


China Telecom は、800GWDM 既存ネットワークに基づく業界初のキロカード分散ロスレス インテリジェント コンピューティング ネットワーク検証を完了
2. 中国電信研究所、中国電信北京会社、天一雲会社は共同で、中国電信の既存ネットワーク上で 800G C+L 技術に基づく 1024 枚のカードを備えた大規模分散クラスターを提供します容量帯域幅により、120 キロメートルにわたる 1,000 億のパラメータを持つ大規模モデルの分散トレーニングが可能になり、パフォーマンスは集中トレーニングの 95% 以上に達します。
3. データ伝送の広帯域幅の問題に対応して、チャイナテレコムは高次変調方式を備えた単一波長 800G 技術を採用してスペクトル効率を向上させ、現在の業界のホットスポットC+Lバンド技術 超大伝送帯域幅を実現するために、中国電信武清と潤沢コンピューター室の間にファーウェイの伝送装置が使用され、複数のループバックを通じて大帯域幅の相互接続インテリジェントコンピューティング検証ネットワークが構築され、その距離は120kmに達しました。 。
4. データ伝送の高信頼性の問題に対応して、チャイナテレコムはリンクエラー、波長障害、ファイバー障害などの異常なテスト実験を完了しました。その結果は、 800G サービス波の中断により、コンピューティング効率が 40% 以上低下し、100 ミリ秒を超える光ファイバー障害はコンピューティング効率の大幅な低下を引き起こしたり、トレーニングの中断を引き起こす可能性があります。公式情報によると、WSON リルート回復テクノロジーは、2 点間のリルート回復時間を 50 ミリ秒以内に制御するために使用されており、分散インテリジェント コンピューティング サービスの信頼性の高い相互接続を確保し、コンピューティング効率を最大化できます。
5. 伝送リンクの高効率の問題に対応して、チャイナテレコムは、コンピューティングとネットワークの協調的な時分割多重化を実現するために、分単位の波長で動的に解体および建設するソリューションを提案しました。 、ネットワークリソースの使用率が効果的に向上します。この検証により、地域、レベル、主題を超えたコンピューティング能力の信頼性の高い協調スケジューリングの基礎が築かれました。
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5月30日、TencentはHunyuanモデルの包括的なアップグレードを発表し、Hunyuanモデルに基づくアプリ「Tencent Yuanbao」が正式にリリースされ、AppleおよびAndroidアプリストアからダウンロードできるようになりました。前のテスト段階のフンユアン アプレット バージョンと比較して、Tencent Yuanbao は、日常生活シナリオ向けの AI 検索、AI サマリー、AI ライティングなどのコア機能を提供し、Yuanbao のゲームプレイもより豊富で、複数の機能を提供します。 、パーソナルエージェントの作成などの新しいゲームプレイ方法が追加されます。 Tencent Cloud 副社長で Tencent Hunyuan 大型モデルの責任者である Liu Yuhong 氏は、「テンセントは、最初に大型モデルを開発しようとはしません。」と述べました。 Tencent Hunyuan の大型モデルは、ビジネス シナリオにおける豊富で大規模なポーランド テクノロジーを活用しながら、ユーザーの真のニーズを洞察します。

Volcano Engine の社長である Tan Dai 氏は、大規模モデルを実装したい企業は、モデルの有効性、推論コスト、実装の難易度という 3 つの重要な課題に直面していると述べました。複雑な問題を解決するためのサポートとして、適切な基本的な大規模モデルが必要です。また、サービスは低コストの推論を備えているため、大規模なモデルを広く使用できるようになり、企業がシナリオを実装できるようにするためには、より多くのツール、プラットフォーム、アプリケーションが必要になります。 ——Huoshan Engine 01 社長、Tan Dai 氏。大きなビーンバッグ モデルがデビューし、頻繁に使用されています。モデル効果を磨き上げることは、AI の実装における最も重要な課題です。 Tan Dai 氏は、良いモデルは大量に使用することでのみ磨かれると指摘しました。現在、Doubao モデルは毎日 1,200 億トークンのテキストを処理し、3,000 万枚の画像を生成しています。企業による大規模モデルシナリオの実装を支援するために、バイトダンスが独自に開発した豆包大規模モデルが火山を通じて打ち上げられます。

1. 背景の紹介 まず、Yunwen Technology の開発の歴史を紹介します。 Yunwen Technology Company ...2023 年は大規模モデルが普及する時期であり、多くの企業は大規模モデルの後、グラフの重要性が大幅に低下し、以前に検討されたプリセット情報システムはもはや重要ではないと考えています。しかし、RAG の推進とデータ ガバナンスの普及により、より効率的なデータ ガバナンスと高品質のデータが民営化された大規模モデルの有効性を向上させるための重要な前提条件であることがわかり、ますます多くの企業が注目し始めています。知識構築関連コンテンツへ。これにより、知識の構築と処理がより高いレベルに促進され、探索できる技術や方法が数多く存在します。新しいテクノロジーの出現によってすべての古いテクノロジーが打ち破られるわけではなく、新旧のテクノロジーが統合される可能性があることがわかります。

4月4日のニュースによると、中国サイバースペース局は最近、登録された大型モデルのリストを発表し、その中にチャイナモバイルの「九天自然言語インタラクション大型モデル」が含まれており、チャイナモバイルの九天AI大型モデルが生成人工言語を正式に提供できることを示した。外部世界への諜報機関。チャイナモバイルは、これは中央企業が開発した初めての大規模モデルであり、国家の「生成人工知能サービス登録」と「国内深層合成サービスアルゴリズム登録」の二重登録を通過したと述べた。報告によると、Juiutian の自然言語インタラクション大規模モデルは、強化された業界能力、セキュリティ、信頼性の特徴を持ち、フルスタック ローカリゼーションをサポートしており、90 億、139 億、570 億、1000 億などのさまざまなパラメータ バージョンを形成しており、クラウド、エッジ、エンドでは状況が異なりますが、柔軟に導入できます。

この男性は 1,000 を超える大型モデルを接続し、シームレスに接続して切り替えることができることに注目してください。最近、ビジュアル AI ワークフローが開始されました。直感的なドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを提供し、ドラッグ、プル、ドラッグして、無限のキャンバス上に独自のワークフローを配置できます。ことわざにあるように、戦争にはスピードがかかります。Qubit は、この AIWorkflow がオンラインになってから 48 時間以内に、ユーザーがすでに 100 ノードを超える個人ワークフローを構成したと聞きました。早速ですが、今日私が話したいのは、LLMOps 企業である Dify とその CEO の Zhang Luyu についてです。 Zhang Luyu は Dify の創設者でもあります。ビジネスに入社する前は、インターネット業界で 11 年の経験がありました。私は製品設計に携わっており、プロジェクト管理を理解しており、SaaS について独自の洞察を持っています。その後彼は

テストの問題が簡単すぎると、上位の生徒も下位の生徒も 90 点を獲得でき、その差は広がりません。Claude3、Llama3、さらには GPT-5 などのより強力なモデルが後にリリースされるため、業界はより困難で差別化されたモデルのベンチマークが緊急に必要です。大型モデルアリーナの背後にある組織 LMSYS は、次世代ベンチマーク Arena-Hard を発表し、広く注目を集めました。 Llama3 命令の 2 つの微調整されたバージョンの強度に関する最新のリファレンスもあります。全員が同様のスコアを持っていた以前の MTBench と比較すると、アリーナとハードの識別は 22.6% から 87.4% に増加し、一目で強くも弱くもなりました。 Arena-Hard は、アリーナからのリアルタイムの人間データを使用して構築されており、人間の好みとの一致率は 89.1% です。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

6月13日のニュースによると、Byteの「Volcano Engine」公開アカウントによると、Xiaomiの人工知能アシスタント「Xiao Ai」はVolcano Engineとの協力に達し、両社はbeanbao大型モデルに基づいて、よりインテリジェントなAIインタラクティブ体験を実現するとのこと。 。 ByteDance が作成した大規模な豆包モデルは、毎日最大 1,200 億のテキスト トークンを効率的に処理し、3,000 万個のコンテンツを生成できると報告されています。 Xiaomi は、Doubao 大型モデルを使用して、独自モデルの学習能力と推論能力を向上させ、ユーザーのニーズをより正確に把握するだけでなく、より速い応答速度とより包括的なコンテンツ サービスを提供する新しい「Xiao Ai Classmate」を作成しました。たとえば、ユーザーが複雑な科学的概念について質問する場合、&ldq
