


CHEATC2023|Chen Xiaoping, Université des sciences et technologies de Chine : Des grands modèles aux robots souples
Depuis le début de cette année, avec la popularité continue de ChatGPT, les grands modèles sont également entrés dans une période de développement rapide. De nombreuses entreprises technologiques nationales et étrangères bien connues ont successivement lancé des produits de grands modèles développés de manière indépendante. Alors quel est le principe technique des grands modèles
?Le 18 mai, le professeur Chen Xiaoping, directeur du laboratoire de robotique de l'Université des sciences et technologies de Chine, invité à participer à la China Home Appliances Technology Conference 2023 (CHEATC2023), a partagé ses recherches et ses points de vue. Il est également directeur de la Société chinoise d'intelligence artificielle. Président du comité d'éthique et de gouvernance, le professeur Chen Xiaoping a prononcé un discours d'ouverture sur le thème « Nouveau développement de l'intelligence artificielle : des grands modèles aux robots mous » lors de cette conférence, présentant les principes techniques. des grands modèles d'intelligence artificielle et du niveau d'application de l'intelligence artificielle.
Professeur Chen Xiaoping de l'Université des sciences et technologies de Chine
"Le principe fondamental des grands modèles est de faire des prédictions", a déclaré Chen Xiaoping. Le développement de l'intelligence artificielle a maintenant entamé le processus de la quatrième vague, et les modèles de données sont également passés du Big Data au Big Training. -conduite. Différent des trois vagues précédentes, la nouvelle étape de l'intelligence artificielle a de nouvelles exigences en matière de qualité, de quantité et de méthodes d'acquisition des données d'entraînement, et constitue enfin un exemple de modèle pouvant être appliqué à des scènes réelles à grande échelle. Il a souligné qu'un grand modèle est un système intelligent intégré par plusieurs technologies, plutôt qu'une simple combinaison d'une ou de plusieurs technologies. »
L'essor des grands modèles vient de l'intelligence artificielle générative. Actuellement, l'intelligence artificielle générative n'est plus simplement la génération de contenus tels que le langage et les images, mais repose sur le traitement précis du langage naturel humain pour compléter l'intelligence humaine. -interaction informatique. Chen Xiaoping a déclaré : « À ce stade, nous attendons du traitement du langage machine qu'il puisse parler le langage humain, comprendre le langage humain et répondre aux questions, même si la réponse n'est pas correcte. Parmi eux, l'exigence fondamentale est que la parole doivent se conformer aux habitudes linguistiques humaines. « Puisqu'il n'existe pas de normes scientifiques pour les habitudes linguistiques humaines mais qu'il existe des normes empiriques, comment les machines peuvent-elles maîtriser et utiliser les habitudes linguistiques humaines ? Chen Xiaoping a déclaré : « L'idée de recherche fondamentale et le secret du succès des grands modèles. est : extraire le langage de corpus humains à grande échelle et l'utiliser dans l'interaction en langage naturel homme-machine. »
.Le grand modèle extrait des éléments sémantiques, notamment des caractères, des mots, des signes de ponctuation, etc. du corpus humain d'origine, puis effectue un examen sémantique basé sur la corrélation entre les éléments sémantiques précédents et suivants, et réalise enfin une prédiction comportementale. En principe, plus le nombre d’éléments sémantiques examinés est élevé, plus la précision de la prédiction est élevée. Au moins 4 000 jetons peuvent être examinés par les grands modèles, et certains modèles peuvent examiner jusqu'à 100 000 jetons. "Dit Chen Xiaoping. Le système technologique de grand modèle utilise le modèle pré-entraîné comme base pour le grand modèle, puis utilise un modèle spécial spécialement formé pour coopérer avec le modèle de guidage de l'utilisateur afin de comprendre et de répondre avec précision aux questions de l'utilisateur. Les trois Les principaux modèles coopèrent les uns avec les autres et la qualité de la réponse de l'intelligence artificielle peut être obtenue. Réalisez une amélioration substantielle
.Bien que l'émergence de modèles à grande échelle ait apporté de nouvelles orientations innovantes à l'intelligence artificielle, elle n'est pas adaptée à tous les aspects des scénarios de la vie réelle. Selon Chen Xiaoping, les trois principaux domaines de l'intelligence artificielle que la Chine doit actuellement conquérir sont l'industrie manufacturière intelligente, l'agriculture intelligente et les soins inclusifs aux personnes âgées. "Le fait de surmonter ces trois batailles majeures changera complètement notre paysage mondial. D'un autre côté, les grands modèles apportent d'énormes changements mais aussi de nouveaux défis." Lorsque les grands modèles sont basés sur des imitations de fonctions humaines, ils sont susceptibles d’être considérés comme dotés d’émotions et de conscience. En effet, les gens appliquent habituellement leur compréhension d'un concept à la structure globale impliquant ce concept, pensant que les informations exprimées par la structure ont également la même signification, mais en réalité ce n'est pas le cas. "Chen Xiaoping a déclaré que l'application de grands modèles pourrait également avoir des impacts sur la sécurité publique, l'emploi et à long terme.
Outre les modèles à grande échelle, le professeur Chen Xiaoping a également obtenu de nouveaux résultats de recherche scientifique sur « l'intelligence artificielle dans le monde physique ». À l'heure actuelle, la forme physique de l'intelligence artificielle que nous mettons en œuvre est principalement constituée de robots rigides. Ce type de robot a une grande précision de répétition, mais une faible dextérité et sécurité. Il convient aux environnements structurés, mais doit être exécuté dans des environnements non structurés. Des mesures, des modélisations et des calculs précis nécessitent des exigences techniques élevées et ne conviennent actuellement pas à la plupart des industries. En réponse à ces défauts des robots rigides, Chen Xiaoping a proposé le principe de fusion, selon les trois hypothèses de base selon lesquelles une mesure précise des objets opérationnels des robots intelligents n'est pas réalisable, une modélisation précise de l'environnement de travail et des objets opérationnels n'est pas réalisable et une prise de décision précise n'est pas possible , a développé un bras logiciel de réseau pneumatique en nid d'abeille. Ce type de bras a de bonnes performances en termes de flexibilité et de capacité de charge, et peut obtenir un contrôle précis en cas d'interférence externe et de mouvement irrégulier des objets. On s'attend à ce que cette technologie ait de larges perspectives d'application dans des domaines tels que les services à domicile, l'interaction émotionnelle et la conduite autonome. D'autre part, l'équipe de Chen Xiaoping a également combiné un bras flexible avec une machine rigide, ce qui a donné des résultats expérimentaux de « griffes rigides et souples », qui peuvent réaliser un contrôle sans modifier les paramètres du programme et du matériel et sans utiliser de capteurs à retour de force précis. préhension d'objets multiformes.
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Le 30 mai, Tencent a annoncé une mise à niveau complète de son modèle Hunyuan. L'application « Tencent Yuanbao » basée sur le modèle Hunyuan a été officiellement lancée et peut être téléchargée sur les magasins d'applications Apple et Android. Par rapport à la version de l'applet Hunyuan lors de la phase de test précédente, Tencent Yuanbao fournit des fonctionnalités de base telles que la recherche IA, le résumé IA et l'écriture IA pour les scénarios d'efficacité du travail ; pour les scénarios de la vie quotidienne, le gameplay de Yuanbao est également plus riche et fournit de multiples fonctionnalités d'application IA. , et de nouvelles méthodes de jeu telles que la création d'agents personnels sont ajoutées. « Tencent ne s'efforcera pas d'être le premier à créer un grand modèle. » Liu Yuhong, vice-président de Tencent Cloud et responsable du grand modèle Tencent Hunyuan, a déclaré : « Au cours de l'année écoulée, nous avons continué à promouvoir les capacités de Tencent. Grand modèle Tencent Hunyuan. Dans la technologie polonaise riche et massive dans des scénarios commerciaux tout en obtenant un aperçu des besoins réels des utilisateurs.

Tan Dai, président de Volcano Engine, a déclaré que les entreprises qui souhaitent bien mettre en œuvre de grands modèles sont confrontées à trois défis clés : l'effet de modèle, le coût d'inférence et la difficulté de mise en œuvre : elles doivent disposer d'un bon support de base de grands modèles pour résoudre des problèmes complexes, et elles doivent également avoir une inférence à faible coût. Les services permettent d'utiliser largement de grands modèles, et davantage d'outils, de plates-formes et d'applications sont nécessaires pour aider les entreprises à mettre en œuvre des scénarios. ——Tan Dai, président de Huoshan Engine 01. Le grand modèle de pouf fait ses débuts et est largement utilisé. Le polissage de l'effet de modèle est le défi le plus critique pour la mise en œuvre de l'IA. Tan Dai a souligné que ce n'est que grâce à une utilisation intensive qu'un bon modèle peut être poli. Actuellement, le modèle Doubao traite 120 milliards de jetons de texte et génère 30 millions d'images chaque jour. Afin d'aider les entreprises à mettre en œuvre des scénarios de modèles à grande échelle, le modèle à grande échelle beanbao développé indépendamment par ByteDance sera lancé à travers le volcan.

« Une complexité élevée, une fragmentation élevée et des domaines interdomaines » ont toujours été les principaux problèmes sur la voie de la mise à niveau numérique et intelligente du secteur des transports. Récemment, le « modèle de trafic Qinling·Qinchuan » avec une échelle de paramètres de 100 milliards, construit conjointement par China Science Vision, le gouvernement du district de Xi'an Yanta et le centre informatique d'intelligence artificielle du futur de Xi'an, est orienté vers le domaine des transports intelligents. et fournit des services à Xi'an et ses environs. La région créera un pivot pour l'innovation en matière de transport intelligent. Le « modèle de trafic Qinling·Qinchuan » combine les données écologiques massives du trafic local de Xi'an dans des scénarios ouverts, l'algorithme avancé original développé indépendamment par China Science Vision et la puissante puissance de calcul de l'IA Shengteng du futur centre informatique d'intelligence artificielle de Xi'an pour fournir la surveillance du réseau routier, les scénarios de transport intelligents tels que la commande d'urgence, la gestion de la maintenance et les déplacements publics entraînent des changements numériques et intelligents. La gestion du trafic présente des caractéristiques différentes selon les villes, et le trafic sur différentes routes

1. Positionnement du produit TensorRT-LLM TensorRT-LLM est une solution d'inférence évolutive développée par NVIDIA pour les grands modèles de langage (LLM). Il crée, compile et exécute des graphiques de calcul basés sur le cadre de compilation d'apprentissage en profondeur TensorRT et s'appuie sur l'implémentation efficace des noyaux dans FastTransformer. De plus, il utilise NCCL pour la communication entre les appareils. Les développeurs peuvent personnaliser les opérateurs pour répondre à des besoins spécifiques en fonction du développement technologique et des différences de demande, comme le développement de GEMM personnalisés basés sur le coutelas. TensorRT-LLM est la solution d'inférence officielle de NVIDIA, engagée à fournir des performances élevées et à améliorer continuellement sa praticité. TensorRT-LL

Selon des informations du 4 avril, l'Administration du cyberespace de Chine a récemment publié une liste de grands modèles enregistrés, et le « Grand modèle d'interaction du langage naturel Jiutian » de China Mobile y a été inclus, indiquant que le grand modèle Jiutian AI de China Mobile peut officiellement fournir des informations artificielles génératives. services de renseignement vers le monde extérieur. China Mobile a déclaré qu'il s'agit du premier modèle à grande échelle développé par une entreprise centrale à avoir réussi à la fois le double enregistrement national « Enregistrement du service d'intelligence artificielle générative » et le double enregistrement « Enregistrement de l'algorithme de service de synthèse profonde domestique ». Selon les rapports, le grand modèle d'interaction en langage naturel de Jiutian présente les caractéristiques de capacités, de sécurité et de crédibilité améliorées de l'industrie, et prend en charge la localisation complète. Il a formé plusieurs versions de paramètres telles que 9 milliards, 13,9 milliards, 57 milliards et 100 milliards. et peut être déployé de manière flexible dans le Cloud, la périphérie et la fin sont des situations différentes

Si les questions du test sont trop simples, les meilleurs étudiants et les mauvais étudiants peuvent obtenir 90 points, et l'écart ne peut pas être creusé... Avec la sortie plus tard de modèles plus puissants tels que Claude3, Llama3 et même GPT-5, l'industrie est en besoin urgent d'un modèle de référence plus difficile et différencié. LMSYS, l'organisation à l'origine du grand modèle Arena, a lancé la référence de nouvelle génération, Arena-Hard, qui a attiré une large attention. Il existe également la dernière référence pour la force des deux versions affinées des instructions Llama3. Par rapport à MTBench, qui avait des scores similaires auparavant, la discrimination Arena-Hard est passée de 22,6 % à 87,4 %, ce qui est plus fort et plus faible en un coup d'œil. Arena-Hard est construit à partir de données humaines en temps réel provenant de l'arène et a un taux de cohérence de 89,1 % avec les préférences humaines.

1. Introduction au contexte Tout d’abord, présentons l’historique du développement de la technologie Yunwen. Yunwen Technology Company... 2023 est la période où les grands modèles prédominent. De nombreuses entreprises pensent que l'importance des graphiques a été considérablement réduite après les grands modèles et que les systèmes d'information prédéfinis étudiés précédemment ne sont plus importants. Cependant, avec la promotion du RAG et la prévalence de la gouvernance des données, nous avons constaté qu'une gouvernance des données plus efficace et des données de haute qualité sont des conditions préalables importantes pour améliorer l'efficacité des grands modèles privatisés. Par conséquent, de plus en plus d'entreprises commencent à y prêter attention. au contenu lié à la construction des connaissances. Cela favorise également la construction et le traitement des connaissances à un niveau supérieur, où de nombreuses techniques et méthodes peuvent être explorées. On voit que l'émergence d'une nouvelle technologie ne détruit pas toutes les anciennes technologies, mais peut également intégrer des technologies nouvelles et anciennes.

Selon les informations du 13 juin, selon le compte public « Volcano Engine » de Byte, l'assistant d'intelligence artificielle de Xiaomi « Xiao Ai » a conclu une coopération avec Volcano Engine. Les deux parties réaliseront une expérience interactive d'IA plus intelligente basée sur le grand modèle beanbao. . Il est rapporté que le modèle beanbao à grande échelle créé par ByteDance peut traiter efficacement jusqu'à 120 milliards de jetons de texte et générer 30 millions de contenus chaque jour. Xiaomi a utilisé le grand modèle Doubao pour améliorer les capacités d'apprentissage et de raisonnement de son propre modèle et créer un nouveau « Xiao Ai Classmate », qui non seulement saisit plus précisément les besoins des utilisateurs, mais offre également une vitesse de réponse plus rapide et des services de contenu plus complets. Par exemple, lorsqu'un utilisateur pose une question sur un concept scientifique complexe, &ldq
