


Zhang Dongwei : Pourquoi le niveau de composition des grands modèles d'IA pour l'examen d'entrée à l'université n'est-il pas élevé ?
L'examen d'entrée à l'université en 2023 sera encore plus hors du commun, car le sujet brûlant cette année n'est pas seulement la difficulté de la dissertation de l'examen d'entrée à l'université, mais aussi parce qu'il y a de nouveaux « candidats », à savoir de grands modèles d'IA des principales fabricants.
Le grand modèle d'IA le plus connu au monde est ChatGPT aux États-Unis. Il utilise une interface conversationnelle interactive et répond aux instructions saisies par l'utilisateur d'une manière similaire à la communication humaine. Actuellement, ChatGPT est devenue l'application qui connaît la croissance la plus rapide de l'histoire.
Grâce au grand modèle d'IA, les auteurs peuvent mettre en œuvre la récupération de citations et l'ajustement du format, la mise en page des documents et le résumé de la littérature, et générer rapidement des textes clairs, grammaticalement corrects et bien structurés. De plus, les auteurs peuvent utiliser ces outils pour remettre en question un argument, écrire du code, améliorer des phrases, réfléchir aux titres d'articles et même éditer et relire des articles.
Ce qui effraie la communauté éducative, c'est que ChatGPT a eu un impact sur le système de rédaction d'essais existant. Les écoles de nombreux pays ont révélé que les essais des élèves rédigés via ChatGPT ont obtenu des résultats extrêmement excellents, et certains se sont même classés premiers. Par conséquent, ChatGPT a été banni des réseaux de campus par plusieurs universités bien connues telles que les États-Unis et le Royaume-Uni.
Comme nous le savons tous, l’environnement culturel de la Chine est très différent de celui des pays étrangers. C’est aussi un « problème de localisation » souvent soulevé dans l’industrie Internet.
Alors, le grand modèle d'IA peut-il rivaliser avec la dissertation de l'examen d'entrée à l'université de 2023 ?
Le 7 juin, « Blue Whale Finance » a participé au concours de rédaction de l'examen d'entrée à l'université en utilisant ChatGPT, Wen Xinyiyan et Tongyi Qianwen pour la dissertation de l'examen d'entrée à l'université 2023. À en juger par les résultats, les résultats ne peuvent être considérés que comme étant à peine satisfaisants.
Non seulement les compositions d'examen d'entrée à l'université, mais aussi les compositions écrites dans d'autres scénarios, les compositions écrites par de grands modèles d'IA seront rapidement reconnues.
Cette raison est exactement la même que le sujet dont j'ai parlé lorsque nous buvions et communiquions chez le professeur Liu Ren il y a quelques jours.
Tout le monde dans l'industrie sait que M. Liu Ren était autrefois l'un des journalistes les plus connus de l'industrie informatique chinoise, et qu'il était particulièrement doué pour décrire des histoires de personnages.
A cette époque, nous parlions de la différence fondamentale entre les « auteurs professionnels » et les « auteurs amateurs ».
Liu Ren a déclaré : Les écrivains amateurs peuvent bien écrire sur des choses qu'ils ont vécues personnellement, tandis que les écrivains professionnels peuvent bien écrire sur des choses qu'ils n'ont pas vécues personnellement.
Quant à ce qui est « bon » et ce qui est « mauvais », il s'agit de savoir si l'article contient de vrais sentiments.
Les auteurs amateurs ne peuvent injecter de vrais sentiments qu'à travers leurs propres expériences personnelles.
Les auteurs professionnels peuvent également rendre leurs œuvres pleines de réalisme et d'émotion en interrogeant des personnes concernées, en recherchant des matériaux, en utilisant des cas, un raisonnement logique et la reproduction de scènes.
Les vrais sentiments sont des capacités que les grands modèles d’IA ne peuvent actuellement pas atteindre.
Par conséquent, en termes d'articles scientifiques, les grands modèles d'IA ont cité des classiques, une logique stricte et une formulation précise, surpassant la plupart des humains.
Cependant, en termes d'écriture de compositions, les grands modèles d'IA ne peuvent pas comprendre les émotions humaines, encore moins les idéologies sociales et politiques actuelles. Il n'est pas facile de « passer ».
De plus, à l'ère actuelle où le trafic est primordial, une bonne composition doit non seulement être émotionnelle, mais doit aussi inventer une ou deux « phrases d'or » populaires et mémorables pour être considérée comme exceptionnelle.
Donc, dans le monde chinois, il reste encore un long chemin à parcourir avant que les grands modèles d’IA puissent remplacer les auteurs humains.
(Lecteurs qui souhaitent utiliser ChatGPT, vous pouvez m'envoyer un message privé)
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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L'incendie de ChatGPT a déclenché une nouvelle vague d'engouement pour l'IA. Cependant, l'industrie estime généralement que lorsque l'IA entre dans l'ère des grands modèles, seules les grandes entreprises et les entreprises très riches peuvent se permettre l'IA, car la création de grands modèles d'IA coûte très cher. . La première est que cela coûte cher en termes de calcul. Avi Goldfarb, professeur de marketing à l'Université de Toronto, a déclaré : « Si vous souhaitez démarrer une entreprise, développer vous-même un grand modèle de langage et le calculer vous-même, le coût est trop élevé. OpenAI est très cher, coûtant des milliards de dollars. " L'informatique en location sera certainement beaucoup moins chère, mais les entreprises doivent toujours payer des frais élevés à AWS et à d'autres sociétés. Deuxièmement, les données coûtent cher. Les modèles de formation nécessitent des quantités massives de données, parfois les données sont facilement disponibles et parfois non. Des données comme CommonCrawl et LAION peuvent être gratuites

Ces dernières années, avec l'émergence de nouveaux modèles technologiques, la valorisation des scénarios d'application dans diverses industries et l'amélioration des effets produits grâce à l'accumulation de données massives, les applications de l'intelligence artificielle ont rayonné dans des domaines tels que la consommation et Internet. aux industries traditionnelles telles que l’industrie manufacturière, l’énergie et l’électricité. La maturité de la technologie de l'intelligence artificielle et son application dans les entreprises de divers secteurs dans les principaux maillons des activités de production économique telles que la conception, l'approvisionnement, la production, la gestion et les ventes s'améliorent constamment, accélérant la mise en œuvre et la couverture de l'intelligence artificielle dans tous les maillons, et l'intégrer progressivement à l'activité principale, afin d'améliorer le statut industriel ou d'optimiser l'efficacité opérationnelle, et d'étendre davantage ses propres avantages. La mise en œuvre à grande échelle d'applications innovantes de la technologie de l'intelligence artificielle a favorisé le développement vigoureux du marché de l'intelligence Big Data et a également injecté une vitalité au marché dans les services sous-jacents de gouvernance des données. Avec le big data, le cloud computing et l'informatique

Les grands modèles d’IA font référence à des modèles d’intelligence artificielle entraînés à l’aide de données à grande échelle et d’une puissance de calcul puissante. Ces modèles ont généralement un haut degré de précision et de capacités de généralisation et peuvent être appliqués à divers domaines tels que le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale, etc. La formation de grands modèles d'IA nécessite une grande quantité de données et de ressources informatiques, et il est généralement nécessaire d'utiliser un cadre informatique distribué pour accélérer le processus de formation. Le processus de formation de ces modèles est très complexe et nécessite une recherche approfondie et une optimisation de la distribution des données, de la sélection des fonctionnalités, de la structure du modèle, etc. Les grands modèles d'IA ont un large éventail d'applications et peuvent être utilisés dans divers scénarios, tels que le service client intelligent, les maisons intelligentes, la conduite autonome, etc. Dans ces applications, les grands modèles d’IA peuvent aider les utilisateurs à effectuer diverses tâches plus rapidement et plus précisément, et à améliorer l’efficacité du travail.

J’ai utilisé l’IA pour rédiger deux sujets de dissertation pour l’examen d’entrée à l’université de cette année. Voyons leurs résultats. #SiAIComes rédiger des dissertations pour l'examen d'entrée à l'université# Les questions de dissertation pour l'examen d'entrée à l'université sont sorties Certaines personnes disent qu'elles sont plus faciles que l'année dernière, et certaines personnes disent que les questions sont des sujets très brûlants, mais nous n'en parlerons pas. aujourd'hui, nous allons faire quelque chose de nouveau. Durant cette période, la technologie de l’IA est très populaire et de nombreuses personnes ont une nouvelle compréhension de l’intelligence artificielle. Ensuite, j'utiliserai l'IA pour rédiger les questions à développement de cet examen d'entrée à l'université. En raison du temps et de l'espace limités, je ne peux faire que des extraits. Je ne lirai que le début de ces articles pour que tout le monde puisse le voir. Voyons combien de points chacun peut donner. Le titre de l'essai du National Paper A est : Les gens ont un meilleur contrôle sur le temps grâce au développement technologique, mais certaines personnes sont devenues des serviteurs du temps. Quelles associations et pensées cette phrase déclenche-t-elle en vous ? S'il vous plaît, écrivez un article. Regardez l'IA

L'IA générative (AIGC) a ouvert une nouvelle ère d'intelligence artificielle générale. La concurrence autour des grands modèles est devenue spectaculaire. L'infrastructure informatique est le principal objectif de la concurrence, et la prise de pouvoir devient de plus en plus un consensus industriel. Dans la nouvelle ère, les grands modèles passent d'une modalité unique à une multimodalité, la taille des paramètres et des ensembles de données d'entraînement augmente de façon exponentielle et les données massives non structurées nécessitent en même temps la prise en charge de capacités de charge mixtes hautes performances ; gourmand en données Le nouveau paradigme gagne en popularité et les scénarios d'application tels que le calcul intensif et le calcul haute performance (HPC) évoluent en profondeur. Les bases de stockage de données existantes ne sont plus en mesure de répondre aux besoins en constante évolution. Si la puissance de calcul, les algorithmes et les données constituent la « troïka » qui conduit le développement de l'intelligence artificielle, alors dans le contexte d'énormes changements dans l'environnement externe, les trois doivent de toute urgence retrouver un dynamisme

Vivo a publié sa matrice de grands modèles d'intelligence artificielle générale auto-développée - le modèle Blue Heart lors de la conférence des développeurs 2023 le 1er novembre. Vivo a annoncé que le modèle Blue Heart lancerait 5 modèles avec différents niveaux de paramètres, respectivement. : milliards, dizaines de milliards et centaines de milliards, couvrant les scénarios de base, et ses capacités de modèle occupent une position de leader dans l'industrie. Vivo estime qu'un bon grand modèle auto-développé doit répondre aux cinq exigences suivantes : des fonctions complètes à grande échelle, des algorithmes puissants, une évolution sûre et fiable, indépendante, et doit être largement open source. Le contenu réécrit est le suivant : Parmi eux. , le premier est le modèle Blue Heart Model 7B, qui est un modèle de niveau 7 milliards, conçu pour fournir un double service pour les téléphones mobiles et le cloud. Vivo a déclaré que ce modèle peut être utilisé dans des domaines tels que la compréhension du langage et la création de textes.

Récemment, une équipe d’informaticiens a développé un modèle d’apprentissage automatique plus flexible et plus résilient, capable d’oublier périodiquement des informations connues, une fonctionnalité que l’on ne trouve pas dans les modèles de langage à grande échelle existants. Les mesures réelles montrent que dans de nombreux cas, la « méthode d'oubli » est très efficace dans l'entraînement et que le modèle d'oubli sera plus performant. Jea Kwon, ingénieur en IA à l'Institut des sciences fondamentales de Corée, a déclaré que ces nouvelles recherches signifiaient des progrès significatifs dans le domaine de l'IA. L'efficacité de la formation par « méthode d'oubli » est très élevée. La plupart des moteurs de langage d'IA grand public actuels utilisent la technologie des réseaux neuronaux artificiels. Chaque « neurone » de cette structure de réseau est en réalité une fonction mathématique. Ils sont connectés les uns aux autres pour recevoir et transmettre des informations.

Ces derniers temps, l’intelligence artificielle est redevenue le centre de l’innovation humaine, et la concurrence en matière d’armement autour de l’IA est devenue plus intense que jamais. Non seulement les géants de la technologie se rassemblent pour se joindre à la bataille des grands modèles de peur de passer à côté de la nouvelle tendance, mais même Pékin, Shanghai, Shenzhen et d'autres endroits ont également introduit des politiques et des mesures pour mener des recherches sur les algorithmes et les clés d'innovation des grands modèles. technologies pour créer un haut lieu de l'innovation en matière d'intelligence artificielle. Les grands modèles d'IA sont en plein essor et les grands géants de la technologie se sont joints à eux. Récemment, le « Rapport de recherche sur les grandes cartes de modèles d'intelligence artificielle de Chine » publié lors du Forum Zhongguancun 2023 montre que les grands modèles d'intelligence artificielle chinoise affichent une tendance de développement en plein essor, et il y a de nombreuses entreprises du secteur. Robin Li, fondateur, président et PDG de Baidu, a déclaré sans détour que nous sommes à un nouveau point de départ.
