


Pékin prévoit de coordonner la fourniture de puissance de calcul nécessaire à la formation en IA et d'intégrer de grandes entreprises chinoises
Selon les informations du 17 mai, Pékin a publié le 12 mai les « Plusieurs mesures de Pékin visant à promouvoir le développement innovant de l'intelligence artificielle générale (2023-2025) (projet pour commentaires) » (ci-après dénommées la « Sollicitation Draft") "Opinion Draft") est une annonce visant à solliciter publiquement des opinions et à prévoir de mettre en œuvre une fourniture coordonnée de puissance de calcul nécessaire à la formation en IA.
Le « Projet pour commentaires » propose de renforcer la capacité globale d'approvisionnement en ressources informatiques, de renforcer la coopération avec des entités du marché telles que les principaux fournisseurs de cloud public, de mettre en œuvre le programme de partenariat de puissance de calcul, d'identifier le premier groupe de membres du programme de partenariat, et clarifier les normes techniques d'approvisionnement, les exigences en matière de services logiciels et matériels, l'échelle d'alimentation en énergie de calcul, les stratégies préférentielles, etc., et annoncer la création d'un groupe de fournisseurs d'énergie de calcul de haute qualité pour les universités, les institutions et les petites et moyennes entreprises de Pékin.
Le « projet pour commentaires » indique que l'utilisation de l'entrée unifiée du gouvernement réduira le coût de l'approvisionnement en cloud public, bénéficiera aux petites et moyennes entreprises, et réduira en même temps les coûts de communication des entreprises face aux différents fournisseurs de cloud. Pour répondre à la demande de puissance de calcul élastique, créez une plate-forme unifiée de planification de la puissance de calcul multi-cloud pour parvenir à une gestion unifiée et à un fonctionnement unifié d'environnements de puissance de calcul hétérogènes, permettant aux entreprises d'exécuter de manière transparente, économique et efficace diverses tâches informatiques d'intelligence artificielle sur différents environnements cloud. . Construire un réseau de transmission optique de base reliant directement les clusters de puissance de calcul entre Pékin et Hebei, Tianjin, Shanxi, Mongolie intérieure et d'autres provinces (villes) pour améliorer encore la capacité de la plate-forme à percevoir les ressources de puissance de calcul dans les quatre endroits et à explorer les transactions de puissance de calcul.
Le « Projet pour commentaires » indiquait également que compte tenu du problème selon lequel la proportion actuelle de corpus chinois de haute qualité pour la formation de grands modèles est trop faible, ce qui n'est pas propice à l'expression contextuelle chinoise et à l'application industrielle, il est nécessaire de intégrer les ensembles de données de pré-formation chinoises open source existants et les données Internet chinoises de haute qualité et effectuer un nettoyage de conformité. Dans le même temps, nous continuerons à développer des sources de données multimodales de haute qualité, à construire des corpus de pré-formation de grands modèles conformes et sécurisés en chinois, paires image-texte, audio, vidéo, etc., et à les rendre ouverts à des utilisateurs ciblés. et utilisation conditionnelle via la zone de données sociales du Beijing International Big Data Exchange.
IT Home joint le document complet des « Plusieurs mesures de Pékin visant à promouvoir l'innovation et le développement de l'intelligence artificielle générale (2023-2025) (projet pour commentaires) » : Cliquez ici pour voir
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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

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.

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.

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

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

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