zur Nutzung und zum Feedback angezogen werden, wodurch ein größerer Datenumfang zur Förderung der Technologieentwicklung und Produktiteration erhalten wird.
Zweitens müssen wir ein ökologisches Umfeld für Innovationen schaffen. Die Öffnung groß angelegter Modelle für die öffentliche Nutzung kann die Bildung eines aktiveren und innovativeren Ökosystems fördern. Durch die Kombination mit Fachwissen und Erfahrung in verschiedenen Bereichen werden wir die innovative Entwicklung von Großmodellen fördern.
Drittens beschleunigen wir die industrielle Modernisierung. Tatsächlich ist die Anwendung großräumiger Modelle nicht auf bestimmte Bereiche beschränkt, sondern kann auch in einer Vielzahl unterschiedlicher Szenarien eine Rolle spielen. Die Öffnung für die Öffentlichkeit wird dazu beitragen, die industrielle Anwendung von Großmodellen zu beschleunigen und so Modernisierung und Innovation in allen Lebensbereichen zu fördern
Kurz gesagt kann die Öffnung großer Modelle für die Gesellschaft dazu beitragen, den technologischen Fortschritt zu fördern, industrielle Anwendungen zu beschleunigen, den sozialen Nutzen zu verbessern und ein innovatives Ökosystem zu kultivieren. Gleichzeitig bedeutet die Öffnung großer Modelle für die Öffentlichkeit auch, dass der Wettbewerb in der Großmodellbranche intensiver wird, da mehr Menschen große Modelle nutzen können, was tatsächlich mehr Möglichkeiten für die Bewerbung und Förderung großer Modelle bietet. Unternehmen, die über technische Vorteile und ein tiefes Verständnis der Anwendungsszenarien verfügen, können ihren Marktanteil schnell steigern. Unternehmen mit schwacher Technologie stehen zwangsläufig vor größeren Herausforderungen.
Am Ende geschrieben:
Die Öffnung großer Modelle für die Öffentlichkeit hat dem Wettbewerb in der Großmodellbranche eine neue Dimension verliehen, einschließlich der Fähigkeiten in Bezug auf Technologie, Daten, Rechenleistung, Anwendungsszenarien usw. Um in diesem sich ständig verändernden Marktumfeld eine nachhaltige Entwicklung zu erreichen, müssen sich relevante Unternehmen ständig an Veränderungen anpassen und ihre eigene Stärke stärken
Derzeit befinden wir uns in einem neuen Entwicklungsparadigma, das von der Digitalisierung angeführt und von künstlicher Intelligenz angetrieben wird einer der Schlüsselmotoren zur Förderung von sozialem Fortschritt und Innovation. Ich glaube, dass künstliche Intelligenz mit der kontinuierlichen Entwicklung und Anwendung großer Modelle schnell in eine breitere Zukunft vordringen und auch einen tiefgreifenderen Einfluss auf die menschliche Gesellschaft haben wird
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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

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

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

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

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

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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