Maison Périphériques technologiques IA À la pointe de l'ère intelligente : iFlytek Spark V2.0 approfondit l'application des grands modèles d'intelligence artificielle et réalise une mise en œuvre complète

À la pointe de l'ère intelligente : iFlytek Spark V2.0 approfondit l'application des grands modèles d'intelligence artificielle et réalise une mise en œuvre complète

Aug 18, 2023 am 10:45 AM
人工智能 大模型 la sagesse émerge

À l'ère de l'économie numérique, les données sont la clé de la productivité. La capacité des entreprises à créer davantage de valeur dépend de la manière dont elles utilisent les données de manière plus sécurisée et plus efficace. Le 15 août, iFlytek, l'équipe nationale d'intelligence artificielle, a publié la version 2.0 du Spark Cognitive Large Model, qui non seulement fournit un support intelligent pour tous les horizons, mais accélère également la standardisation de l'industrie générale du grand modèle. Dans le même temps, les « Mesures provisoires pour la gestion des services d'intelligence artificielle générative » sont également entrées en vigueur le même jour. Le président d'iFlytek, Liu Qingfeng, a souligné que l'ère de l'autonomisation profonde des grands modèles cognitifs est arrivée. Nous devons non seulement nous concentrer sur ce que la technologie peut faire, mais également établir un environnement de promotion industrielle sain et sûr et une garantie de capacité

.

L'intelligence artificielle générative, ou AIGC, est une technologie qui génère du texte, des images, des sons, des vidéos, des codes et d'autres contenus grâce à des algorithmes, des modèles et des règles. En raison des caractéristiques du contenu généré par AIGC, la sécurité et la contrôlabilité deviennent très importantes. iFlytek Spark adopte un modèle commercial de grand modèle général + autonomisation de l'industrie, qui est l'architecture symbiotique « 1+N ». Ce modèle économique ne peut être séparé du support de matériaux de production avancés tels que les données, la puissance de calcul et les algorithmes. Cependant, nous devons évaluer et revoir la sécurité des données

Basé sur le Centre national de technologie d'ingénierie pour la parole et le langage construit par iFlytek, le modèle cognitif Spark peut collecter des connaissances scientifiques, des connaissances scientifiques populaires et du contenu industriel adapté à l'apprentissage automatique à l'échelle mondiale. Filtrez et filtrez à travers le discriminateur de langue, le discriminateur de qualité, le discriminateur de confidentialité et le discriminateur de sécurité pour nettoyer les données et enfin obtenir des données textuelles de haute qualité

À la pointe de lère intelligente : iFlytek Spark V2.0 approfondit lapplication des grands modèles dintelligence artificielle et réalise une mise en œuvre complète

Lors de la conférence de lancement de Spark V2.0, entourée de slogans : "Libérez la productivité, libérez l'imagination." Cependant, comment éviter les discours infondés tout en gardant de grands modèles libérant l’imagination ?

Lorsqu'il s'agit de contenu sérieux tel que le service client financier répondant aux questions des utilisateurs, les performances intelligentes de l'intelligence artificielle générale peuvent être problématiques, même si elle peut facilement rédiger des textes publicitaires et écrire des histoires via de grands modèles

En créant une base de connaissances industrielles et en utilisant des capacités de recherche de classes, iFlytek Spark V2.0 fournit une meilleure solution de sécurité, capable d'extraire avec précision le contenu de la base de connaissances de sécurité et d'utiliser de grands modèles pour comprendre et résumer

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La sortie du "Spark All-in-One" a attiré l'attention de l'industrie lors de la conférence de presse. Ce produit intègre les capacités intelligentes du modèle iFlytek Spark et la technologie de base de Huawei AI Ascend, et est entièrement garanti du contenu à la puissance de calcul. Il permet aux utilisateurs d'entreprise de déployer rapidement de grands modèles exclusifs sécurisés et contrôlables en fonction de leurs propres besoins, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle de l'entreprise et créant une valeur ajoutée commerciale

Iflytek Spark V2.0 prend « l'imagination » comme force motrice et accélère la standardisation de l'industrie générale des grands modèles d'un point de vue macro-industriel. Avec le soutien d'iFlytek Spark, tous les horizons adopteront pleinement l'intelligence artificielle et l'économie numérique, et accueilleront ensemble une nouvelle ère de « sagesse émergente »

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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

L'application de grands modèles Tencent Yuanbao est en ligne ! Hunyuan est mis à niveau pour créer un assistant IA complet pouvant être transporté n'importe où L'application de grands modèles Tencent Yuanbao est en ligne ! Hunyuan est mis à niveau pour créer un assistant IA complet pouvant être transporté n'importe où Jun 09, 2024 pm 10:38 PM

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.

Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag 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 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 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.

Pratique avancée du graphe de connaissances industrielles Pratique avancée du graphe de connaissances industrielles Jun 13, 2024 am 11:59 AM

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.

Xiaomi Byte unit ses forces ! Un grand modèle de l'accès de Xiao Ai à Doubao : déjà installé sur les téléphones mobiles et SU7 Xiaomi Byte unit ses forces ! Un grand modèle de l'accès de Xiao Ai à Doubao : déjà installé sur les téléphones mobiles et SU7 Jun 13, 2024 pm 05:11 PM

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

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. 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

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