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Suche nach hochwertigen KI-Datenlösungen: Herausforderungen für Unternehmen im Zeitalter großer Modelle
Suche nach hochwertigen KI-Datenlösungen: Herausforderungen für Unternehmen im Zeitalter großer Modelle
Der Beginn der Ära großer Modelle beschleunigt den Wandel der Entwicklung künstlicher Intelligenz von modellzentriert zu datenzentriert. Der „China AIGC Data Annotation Industry Panorama Report“ von Qubit Think Tank wies darauf hin, dass derzeit an vielen Orten Lösungen für große Modelldaten aufblühen, die sich auf maßgeschneiderte Dienstleistungen aus einer Hand konzentrieren und sich auf den gesamten Lebenszyklus der Entwicklung großer Modelle (einschließlich Vorschulung) konzentrieren , Überwachung und Feinabstimmung, RLHF, Red-Team-Tests, Benchmark-Tests usw.), professionelle Datendienstleister, große Modellunternehmen, KI-Unternehmen und andere Parteien haben relevante Datenlösungen entwickelt, die meisten davon aus einer Hand. maßgeschneiderte Dienstleistungen.
Eine Fallstudie unter Verwendung von Cloud-Testdaten für eine große Modelldatenlösung für vertikale Branchen. Die Lösung kann hochwertige und effiziente Daten für den End-to-End-Prozess großer Branchenmodelle bereitstellen, einschließlich kontinuierlicher Vorschulungsaufgaben Feinabstimmung, gemeinsame Evaluierung und Tests sowie Anwendungsfreigabe
Als Datendienstleister mit Funktionen zur Erfassung von Branchenszenariodaten und umfangreicher Datensammlung kann Cloud Measurement Data Datenerfassungslösungen für Branchenkunden umfassend anpassen, um dabei zu helfen, hochwertige Szenariodaten zu erhalten. Durch die Nutzung von Cloud-Messdaten zur Bereitstellung umfangreicher KI-Datenlösungen für vertikale Branchen können wir Datenerfassungslösungen für Industriekunden umfassend anpassen, um bei der Gewinnung hochwertiger Daten zu helfen. Gleichzeitig bieten wir Qualitätssicherung an -Instruct-, Prompt- und andere textbasierte Aufgabenprojekte sowie zugehörige Funktionsunterstützung für multimodale große Modelle. Nach Abschluss der Feinabstimmung werden die Cloud-Testdaten durch Personal und Experten im vertikalen Bereich + Bewertungssystem und -dienste gesammelt, um Unternehmen bei der Bewertung der Implementierung verschiedener vertikaler Anwendungsfelder zu unterstützen. Und über die Datenannotationsplattform mit der integrierten Datenbank als Kern werden schwierige Falldaten zur vollständigen Bereinigung und Annotation zurückgegeben, was eine effizientere Modelloptimierung vorbereitet und die Gewinnung vielfältigerer KI-Werte fördert.
Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der allgemeinen künstlichen Intelligenz, die durch große Modelle dargestellt wird, zeigt die künstliche Intelligenz einen Trend des Übergangs von Spezialintelligenz zu allgemeiner Intelligenz, von Einzelpunkt-Durchbrüchen zu kollaborativer Innovation und von Technologieforschung und -entwicklung zu führender Entwicklung. Das Ziel großer Modelle ist die Dezentralisierung, die Fokussierung und die tiefgreifende Entwicklung von Branchen.
Grundsätzlich basiert das große Modell auf Branchenanwendungen und dem Lebensunterhalt kluger Menschen. Cloud Test Data legt aktiv die Datenbedürfnisse und Entwicklungstrends im Zeitalter der künstlichen Intelligenz dar, basierend auf hochwertigen, szenariobasierten KI-Trainingsdatendiensten, und bietet intelligentes Fahren und intelligente Städte durch die „Dreifachhelix“ von Datenprodukten und Daten Verarbeitungstools und Datendienste, intelligentes IOT, intelligente Finanzen und andere Branchen bieten hocheffiziente, hochwertige, mehrdimensionale, szenariobasierte Datendienste und -strategien und bieten weiterhin hochwertige Datenunterstützung für gängige KI-Technologiebereiche wie Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Wissensgraphen.
Derzeit wird erwartet, dass große Industriemodelle als eine der Kerntechnologien der neuen Runde der technologischen Revolution die menschliche Gesellschaft in ein intelligenteres Zeitalter führen. In dieser neuen Welle von Wissenschaft und Technologie wird sich Cloud Measurement Data aktiv an der Forschung und Entwicklung sowie der Innovation großer Branchenmodelle beteiligen, seine Vorteile im Bereich der Datendienste für künstliche Intelligenz voll ausschöpfen und relevanten Unternehmen dabei helfen, neue Durchbrüche bei Daten für künstliche Intelligenz zu erzielen , und schaffen weltweit führende Produkte für Großmodelle. Fördern Sie die qualitativ hochwertige Entwicklung der Großmodellindustrie
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Die Nachfrage nach Rechenleistung ist im Zuge der Welle großer KI-Modelle explodiert. „Großes Modell + große Rechenleistung' von SenseTime ermöglicht die Entwicklung mehrerer Branchen.
Jun 09, 2023 pm 07:35 PM
Kürzlich fand die „Lingang New Area Intelligent Computing Conference“ mit dem Thema „KI führt die Ära an, Rechenleistung treibt die Zukunft“ statt. Bei dem Treffen wurde die New Area Intelligent Computing Industry Alliance offiziell als Anbieter von Rechenleistung gegründet. Gleichzeitig wurde SenseTime der Titel „New Area Intelligent Computing Industry Chain Master“ verliehen. Als aktiver Teilnehmer am Lingang-Rechenleistungs-Ökosystem hat SenseTime derzeit eine der größten intelligenten Computerplattformen Asiens aufgebaut – SenseTime AIDC, die eine Gesamtrechenleistung von 5.000 Petaflops ausgeben und 20 ultragroße Modelle mit Hunderten von Milliarden Parametern unterstützen kann. Trainiere gleichzeitig. SenseCore, ein auf AIDC basierendes und zukunftsorientiertes Großgerät, hat sich zum Ziel gesetzt, eine hocheffiziente, kostengünstige und groß angelegte KI-Infrastruktur und -Dienste der nächsten Generation zu schaffen, um künstliche Intelligenz zu stärken.
Forscher: KI-Modellinferenz verbraucht mehr Strom und der Stromverbrauch der Industrie wird im Jahr 2027 mit dem der Niederlande vergleichbar sein
Oct 14, 2023 am 08:25 AM
IT House berichtete am 13. Oktober, dass „Joule“, eine Schwesterzeitschrift von „Cell“, diese Woche einen Artikel mit dem Titel „Der wachsende Energie-Fußabdruck künstlicher Intelligenz“ veröffentlicht hat. Durch Nachfragen erfuhren wir, dass dieses Papier von Alex DeVries, dem Gründer der wissenschaftlichen Forschungseinrichtung Digiconomist, veröffentlicht wurde. Er behauptete, dass die Denkleistung der künstlichen Intelligenz in Zukunft viel Strom verbrauchen könnte. Schätzungen zufolge könnte der Stromverbrauch der künstlichen Intelligenz bis 2027 dem Stromverbrauch der Niederlande für ein Jahr entsprechen Die Außenwelt hat immer geglaubt, dass das Training eines KI-Modells „das Wichtigste in der KI“ sei.
Können generative KI und Datenqualität nebeneinander existieren?
Feb 20, 2024 pm 02:42 PM
Im High-Tech-Zeitalter muss jeder mit generativer künstlicher Intelligenz vertraut sein oder zumindest schon einmal davon gehört haben. Allerdings hat jeder immer Bedenken hinsichtlich der durch künstliche Intelligenz generierten Daten, bei denen es um die Datenqualität gehen muss. In unserer modernen Zeit sollte jeder mit generativer künstlicher Intelligenz vertraut sein oder zumindest ein gewisses Verständnis dafür haben. Allerdings gibt es immer noch Bedenken hinsichtlich der durch künstliche Intelligenz generierten Daten, was auch zu Diskussionen über die Datenqualität geführt hat. Was ist generative künstliche Intelligenz? Generative künstliche Intelligenz ist eine Art künstliches Intelligenzsystem, dessen Hauptfunktion darin besteht, neue Daten, Texte, Bilder, Audio usw. zu generieren, und nicht nur vorhandene Daten zu analysieren und zu verarbeiten. Systeme der generativen künstlichen Intelligenz lernen aus großen Datenmengen und Mustern, um neue Modelle mit bestimmter Logik und Semantik zu generieren.
Viermal schneller, enthüllte ByteDances Open-Source-Hochleistungs-Trainings-Inferenz-Engine LightSeq-Technologie
May 02, 2023 pm 05:52 PM
Das Transformer-Modell stammt aus dem vom Google-Team im Jahr 2017 veröffentlichten Artikel „Attentionisallyouneed“. In diesem Artikel wurde zunächst das Konzept vorgeschlagen, Aufmerksamkeit als Ersatz für die zyklische Struktur des Seq2Seq-Modells zu verwenden, was große Auswirkungen auf den NLP-Bereich hatte. Und mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Forschung in den letzten Jahren sind Transformer-bezogene Technologien nach und nach von der Verarbeitung natürlicher Sprache auf andere Bereiche übergegangen. Bisher sind die Modelle der Transformer-Serie zu Mainstream-Modellen in NLP, CV, ASR und anderen Bereichen geworden. Daher ist die Frage, wie Transformer-Modelle schneller trainiert und abgeleitet werden können, zu einer wichtigen Forschungsrichtung in der Branche geworden. Quantisierungstechniken mit geringer Präzision können
China Unicom veröffentlicht ein KI-Modell für große Bilder und Texte, das Bilder und Videoclips aus Text generieren kann
Jun 29, 2023 am 09:26 AM
Driving China News am 28. Juni 2023, heute während des Mobile World Congress in Shanghai, veröffentlichte China Unicom das Grafikmodell „Honghu Graphic Model 1.0“. China Unicom sagte, dass das Honghu-Grafikmodell das erste große Modell für Mehrwertdienste von Betreibern sei. Ein Reporter von China Business News erfuhr, dass das Grafikmodell von Honghu derzeit über zwei Versionen von 800 Millionen Trainingsparametern und 2 Milliarden Trainingsparametern verfügt, mit denen Funktionen wie textbasierte Bilder, Videobearbeitung und bildbasierte Bilder realisiert werden können. Darüber hinaus sagte Liu Liehong, Vorsitzender von China Unicom, in seiner heutigen Grundsatzrede, dass generative KI eine einzigartige Entwicklung einleitet und 50 % der Arbeitsplätze in den nächsten zwei Jahren stark von künstlicher Intelligenz betroffen sein werden.
Wenn sie anderer Meinung sind, werden sie punkten. Warum sind große inländische KI-Modelle süchtig danach, „die Rangliste zu klauen'?
Dec 02, 2023 am 08:53 AM
Ich glaube, dass Freunden, die dem Handykreis folgen, der Satz „Bekomme eine Punktzahl, wenn du sie nicht akzeptierst“ nicht unbekannt sein wird. Beispielsweise haben theoretische Leistungstestsoftware wie AnTuTu und GeekBench große Aufmerksamkeit bei Spielern auf sich gezogen, da sie die Leistung von Mobiltelefonen bis zu einem gewissen Grad widerspiegeln können. Ebenso gibt es entsprechende Benchmarking-Software für PC-Prozessoren und Grafikkarten, um deren Leistung zu messen. Da „alles bewertet werden kann“, nehmen auch die beliebtesten großen KI-Modelle an Benchmarking-Wettbewerben teil, insbesondere an den „Hundert Modellen“. Der „Krieg“ begann, fast jeden Tag gab es Durchbrüche. Die großen inländischen KI-Modelle fielen in Bezug auf die Leistungswerte fast nie zurück, waren jedoch nie in der Lage, GP zu übertreffen der Benutzererfahrung.
Das Netzwerkzentrum des Joint Institute of Physics der Chinesischen Akademie der Wissenschaften veröffentlicht das KI-Modell MatChat
Nov 03, 2023 pm 08:13 PM
IT House berichtete am 3. November, dass auf der offiziellen Website des Instituts für Physik der Chinesischen Akademie der Wissenschaften kürzlich ein Artikel der SF10-Gruppe des Instituts für Physik der Chinesischen Akademie der Wissenschaften/Beijing National Research Center for Condensed Matter Physics veröffentlicht wurde und das Computer Network Information Center der Chinesischen Akademie der Wissenschaften haben zusammengearbeitet, um große KI-Modelle auf die Materialwissenschaft anzuwenden. Vor Ort werden Zehntausende von Daten zu chemischen Synthesewegen in das große Sprachmodell LLAMA2-7b eingespeist, wodurch ein MatChat-Modell entsteht , mit deren Hilfe die Synthesewege anorganischer Materialien vorhergesagt werden können. IT House stellte fest, dass das Modell logische Überlegungen basierend auf der abgefragten Struktur durchführen und den entsprechenden Vorbereitungsprozess und die entsprechende Formel ausgeben kann. Es wurde online bereitgestellt und steht allen Materialforschern offen und bringt neue Inspiration und neue Ideen in die Materialforschung und -innovation. Diese Arbeit konzentriert sich auf große Sprachmodelle im Bereich der segmentierten Wissenschaft
Metaforscher unternehmen einen neuen Versuch der KI: Sie bringen Robotern das physische Navigieren bei, ohne Karten oder Training
Apr 09, 2023 pm 08:31 PM
Die Abteilung für künstliche Intelligenz von Meta Platforms erklärte kürzlich, dass sie KI-Modellen mit Unterstützung einer kleinen Menge an Trainingsdaten das Laufenlernen in der physischen Welt beibringen und dabei schnelle Fortschritte gemacht haben. Diese Forschung kann die Zeit, die KI-Modelle benötigen, um visuelle Navigationsfähigkeiten zu erwerben, erheblich verkürzen. Bisher war zum Erreichen solcher Ziele wiederholtes „Reinforcement Learning“ unter Verwendung großer Datensätze erforderlich. Meta-KI-Forscher sagten, dass diese Erforschung der visuellen KI-Navigation erhebliche Auswirkungen auf die virtuelle Welt haben wird. Die Grundidee des Projekts ist nicht kompliziert: der KI dabei zu helfen, sich genauso wie Menschen durch den physischen Raum zu bewegen, einfach durch Beobachtung und Erkundung. Die Meta-KI-Abteilung erklärte: „Wenn wir beispielsweise möchten, dass uns eine AR-Brille beim Auffinden von Schlüsseln hilft, müssen wir das tun.“
