2つのセッションの代表者は、中国の「ChatGPT」を促進する方法を提案していますか?
ChatGPTに代表される人工知能アプリケーションは、登場するやいなや世界中で普及しました。人気の背景には人工知能の押し寄せる波がある。主要な技術革新をさらに加速するにはどうすればよいでしょうか?人工知能の応用の可能性についてどう考えていますか?今年の全国 2 つのセッションでは、代表者が人工知能に関する意見を表明しました。
科学技術省の王志剛大臣は、「Ministerial Channel」のインタビューで次のように述べました。 「一般的な方向性と大きな分野に影響を与えます。そして、その影響は科学技術そのものの分野にとどまらず、他の分野での応用を可能にすることも含まれる可能性があります。」 このラウンドの技術革命と産業変革をリードする戦略的技術として、人工知能はこれまでに強い波及効果。」
AI技術革新を強化し、開発の機会をつかむ
今年の政府活動報告書によると、我が国は工業情報化省の支援を受けて、11件の人工知能の革新と応用パイロットを構築した。ゾーン。我が国の中核となる人工知能産業の規模は5,000億元に達し、企業数は4,000社近くに達し、スマート端末やロボットなどの象徴的な製品の革新能力は絶えず増加しています。しかし、中国人民政治協商会議全国委員会委員であり、中国人民政治協商会議北京市委員会副委員長であり、市工商連合会会長でもある厳英氏は、我が国の人工知能は、主要な基礎技術分野における基礎レベルおよび一部の技術・応用レベルにおいては、欧米諸国に比べて遅れをとっています。国内のAI産業は依然として技術革新に重点を置いた発展傾向を維持し、世界の人工知能分野の発展と統合する必要がある。
これに関して、全国人民代表大会副議員でiFlytek会長のLiu Qingfeng氏は、認知知能の大規模モデルを使用して、既存の情報の配布と取得方法を変更し、人間とコンピュータの対話方法をアップグレードし、そして、あらゆる階層に対する人工知能の影響を強化します。大規模な認知知能モデルの研究開発に注目し、国際的な最先端レベルのフォローアップとキャッチアップを加速します。
中国人民政治協商会議全国委員会のメンバーであり、360 グループの創設者でもある周宏毅氏は、ChatGPT に代表される人工知能大型モデル技術の大きな飛躍が新たな産業革命を引き起こすと信じています。そして我が国も追いつくべきだ。同氏は、人工知能大型モデル技術の開発は2つの点に基づいて行うべきであると提案し、1つ目は、大手テクノロジー企業の主要な科学研究機関向けの産研連携イノベーションモデルを確立し、中国の「Microsoft Open AI」ポートフォリオを構築してリードすることであると述べた。大規模なモデル技術の研究、2番目に、オープンソースクラウドソーシングのオープンイノベーションエコシステムを作成するために、大規模な国家人工知能モデルを使用した複数の長期オープンソースプロジェクトの確立をサポートします。
AI の開発とセキュリティを調整するための複数のアクションと共同の取り組み
人工知能テクノロジーが革新的に発展する一方で、人工知能の安全性や倫理などの問題にも大きな注目が集まっています。
全国人民代表大会の代表であり、天津理工大学コンピューター理工学部の教授でもある王金松氏は、今後の焦点は中国の新たな課題にどのように積極的に対応するかであると提案した。ネットワークパワー戦略の推進と新たな発展段階における「デジタル中国」の構築、研究開発のブレークスルーや主要デジタル技術の反復応用などの課題を解決する。彼は、人工知能の安全性のための法規制システムの構築を加速し、イノベーションに強固な保証を提供する人工知能テクノロジーガバナンスの枠組みを体系的に作成する必要があると提案しました。
中国情報通信技術学院の副主任エンジニアである王愛華氏は、人工知能の高強度コンピューティング要件は強力なコンピューティング能力に基づいていると述べました。人工知能の基本的なサポート能力の向上を加速し、高品質のデータセット、オープンソースコミュニティ、インテリジェントなコンピューティング能力などのレイアウトと供給を強化して、人工知能の開発に良い条件を提供することが推奨されます。
「人工知能技術は生産性を大幅に向上させることができますが、新たな安全上のリスクももたらします」と中国人民政治協商会議全国委員会のメンバーであり、Qi'anxin Technology Group の会長である Qi Xiangdong 氏は述べています。この目的のために、私たちは安全性の問題に関する研究に注意を払う必要があります。そしてこれに応えて、Qi'anxin は現在、膨大なセキュリティの知識とデータに基づいて、独自の ChatGPT のような大規模なセキュリティ モデルをさらにトレーニングしています。」 2 つのセッションの声から、将来的には産業用 Web サイトがますます増えることが予測できます。人工知能の肩に乗って、私たちは技術革新を達成し、技術的恩恵を享受することができます。そのためには、人工知能の安全性と信頼性を確保することが人工知能の健全な発展の前提条件であるとともに、国際的な人工知能分野における競争と協力にとっても重要な課題であり、政府、業界団体、企業等が取り組む必要がある。安全性と信頼性の概念を人工知能のライフサイクル全体に統合するために協力することです。
以上が2つのセッションの代表者は、中国の「ChatGPT」を促進する方法を提案していますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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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。

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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