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Perspectives 2023 : l'avenir numérique réside dans la suppression des entraves de l'intelligence artificielle
Perspectives 2023 : l'avenir numérique réside dans la suppression des entraves de l'intelligence artificielle
L’intelligence artificielle prouve enfin que le battage médiatique qui l’entoure depuis des décennies est vrai. Bien que l’intelligence artificielle ne soit pas encore le sauveur de l’humanité, elle est passée du concept à la réalité et ses applications pratiques rendent notre monde meilleur.
Cependant, bon nombre des exploits miraculeux de l’intelligence artificielle sont cachés, et son impact ne peut être observé qu’au-delà de son apparence banale. Prenons, par exemple, une grande compagnie d’assurance opérant dans plus de 30 pays. L'entreprise traite plus de 20 millions d'appels clients chaque année. En tirant parti de la technologie de synthèse vocale et du traitement du langage naturel, ils sont capables d'analyser le contenu des appels pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise : contrôler la qualité des ventes, comprendre les expressions et les besoins des clients, obtenir un retour émotionnel et analyser les données, et bien plus encore.
Regardons à nouveau AES, le premier producteur mondial d’énergies renouvelables. L’énergie renouvelable nécessite plus d’équipements à gérer et à surveiller que l’énergie traditionnelle. La science des données et l’IA améliorent l’efficacité opérationnelle d’AES grâce à l’automatisation et fournissent des informations basées sur les données qui améliorent les actions et les décisions des ingénieurs de performance. Cela garantit que les exigences de disponibilité sont respectées et que l’énergie propre est fournie aux clients de la manière la plus rapide, efficace et rentable possible. AES fait également sa part pour sauver le monde.
Celles-ci, comme les innombrables applications d’intelligence artificielle mises en production, suscitent de plus en plus d’attention. Cependant, jusqu'à présent, le potentiel de l'intelligence artificielle est encore limité par trois limitations clés :
- Puissance de calcul insuffisante
- La nécessité de lier les données à des emplacements spécifiques (centralisés) ; .
- Un changement radical s'opère grâce à certaines innovations technologiques clés, l'IA s'affranchit de ces contraintes et les entreprises doivent être prêtes à tirer parti de cette technologie puissante. Regardons ces contraintes – les carcans qui entravent le développement de l’intelligence artificielle – et comment elles pourraient être brisées à l’avenir.
Traditionnellement, les entreprises ne disposent pas de suffisamment de puissance de traitement pour piloter les modèles d'IA et les faire fonctionner correctement. Les entreprises se demandent si elles devraient s'appuyer entièrement sur les environnements cloud pour les ressources dont elles ont besoin, ou s'il serait préférable de répartir les investissements informatiques entre les ressources cloud et sur site. Les clusters GPU internes sur site sont désormais une option pour les entreprises. Aujourd'hui, plusieurs organisations plus grandes et plus avancées se concentrent sur les cas d'utilisation en production et investissent dans leurs propres clusters GPU (par exemple, NVIDIA DGX SuperPOD). Les clusters GPU donnent aux entreprises la puissance dédiée dont elles ont besoin pour fonctionner.
Un grand nombre de modèles de formation - s'ils exploitent des cadres informatiques distribués basés sur des logiciels. Un tel cadre peut éliminer la difficulté d'analyser manuellement les charges de travail de formation sur différents nœuds GPU.
AI Chain 2 : Données centraliséesLes données sont généralement collectées, traitées et stockées dans un emplacement centralisé, souvent appelé entrepôt de données, créant une source unique de vérité pour le travail d'une entreprise. Le maintien d'un référentiel de données unique facilite la gestion, la surveillance et l'itération. Tout comme les entreprises ont désormais la possibilité d’investir dans des capacités de calcul en ligne ou dans le cloud, on a assisté ces dernières années à une tendance à créer de la flexibilité dans les entrepôts de données en décentralisant les données.
Les règles de localisation des données peuvent empêcher l'agrégation des données des entreprises distribuées. Et l’émergence rapide de cas d’utilisation Edge pour les modèles de données fait que le concept d’entrepôt de données unique n’est plus un absolu.
Aujourd'hui, la plupart des organisations utilisent des cloud hybrides. L'époque où les données devaient être liées à un emplacement spécifique est donc révolue. À mesure que nous constatons que les entreprises continuent de tirer parti du cloud hybride, elles bénéficient de tous les avantages du cloud hybride, notamment la flexibilité nécessaire pour déployer des modèles en périphérie.
AI Chain 3 : Training DataLe manque de données utiles a toujours été un obstacle majeur à la prolifération de l'intelligence artificielle. Bien que nous soyons techniquement entourés de données, la collecte et le stockage de données peuvent prendre du temps, être fastidieux et coûteux. Il y a aussi la question des préjugés. Lorsque des modèles d’IA sont développés et déployés, ils doivent être équilibrés et exempts de préjugés pour garantir que les informations qu’ils génèrent sont précieuses et ne nuisent pas. Mais tout comme le monde réel est biaisé, les données le sont aussi. Pour étendre l'utilisation de vos modèles, vous avez besoin de grandes quantités de données et d'un effort pour corriger les biais des données. Pour surmonter ces défis, les entreprises se tournent vers les données synthétiques. En fait, les données synthétiques sont en hausse. Gartner estime que d’ici 2024, 60 % des données des applications d’IA seront synthétiques. Pour un data scientist, la nature des données (réelles ou synthétiques) n’a pas d’importance. Ce qui compte, c'est la qualité des données. Les données synthétiques éliminent les biais potentiels. Il est également facilement évolutif et moins cher à l’achat. Les données synthétiques offrent également aux entreprises la possibilité de disposer de données pré-étiquetées, ce qui réduit considérablement le temps et les ressources nécessaires pour produire et générer la matière première utilisée pour entraîner les modèles.
L'essor de l'intelligence artificielle
À mesure que l'IA se libère des contraintes de qualité des données, de calcul et de localisation, davantage de cas d'utilisation impliquant notre vie quotidienne et des modèles plus précis émergeront. Alors que les grandes organisations utilisent l’IA pour optimiser leurs processus métier, celles qui ne prennent pas de mesures pour suivre le rythme seront nettement désavantagées par rapport à la concurrence.
Pour tirer pleinement parti de l’IA, sa mise en œuvre doit être descendante. Alors que les data scientists effectuent le dur travail de développement et de déploiement de modèles, les dirigeants doivent également être formés aux concepts afin d'intégrer au mieux l'IA dans leurs stratégies commerciales. Les dirigeants qui comprennent la technologie de l’IA et son potentiel peuvent réaliser de meilleurs investissements stratégiques dans l’IA et, par conséquent, dans leur entreprise.
À l’inverse, lorsqu’ils ne savent pas avec quelle efficacité l’IA peut soutenir les objectifs commerciaux, ils peuvent simplement investir de l’argent dans certaines applications et espérer que de nouveaux projets de recherche tirant parti de l’IA et de l’IA porteront leurs fruits. Il s’agit d’une approche ascendante sous-optimale. Au lieu de cela, les dirigeants doivent travailler avec des praticiens de la science des données et des dirigeants d'employés pour apprendre comment intégrer au mieux ces technologies dans leurs plans d'affaires habituels.
En 2023, nous pouvons nous attendre à voir l’emprise de l’IA se relâcher progressivement (sinon complètement). Il est donc temps pour les entreprises de contribuer à libérer tout le potentiel de l’IA en investissant dans des solutions qui permettront au monde de devenir meilleur. , ce qui aide ces entreprises à rester compétitives dans l'économie numérique d'aujourd'hui.
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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.
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
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.
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
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
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.
Une nouvelle ère de développement front-end VSCode : 12 assistants de code IA hautement recommandés
Jun 11, 2024 pm 07:47 PM
Dans le monde du développement front-end, VSCode est devenu l'outil de choix pour d'innombrables développeurs grâce à ses fonctions puissantes et son riche écosystème de plug-ins. Ces dernières années, avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, des assistants de code IA sur VSCode ont vu le jour, améliorant considérablement l'efficacité du codage des développeurs. Les assistants de code IA sur VSCode ont poussé comme des champignons après la pluie, améliorant considérablement l'efficacité du codage des développeurs. Il utilise la technologie de l'intelligence artificielle pour analyser intelligemment le code et fournir une complétion précise du code, une correction automatique des erreurs, une vérification grammaticale et d'autres fonctions, ce qui réduit considérablement les erreurs des développeurs et le travail manuel fastidieux pendant le processus de codage. Aujourd'hui, je recommanderai 12 assistants de code d'IA de développement frontal VSCode pour vous aider dans votre parcours de programmation.
