


Le grand modèle d'IA d'Alibaba Cloud Tongyi Qianwen est ouvert à l'ensemble de la société
Alibaba Cloud a annoncé le 13 septembre que le grand modèle Tongyi Qianwen avait passé le premier lot d'enregistrement et était officiellement ouvert au public. Les utilisateurs peuvent se connecter au site officiel de Tongyi Qianwen pour en faire l'expérience, tandis que les utilisateurs d'entreprise peuvent appeler l'API de Tongyi Qianwen via Alibaba Cloud
Alibaba Cloud a déclaré que Tongyi Qianwen se classe à l'avant-garde de la grande industrie du mannequinat en termes d'innovation technologique et d'applications industrielles. Selon le dernier rapport d'évaluation des grands modèles d'IA d'IDC, Tongyi Qianwen a reçu la note maximale dans 6 catégories de capacités générales, capacités de service, capacités d'innovation, capacités de plateforme, coopération écologique et application de l'industrie du commerce électronique dans les 11 tests, se classant parmi les meilleurs
En avril, Alibaba Cloud Tongyi Qianwen a commencé à inviter les utilisateurs à tester. En seulement un mois, plus de 200 000 entreprises et institutions ont postulé pour accéder au test Tongyi Qianwen. Actuellement, OPPO, Dewu, DingTalk, Taobao, l'Université du Zhejiang, etc. ont conclu une coopération avec Alibaba Cloud. Ils utilisent Tongyi Qianwen pour former leurs propres grands modèles exclusifs ou développer des applications de grands modèles
.Alibaba Cloud est la première grande entreprise technologique chinoise à ouvrir le code source et à développer des modèles à grande échelle. Alibaba Cloud a déclaré qu'il ouvrirait prochainement une grande version de modèle avec une plus grande échelle de paramètres pour une utilisation commerciale gratuite par l'ensemble de la société. Alibaba Cloud espère travailler avec l'ensemble du secteur pour créer un écosystème open source de grands modèles, abaisser le seuil d'utilisation de grands modèles et permettre à chaque entreprise et individu de mieux utiliser la technologie des grands modèles.
En 2022, Alibaba Cloud a été le premier à proposer le concept MaaS (Model as a Service) dans l'industrie. Sa plateforme Lingji a hébergé des services cloud à grande échelle de pointe tels que Tongyi Qianwen, Stable Diffusion, ChatGLM-v2, Baichuan. , et le modèle Jiang Ziya ; en outre, la communauté Alibaba Cloud Magic a rassemblé plus de 2 millions de développeurs d'IA et plus de 1 000 modèles d'IA de haute qualité. Le nombre cumulé de téléchargements de modèles a dépassé 75 millions, ce qui en fait le premier modèle open source. communauté pour les grands modèles en Chine.
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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.

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.

(Global TMT, 10 novembre 2023) Le 9 novembre, Zhao Ming, PDG de Honor Terminal Co., Ltd., a été invité à assister au sommet de Wuzhen de la Conférence mondiale sur Internet 2023, au « Forum de coopération numérique de l'Initiative mondiale pour le développement » et prononcer un discours d'ouverture. « Le plus grand facteur affectant l'industrie de l'électronique grand public n'est pas le cycle économique, mais le cycle d'innovation. Bien que le marché des smartphones continue d'être sous pression et que le cycle de remplacement des utilisateurs ait été prolongé, ce qui a posé d'énormes défis à la chaîne industrielle, Zhao Ming estime que « les grands modèles d'IA, la 5G+, etc. Les technologies innovantes donnent naissance à de nouvelles fonctionnalités, de nouvelles formes, de nouvelles catégories et de nouveaux écosystèmes de services pour les terminaux intelligents, apportant de nouvelles opportunités pour le développement des terminaux intelligents. » cette année, Honor a lancé successivement Honor MagicV2, qui fait entrer le paravent dans l'ère du millimètre. Extrêmement fin et élégant ;

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.
