Nouvel élan pour les mises à niveau de l'IA ; anxiété liée aux applications des grands modèles, comment Baidu le résout ; Wang Xiaochuan publie un grand modèle open source 丨AI New Retail Morning News ;

Observation marketing de l'IA

《Le stockage, nouveau moteur de l'évolution de l'IA》

À l'ère des grands modèles, le stockage nécessite non seulement de grandes quantités et une haute qualité, mais nécessite également de fortes performances, une bonne stabilité et des économies d'énergie. Fournir des mesures de support de stockage pour l'IA : en prenant en charge tous les types de protocoles de stockage, nous pouvons réaliser l'adaptation et la fusion intelligentes de données multi-protocoles dans plusieurs scénarios ; en réalisant un accès direct aux données par des puces intelligentes, nous pouvons améliorer le chargement et le traitement des données ; définit pendant le processus de formation. (Source : compte officiel WeChat "Yuanchuan Technology Review")

"L'ambition IA d'Apple : conflits internes, contre-attaques et défis"

Après le lancement d'iOS 10 par Apple en 2016, Apple a lancé une nouvelle contre-attaque de l'IA, qui se reflète principalement sous deux aspects : l'intégration verticale et la combinaison de logiciels et de matériel. Apple a investi dans plusieurs domaines de l'IA, tels que la reconnaissance vocale, la reconnaissance faciale, etc., et a intégré des fonctions d'IA dans ses produits et services. Mesures : Il est nécessaire de trouver un équilibre entre la protection de la vie privée des utilisateurs et l'amélioration de la puissance de calcul, tout en répondant aux attaques des géants de la technologie tels que Google et Microsoft contre les grands modèles d'IA. (Source : compte public WeChat "Chuangye Bang")

《RLHF ne nécessite plus d'annotation humaine, Google propose une génération de feedback basée sur l'IA : l'effet est comparable à l'annotation humaine》

RLAIF est une méthode de génération de feedback basée sur l'IA qui peut remplacer le feedback humain dans RLHF, de sorte que la formation de grands modèles ne soit plus soumise aux limitations humaines. RLAIF utilise LLM pour générer des données de rétroaction, puis utilise une version modifiée de l'algorithme A2C pour effectuer un apprentissage par renforcement et entraîner le modèle cible. Les performances de RLAIF sur les tâches de résumé de texte sont comparables à celles de RLHF, et même meilleures dans certains détails. (Source : compte officiel WeChat "Xi Xiaoyao Technology Talk")

Observation sur application grand modèle

《Comment Baidu résout-il l'anxiété d'application des grands modèles ? 》

La grande industrie du mannequinat est confrontée au manque de couche d'application et à la perte d'intérêt des utilisateurs, et doit passer du « taquin » à l'innovation qui peut véritablement changer la vie et le travail. Initiatives Baidu : le concours d'entrepreneuriat « Wenxin Cup » a été organisé pour fournir aux équipes participantes l'interface API Wenxin Big Model, les ressources informatiques Baidu Intelligent Cloud et un soutien à l'investissement ; le Wenxin Big Model a été utilisé pour reconstruire Baidu Search et d'autres séries avec plus de 100 millions ; les utilisateurs. (Source : compte officiel WeChat "Alphabet List")

《Dialogue Shen Dou : Il existe de nombreux grands modèles sur le marché aujourd'hui, mais la plupart d'entre eux disparaîtront rapidement》La grande industrie du mannequin doit se tourner vers des innovations qui peuvent changer la vie et le travail, et Baidu à travers Wen Plateforme Xinyiyan et Qianfan, répondant aux besoins du côté C et du côté B. Avantages de Baidu dans la recherche et le développement de la technologie des grands modèles : Wenxin Large Model 3.5 présente une amélioration de 50 % de l'effet de modèle, une multiplication par 2 de la vitesse d'entraînement et une multiplication par 17 de la vitesse d'inférence, réduisant considérablement les coûts d'inférence et permettant à Baidu d'héberger un un plus grand nombre d'utilisateurs. (Source : compte public WeChat « Geek Park »)

《Baichuan Intelligent a publié Baichuan2, Wang Xiaochuan : L'ère des entreprises chinoises utilisant LLaMA2 est révolue｜Jiazi Discovery》

Caractéristiques : prend en charge des dizaines de langues telles que le chinois, l'anglais, l'espagnol et le français ; sélectionne et filtre des données industrielles verticales de haute qualité basées sur des milliards de données Internet ; crée un système de regroupement de contenu à très grande échelle pour compléter des centaines de données ; des milliards de données horaires de nettoyage et de filtrage ; système de notation de la qualité du contenu multi-granularité. Perspectives : un modèle de paramètres de 100 milliards d'analyse comparative GPT-3.5 sera publié au quatrième trimestre de cette année, et une super application devrait être publiée au premier trimestre de l'année prochaine. (Source : compte public WeChat "Jiazi Discovery") [Fin]

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