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Grands modèles ouverts au public, la concurrence des mannequins s'intensifie à nouveau ?
Grands modèles ouverts au public, la concurrence des mannequins s'intensifie à nouveau ?
De la construction à l'utilisation, les grands modèles commencent désormais à s'envoler dans les foyers des gens ordinaires.
Le 31 août, Baidu, SenseTime, Zhipu AI, Baichuan Intelligence et MiniMax ont officiellement publié des annonces annonçant que leurs modèles de produits à grande échelle seraient ouverts à l'ensemble de la société. Selon les rapports, ces cinq sociétés ont passé avec succès l'examen et le dépôt des « Mesures provisoires pour la gestion des services d'intelligence artificielle générative »
Il convient de mentionner qu'il existe également Byte, Académie chinoise des sciences, Shanghai AI Laboratory, 360, iFlytek et Alibaba Cloud ont également réussi le processus d'enregistrement, portant le total à 11. Parmi eux, iFlytek a annoncé le 5 septembre que le grand modèle cognitif iFlytek Spark est ouvert au public. Les utilisateurs peuvent télécharger l'application « iFlytek Spark » depuis les principaux magasins d'applications ou se connecter au site officiel « iFlytek Spark » pour s'inscrire et l'utiliser. directement. Le même jour, 360 a annoncé que son modèle d'intelligence artificielle générale cognitive à grande échelle auto-développé "360 Intelligent Brain" sera désormais ouvert au public et sera entièrement intégré au 360 "Family Bucket". Le 13 septembre, Alibaba Cloud a annoncé que le grand modèle Tongyi Qianwen était officiellement ouvert au public. Les utilisateurs peuvent se connecter au site officiel de Tongyi Qianwen pour en faire l'expérience. Les utilisateurs d'entreprise peuvent appeler l'API Tongyi Qianwen via Alibaba Cloud...
Quoi. qu'est-ce qu'un grand modèle ?
Les grands modèles font référence à des modèles avec des structures complexes et des données à grande échelle. Ils sont généralement composés de plusieurs sous-modèles et peuvent gérer des tâches et des problèmes plus complexes. L’émergence des grands modèles nous a apporté de nombreux bénéfices. Premièrement, ils peuvent fournir des prévisions et des résultats d’analyse plus précis. Étant donné que les grands modèles sont capables de gérer davantage de données et de variables, ils sont capables de comprendre et d’expliquer les phénomènes de manière plus complète. Deuxièmement, les grands modèles peuvent également offrir des performances et une efficacité supérieures. Étant donné que les grands modèles disposent de plus de puissance de calcul et de puissance de traitement, ils peuvent effectuer des tâches complexes plus rapidement. De plus, les grands modèles peuvent fournir de meilleures solutions d’aide à la décision et d’optimisation. En analysant et en modélisant des données à grande échelle, les grands modèles peuvent nous aider à prendre des décisions plus intelligentes et à trouver des solutions plus optimisées. En bref, l'émergence des grands modèles nous a apporté plus d'opportunités et de défis, et ils continueront à jouer un rôle important dans divers domaines
En tant que modèle d'apprentissage profond qui utilise de grandes quantités de données textuelles pour la formation, les grands modèles peuvent générer des texte linguistique Ou comprendre la signification du texte linguistique, qui est une voie importante vers l'intelligence artificielle. Les grands modèles peuvent être appliqués à diverses tâches d'apprentissage automatique, notamment le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, la traduction automatique, les systèmes de recommandation, l'apprentissage par renforcement, etc., et peuvent aider les gens à accomplir diverses tâches efficacement
Par exemple, par écrit , nous pouvons prendre Wen Xin Yi Yan comme exemple, cela peut aider les utilisateurs à améliorer rapidement l'efficacité de l'écriture. Wenxinyiyan utilise la technologie de l'intelligence artificielle pour analyser le contenu et la langue des articles et fournit des fonctions d'aide à la rédaction telles que du matériel linguistique, des recommandations de paragraphes, une correction grammaticale, une expansion du vocabulaire, etc., aidant ainsi les utilisateurs à améliorer la qualité des articles et l'efficacité de l'écriture
Selon Baidu données de la plate-forme officielle Cela montre que seulement le jour de l'ouverture, c'est-à-dire entre 0h00 et minuit le 31 août, Wen Xinyiyan a répondu à plus de 33,42 millions de questions des internautes et que le nombre d'utilisateurs actifs quotidiens a dépassé 1 million au cours de cette période. 19 heures d'ouverture en téléchargement. Il convient de mentionner que l'application Wen Xinyiyan apparaît également sur les listes populaires de nombreux magasins d'applications et a été en tête de certains classements pertinents des magasins d'applications.
En termes d'écriture de code, prenons comme exemple 360 Intelligent Brain. Ce modèle est basé sur la technologie innovante de génération de code de 360, fournissant des services efficaces de capacité de code et prenant en charge la génération de code exécutable basé sur des descriptions en langage naturel ou un pseudocode à réaliser. tâches de programmation rapides.
En termes de traduction, en prenant comme exemple le grand modèle cognitif iFlytek Spark, il peut réaliser une traduction en temps réel entre plusieurs langues et apporter du confort aux gens. Les données montrent que le 5 septembre, après le lancement du modèle cognitif à grande échelle iFlytek Spark, le nombre d'utilisateurs a dépassé le million en 14 heures.
En tant qu'outil puissant, les grands modèles sont d'une grande importance pour améliorer l'efficacité et la productivité. Selon les dernières prévisions de la taille du marché de l'intelligence artificielle basées sur de grands modèles par l'organisme d'études de marché IDC, la taille du marché chinois de l'intelligence artificielle devrait dépasser 14,7 milliards de dollars d'ici 2023 et dépasser 26,3 milliards de dollars d'ici 2026
Quel est le signification de l'ouverture ?
Alors, que signifie ouvrir les grands modèles au public ?
Ouvrir les grands modèles à la société a les significations suivantes :
Premièrement, promouvoir le progrès technologique. La formation de grands modèles nécessite des quantités massives de données. L'ouvrir au public peut attirer davantage d'utilisateurs vers l'utilisation et les commentaires, obtenant ainsi une plus grande échelle de données pour piloter le développement technologique et l'itération des produits.
Deuxièmement, nous devons cultiver un environnement écologique propice à l’innovation. Ouvrir les modèles à grande échelle à l’usage public peut favoriser la formation d’un écosystème plus actif et innovant. En combinant nos connaissances professionnelles et notre expérience dans divers domaines, nous favoriserons le développement innovant de modèles à grande échelle
Troisièmement, accélérerons la modernisation industrielle. En fait, l’application de modèles à grande échelle ne se limite pas à des domaines spécifiques, mais peut également jouer un rôle dans une variété de scénarios différents. Son ouverture au public contribuera à accélérer l'application industrielle des modèles à grande échelle, favorisant ainsi la modernisation et l'innovation dans tous les domaines
En bref, ouvrir de grands modèles à la société peut contribuer à promouvoir le progrès technologique, à accélérer les applications industrielles, à améliorer les avantages sociaux et à cultiver un écosystème innovant. C'est une opportunité stratégique transcendante. Dans le même temps, l'ouverture des grands modèles au public signifie également que la concurrence dans l'industrie du grand modèle deviendra plus intense, car davantage de personnes peuvent utiliser les grands modèles, ce qui offre en fait plus de possibilités d'application et de promotion des grands modèles. Pour les entreprises disposant d’avantages techniques et d’une compréhension approfondie des scénarios d’application, elles peuvent rapidement augmenter leur part de marché. Les entreprises dont la technologie est faible seront inévitablement confrontées à des défis plus importants.
Écrit à la fin :
L'ouverture des grands modèles au public a apporté une nouvelle dimension à la concurrence dans l'industrie du grand modèle, y compris les capacités en matière de technologie, de données, de puissance de calcul, de scénarios d'application, etc. Afin de parvenir à un développement durable dans cet environnement de marché en constante évolution, les entreprises concernées doivent constamment s'adapter aux changements et renforcer leur propre force.
Actuellement, nous sommes dans un nouveau paradigme de développement dirigé par la numérisation et piloté par l'intelligence artificielle. l’un des principaux moteurs de promotion du progrès social et de l’innovation. Je crois qu'avec le développement et l'application continus de grands modèles, l'intelligence artificielle évoluera rapidement vers un avenir plus large et aura également un impact plus profond sur la société humaine
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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
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
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
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.
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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Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
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