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Dans le domaine de la recherche par intelligence artificielle, Google et Microsoft sont en concurrence
Dans le domaine de la recherche par intelligence artificielle, Google et Microsoft sont en concurrence
Depuis son lancement à la fin de l'année dernière, ChatGPT est considéré comme une menace majeure pour les méthodes traditionnelles de recherche d'informations. Parce qu'il est diversifié, vous pouvez répondre aux questions des gens, écrire des essais ou des poèmes, ou même écrire du code de programme.
La capacité de l'IA conversationnelle à fournir des réponses cohérentes est considérée comme une menace pour le moteur de recherche Google, qui est depuis des décennies la plateforme de référence permettant aux internautes de rechercher des informations sur Internet.
ChatGPT d'OpenAI peut personnaliser les réponses à des questions spécifiques posées par les utilisateurs, ce qui peut faire gagner du temps lors de la navigation sur les sites Web.
Un rapport du New York Times publié en décembre a révélé que le succès immédiat de ChatGPT a forcé Google à l'appeler « Code Red » et à commencer à s'attaquer à la menace que représentent les chatbots à intelligence artificielle pour son activité de moteur de recherche.
Selon la description de l'événement sur la page YouTube en direct, Google organisera un événement le 8 février au cours duquel l'entreprise promet de réimaginer « la façon dont les gens recherchent, explorent et interagissent avec l'information pour la rendre plus naturelle que jamais », trouver quoi vous avez besoin de plus intuitivement."
Google promet de "rendre l'information plus accessible aux personnes du monde entier grâce à la recherche, aux graphiques et à d'autres moyens"
Cela montre que Google a réorganisé son moteur de recherche et l'implémentera dans son moteur de recherche grand public. des projets de recherche en intelligence artificielle tels que LaMDa. LaMDa est un produit similaire à ChatGPT et son concurrent le plus puissant.
À mesure que Microsoft intègre ChatGPT dans son moteur de recherche Bing, Google accélère les réformes de la recherche. Selon un reportage de The Verge, un moteur de recherche Bing alimenté par ChatGPT est apparu pendant une courte période, puis a disparu.
Microsoft a déclaré fin janvier qu'il investirait des milliards de dollars dans OpenAI pour "développer de manière indépendante une IA de plus en plus sûre, utile et puissante" (Lecture approfondie : Microsoft promeut fortement OpenAI, avec un investissement pluriannuel de milliards).
Google LaMDa publié en 2021 est fondamentalement confidentiel et n'est pas ouvert au public. Toujours en mode recherche, ChatGPT a rapidement volé la vedette en apparaissant sur une interface simple à utiliser, obligeant Google à se démener pour rattraper son retard.
En plus de LaMDA, Google a également une série de technologies d'intelligence artificielle en cours de recherche. Son PaLM (Pathways Language Model) révolutionnaire est évolutif jusqu'à 540 milliards de paramètres et est nettement plus grand que GPT-3.5, le grand modèle de langage qui alimente ChatGPT.
Sundar Pichai, PDG d'Alphabet (la société mère de Google) a déclaré : "Dans les semaines et les mois à venir, nous rendrons ces modèles de langage disponibles, en commençant par LaMDA, afin que les gens puissent les utiliser directement
Pichai a réitéré certains des modèles de langage de LaMDa." avantages. L'entreprise a déjà discuté de la manière dont elle pourrait utiliser l'IA pour éditer ou compléter des e-mails ou des travaux écrits, ou pour résumer un rapport complexe. "Bientôt, les gens pourront interagir directement avec nos modèles de langage les plus récents et les plus puissants en tant que compagnons de recherche de manière expérimentale et innovante. Restez à l'écoute."
Pichai a déclaré que Google fournirait aux développeurs, aux créateurs et aux partenaires des outils et des API. . "Cela leur permettra d'innover et de créer leurs propres applications et de découvrir de nouvelles possibilités en matière d'IA en plus de nos modèles linguistiques, multimodaux et autres.
Alphabet construit dans toutes les unités commerciales des connexions plus étroites et l'introduction de la technologie de l'intelligence artificielle." dans le cœur de métier.
DeepMind, une filiale de la société mère de Google, Alphabet, tente de créer une « intelligence générale artificielle », ou AGI, qui vise à reproduire le fonctionnement de l'intelligence humaine. Le concept d'AGI est d'intégrer la recherche de Deepmind dans un service pour aider à accomplir des tâches humaines, trouver des informations, jouer à des jeux et mener des recherches scientifiques. Les concepts AGI incluront la vision par ordinateur, le traitement de la parole et du langage naturel.
Google utilise déjà l'intelligence artificielle pour améliorer les résultats de recherche et des produits comme Google Cloud. Mais le retard commercial de LaMDa pourrait être dû à l'engagement de Google en faveur d'une utilisation responsable et éthique de l'intelligence artificielle, qui a conduit à une mise en œuvre trop prudente des applications de ses produits.
La page Web de LaMDa indique : « En tant que Google, nous sommes également très préoccupés par les faits (c'est-à-dire si LaMDa s'en tient aux faits, ce qui est un problème courant avec les modèles de langage) et travaillons sur la manière de garantir que les réponses de LaMDa ne sont pas seulement convaincant, mais correct. »
La bataille entre Microsoft et Google porte désormais sur les moteurs de recherche basés sur l'intelligence artificielle, mais la concurrence entre Google et OpenAI se déroule également sur la technologie de base de l'intelligence artificielle. Les modèles linguistiques à grande échelle de Google et d'OpenAI comporteront plus de 1 000 milliards de paramètres, ce qui rendra les moteurs de recherche d'intelligence artificielle plus réactifs et plus précis.
Google affirme avoir inventé la technologie Transformer, qui est également à la base de la création de ChatGPT. Transformer fait un meilleur travail pour établir des relations entre les mots et d'autres éléments dans un paragraphe, produisant des réponses plus précises et pertinentes. Par exemple, il peut établir la signification associée de mots, de phrases et de paragraphes et établir le contexte, les relations et les connexions au sein des paragraphes écrits. Ceci est particulièrement important dans des domaines tels que les soins de santé, où des relations et un contexte fiables doivent être établis pour garantir l'exactitude.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
