3 つの力が重なり、コンピューティング能力の生産性に変化が生じています
コンピューティング パワーの誕生以来、人々はコンピューティング パワーに大きな期待を寄せてきました。AlphaGo であれ、人工知能分野での最初のアプリケーションであれ、今日人気のコンピューティング ネットワークであれ、コンピューティング パワーが原動力となっているのは明らかです。デジタル経済を支える力、発展の「重要なエンジン」。
ある意味、コンピューティング能力は現在、点と線からネットワークへの過渡期にあります。コンピューティング能力は、デジタル経済の中核となる生産性です。過去の産業革命における蒸気機関や電気などと同様に、コンピューティング パワーの大幅な発展は生産性と生産関係を変革しますが、これはユビキタス コンピューティング パワー ネットワークに基づいています。
コンピューティング パワー ネットワークを中心に、市場は主にコンピューティング パワー サービス プロバイダー、オペレーター、インターネット メーカーの 3 つの勢力を形成しています。さまざまなリソースの寄付によって、さまざまなタイプのメーカーの参入アイデアが決まります。さまざまな業界の推進力を考慮すると、コンピューティング パワー サービス ネットワークの方向性を誰が決定するのでしょうか?
1. コンピューティング能力の「ハイライトの瞬間」
コンピューティング能力は、ビッグデータ、クラウド コンピューティング、ブロックチェーン、人工知能、重要な開発支援は、インターネット産業、電子情報製造産業、デジタル技術サービス産業などのデジタル基幹産業の発展と密接に関係しています。
IBM スーパーコンピューター Deep Blue がチェスの名手カスパロフを破った 1997 年から、AI e スポーツ チーム OpenAI Five が「dota」で人間チームと対戦した 2019 年 4 月まで、2 :0 世界チャンピオンOGチームに完勝。 AI の勝利は、コンピューティング能力の「ハイライト」を示すものでもあります。
科学研究スタッフの努力により、AI の計算能力は向上し続けており、人間の数倍の計算能力で大量のデータを処理することができます。競技ゲームで世界チャンピオンを破った OpenAI Five を例に挙げると、当時、OpenAI Five の毎日のトレーニングは 250 年のシミュレーション経験に相当し、そのトレーニング時間と計算能力は通常のAIをはるかに上回ると推定されています。
ChatGPT の普及により、大規模モデル、ビッグデータ、高い計算能力に基づく人工知能コンテンツ自動生成技術 (AIGC) がホットな検索として推進され、その結果、市場、コンピューティング能力要件の想像力の空間。
データによると、ChatGPT の総計算電力消費量は約 3640PF 日です (つまり、1 秒あたり 1 京回計算すると、計算に 3640 日かかります)。 7 ~ 8 の投資規模が必要です。30 億および 500P のコンピューティング能力を備えたデータセンターで運用をサポートできます。
実際、近年、コンピューティングパワーテクノロジーが生活のあらゆる側面に徐々に浸透し、さまざまな統合アプリケーションが登場しています。
コンピューティングパワーインフラの構築は、データの利点を解放し、デジタル経済の革新的な発展を促進するための重要な「基盤」であり、デジタル経済の発展を促進するホットな分野となっています。各地の経済を活性化させ、投資の活性化に一役買っています。
2. 鍵はコンピューティング パワー ネットワークにあります
コンピューティング パワー ネットワークは、新しいネットワーク テクノロジを使用して、クラウド、エッジ、ターミナルなどの分散コンピューティング パワー ノードを接続します。 、動的かつリアルタイムにコンピューティングリソースの状況を把握し、ビジネスニーズに応じて全体的な割り当てとスケジューリングを実行します。
将来的には、コンピューティング能力を手に入れることは、水や電気を手に入れるのと同じくらい便利で安価になるでしょう。コンピューティングパワーネットワークは、このデジタル経済とインテリジェンスの時代の象徴的なインフラストラクチャーとなるでしょう。
2022 年の初めに、国家発展改革委員会、中国中央サイバースペース局、工業情報化部、国家エネルギー局は共同で、次のことに同意する通知を発行しました。北京・天津・河北地域、長江デルタ、広東・香港・マカオ大湾区に建設プロジェクトを設立し、成都、重慶、内モンゴル、貴州、甘粛、寧夏を含む8か所で建設プロジェクトを設立した。国家コンピューティングハブノードの構築を開始し、10の国家データセンタークラスターを計画しています。
現時点で、国家統合ビッグデータセンターシステムの全体的なレイアウト設計が完了し、「東部データと西部カウンティング」プロジェクトが正式に開始されました。
「「East and West」は初めて、コンピューティング電力リソースを水、電気、ガスなどの基本リソースのレベルにアップグレードしましたGaojia 戦略より 高レベルの観点からコンピューティング能力の標準を計画し、統合されたコンピューティング能力システムを構築します。
「東に数える、西に数える」プロジェクトは始まったばかりで、コンピューティングパワーネットワークをどのように構築するかについて、さまざまな意見が衝突しています。
送電網の中核は電力であり、コンピューティング ネットワークの中核もコンピューティング能力でなければなりません。「西から東への電力」の 3 つの主要プロジェクトに例えると、 「送水」、「南から北への分水」、「西から東へのガス送水」の利用者 生産資源として電気、水、天然ガスを使用し、橋や道路を建設し、水を分水し、運河を開き、建設します。高圧送電塔や天然ガスパイプラインなど、基本的な目的は、生産リソースを使用シナリオに近づけ、より広く使用できるようにし、さまざまな業界で一般的な選択肢となるようにすることです。直接または間接のインフラストラクチャは、無限の電力を供給します。経済発展。
ネットワークの重要性が高まっているのは、まさにネットワークがコンピューティング能力の発展に適合していないからです。初期の頃は、電力ネットワークも電力網への経路を構築する必要がありました。今日では、電力供給者以外に、送電ネットワークについては誰も気に留めておらず、電力そのものについてのみ関心を持っています。
2022 年の中国コンピューティング能力開発セミナーで、中国情報通信技術院クラウドコンピューティングおよびビッグデータ研究院所長の何宝紅氏は、電力からの類推で次のように述べました。グリッドと水道電力網に加えて、コンピューティング電力業界もまた、コンピューティングを中心とし、インターネットをキャリアとする全国的なコンピューティング ネットワークを構築する必要があります。
その中で、一般的なコンピューティング能力、高性能コンピューティング能力、AI分野向けのインテリジェントなコンピューティング能力など、さまざまなタイプのコンピューティング能力の構築に注目する必要があります。さらに、インテリジェントで柔軟な効果的な供給を実現するには、コンピューティング能力、リソースの説明、管理、スケジューリング、割り当て、その他の要素も十分に考慮する必要があります。
「Eastern Digital and Western Calculation」プロジェクトでは、中核となる生産リソースはコンピューティング パワーであり、ネットワーク サービスはコンピューティング パワーに依存して存在します。
したがって、市場の 3 つの勢力の中で、十分に低いしきい値と十分に幅広いアプリケーションを備えて、電気、水道、天然ガスのインフラストラクチャに向けてコンピューティング パワーを進化させることができる者は誰でも、コンピューティング パワー ネットワークの未来を表すことができます。
3. コンピューティング パワーの起源に属する 3 つの力
業界チェーンにおけるコンピューティング パワー サービス プロバイダー、オペレーター、インターネット メーカーの役割を細分化すると、コンピューティングパワーを中心とした産業の状況がはっきりとわかります。
コンピューティング パワー サービス プロバイダーの中核は、コンピューティング パワー自体に焦点を当てており、ますます多様化する顧客の要求に合わせて多様で統合されたコンピューティング パワーを構築することにさらに注意を払っています。外部環境と業界自体の進化の影響により、純粋なインテリジェント コンピューティングやスーパーコンピューティングでは顧客のニーズを満たすことができなくなり、ABC (人工知能、ビッグ データ、クラウド コンピューティング) の深い統合とスケジューリングのシステム エンジニアリングが次の焦点となります。
オペレーターの利点はネットワークにあります。堅牢なネットワークはコンピューティング能力の最良の伝達手段です。オペレーターはまた、コンピューティングパワーサービスプロバイダーの最良のアシスタントでもあります。同時に、オペレーターは、地域レベルでの人員配置により、コンピューティングパワーの放射範囲を広げることができ、コンピューティングパワーが十分に普及し、使いやすくなれば、コンピューティングパワーサービスネットワークの開発が大幅に加速されるでしょう。
China Mobile のコンピューティング パワー ネットワークの構築を例に挙げると、China Mobile はそれを「3 つのステップ」に分けています。現在はユビキタス コラボレーションの最初のステップにあり、重要な焦点はリソースです。ほとんどのユーザーのワンストップアクティベーションのニーズを満たすモバイル。第 2 ステップは、効率的なオーケストレーション、スケジューリング、統合管理を核とする「東デジタルと西のコンピューティング」コンピューティング ネットワーク脳を構築することです。最後のステップは、コンピューティングとネットワークの共生を統合するためのリソースの最適な割り当てを実現すること、データに最適な場所を見つけさせ、コンピューティング能力の無駄を避け、その有用性を最大化することです。
インターネット サービス プロバイダーのほとんどは、独自のビジネス シナリオから出発し、特定の種類のビジネスでは優れた技術的蓄積を持っていますが、逆に、一部の低レベルのインフラストラクチャ分野では、その出発点もまた、インターネット メーカーは、グローバルな視点を持つよりも、「東から西へ番号を付ける」ような国家レベルのプロジェクトにおいて、単一点のブレークスルーと要求の指導に適しています。
長期的には、コンピューティング パワー サービス プロバイダーはコンピューティング パワーの中核を把握し、「東洋と西洋の計算」プロジェクトの本質に近づいています。企業顧客が最終的に必要としているのは、商業開発においては、その産業支援施設を検討する必要があります。
「東のデジタルと西のデータ」は、データ伝送の方法を変えるのではなく、データ伝送の方向を変えただけです。オペレーターパイプラインの傾向を逆転させた要因 電力が主力、ネットワークが補助的という位置づけは変わらない コンピューティングパワーの進化の方向に合わせてネットワークも変化し、ユーザーが必要とするところにコンピューティングパワーを届ける必要がある
インターネット メーカーの e コマース、ゲーム、検索などのビジネスもコンピューティング パワー サービス プロバイダーに依存しており、両者の関係は「生産が消費を決める」に似ています。インターネット メーカーの上位レベルのアプリケーション イノベーションのみが達成できます。
インターネット メーカーの第 2 の成長曲線として、クラウド コンピューティングは本質的にコンピューティング パワー サービス プロバイダーの別の形態です。国家インフラの頂点に立つと、コンピューティング パワーにはより多くのボトムレベル コンピューティングが必要になります。思考、最下層の思考が上部構造を決定します。
まとめると、コンピューティング パワー サービス プロバイダーは、「東デジタルと西の計算」プロジェクトの中核的な役割になります。もちろん、「東のデジタルと西の計算」プロジェクトにはサポートが必要です。産業チェーン全体にわたるさまざまなタイプのプレーヤーの協力を通じてのみ、ブレークスルーを実現し、コンピューティングパワーに基づいた産業モデルを確立することができ、それは産業構造と産業分業をできるだけ早く明確にし、私の産業の着実な発展を促進するのに役立ちます。国の「東のデジタルコンピューティングと西のコンピューティング」プロジェクト。
ただし、注意しなければならないのは、「東洋の数字と西洋の数字」プロジェクトには、計算能力の普遍的な供給など、解決すべき課題がまだ多くあるということです。 。
コンピューティングパワーは依然として「贅沢品」であり、コンピューティングパワーネットワークは包括的なコンピューティングパワーを提供する最適なソリューションとなっており、インテリジェント時代の象徴的なインフラストラクチャーになる可能性があります。
現在、コンピューティング能力は、ほとんどの企業、科学研究機関、個人にとって贅沢品であり、一般大衆に利益をもたらす基本的なリソースにはなっていません。
同時に、コンピューティング能力の標準化と異種コンピューティング能力へのアクセスを通じて、コンピューティング能力の過度の集中を避けることができます。クラウド コンピューティング能力は比較的成熟していますが、それをどのように保護するか? クラウド間のコンピューティング能力には差があるため、コンピューティング能力の標準化にはさらなる調整と進歩が必要です。
さらに、計算能力のスケジューリングも難しい問題ですが、一方で、計算能力のスケジューリングは、ユーザーが便利に計算能力を使用できるように、計算能力の使用の利便性を確保する必要があります。一方、コンピューティングパワーリソースのスケジューリングは、コンピューティングパワーリソース割り当ての自動化とインテリジェンスをサポートし、コンピューティングパワーニーズの合理的な配分を確保し、コンピューティングパワーリソースの利用率を高め、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。
コンピューティング電力サービス ネットワークの主な矛盾を理解すれば、他の問題も簡単に解決でき、電力産業の発展を参考にすることができます。
たとえば、送電網会社は電力を標準化し、プロセスの複雑さを簡素化しました。コンピューティング サービス プロバイダーも、特定のビジネスを単にアップグレードして変革するのではなく、標準化され洗練された管理を提供できます。
コンピューティングパワーサービスシステムは、単にコンピューティングパワーを提供するだけではなく、総合的なサービス能力を重視し、業界全体でコンピューティングパワーサービスシステムの構築とエコロジー構築に注力しています。チェーンは連携してエコロジーの観点からスタートし、エコロジーにフィードバックし、健全な好循環コンピューティング電力サービス ビジネス モデルを作成する必要があります。
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検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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

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