大規模な AI モデルが開花しようと競い合っていますが、テクノロジー大手はなぜ導入を計画しているのでしょうか?

#AI 大型モデルが現在の人工知能産業の発展における主要テーマになっていることは疑いの余地がありません。 2022 年 11 月の発表以来、ChatGPT のコンセプトは発酵を続け、世界的なテクノロジー大手が大規模な AI モデル製品のリリースに向けて競い始めています。今、この傾向は中国にも波及し、さらに強くなっています。

2023 年 4 月 11 日、Alibaba Cloud は、複数ラウンドの対話、コピーライティングの作成、論理的推論、および多言語サポートの機能を備えた大型モデル製品「Tongyi Qianwen」を正式にリリースしました。同時に、アリババグループ会長兼最高経営責任者（CEO）兼アリババクラウドインテリジェンスグループCEOの張勇氏は、将来的にすべてのアリババ製品が「同義前文」大型モデルに接続され、全面的に変革されると発表した。

実際、最近 AI ビッグ モデルに参入したテクノロジー企業は Alibaba Cloud だけではなく、Baidu、Huawei、360、SenseTime などの企業も AI ビッグ モデルを立ち上げており、その多くは製品面では、自社の大型モデル製品を近々発表すると発表する企業が増えている。

それでは、大規模な AI モデルはどのような用途に使われるのでしょうか?なぜテクノロジー大手がこのゲームへの参加を急いでいるのか?

AI ラージ モデルとは何ですか?

AI ラージ モデルは、大規模な言語モデルであり、以下に基づいて人間のようなテキストを理解、解釈、生成するように特別に設計されています。大量の入力データの人工知能モデル。その主な目的は、テキスト分類、感情分析、機械翻訳、要約、質問応答、コンテンツ生成などのさまざまな自然言語処理 (NLP) タスクを実行することです。

大規模な AI モデルは通常、教師あり学習と呼ばれる方法を使用してトレーニングされることが理解されています。まず、大規模なテキスト入力とそれに対応する出力がモデルに供給され、新しい入力が与えられた場合の出力が予測されます。 AI の大規模モデルは、最適化アルゴリズムを使用してパラメーターを調整し、予測と実際の出力の差を最小限に抑えます。次に、トレーニング データがミニバッチでモデルに供給されます。モデルはバッチごとに予測を行い、検出されたエラーに基づいてパラメーターを修正します。このプロセスを数回繰り返すことで、モデルはデータ内の関係やパターンについて徐々に学習できるようになります。

その結果、AI の大規模モデルは、従来の言語モデルやアルゴリズムよりも高い精度の予測を提供し、より複雑なタスクをより速く実行できるようになります。同時に、モデルは大規模なデータセットでトレーニングされているため、開発者がそのような手法をアプリケーションに実装するために必要な作業は少なくなります。速度と精度が向上した AI ラージ モデルは、顧客エクスペリエンスを大幅に向上させる、特定のユースケース向けの自然言語処理対応ソリューションを作成する十分な機会を企業に提供します。

AI 大規模モデルはどのようなシナリオに適用できますか?

AI ラージモデルは非常に強力なツールとして、さまざまな分野に応用できると言っても過言ではありません。

たとえば、小売業では、AI 大型モデルは、パーソナライズされた推奨事項を提供し、顧客の問い合わせに答え、購入を支援することで、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。企業はチャットボットを使用して、自然な環境で顧客と対話し、顧客サポートを提供し、質問に答え、購入プロセスを顧客に案内することができます。大規模な AI モデルを使用して顧客データを分析し、たとえば過去の購入を分析し、興味を持ちそうな新製品を提案するなど、パーソナライズされた推奨事項を提供することもできます。

金融分野では、AI の大規模モデルは財務レポート、ニュース記事、その他の財務データを適切に分析して、財務アナリストの意思決定を支援します。

ヘルスケアでは、AI を使用した大規模なモデルを使用して、患者を監視してリアルタイムのアラートを提供したり、科学研究を分析して新薬の特定に役立てたり、電子医療記録を分析して患者ケアを改善したり、インタラクティブなシミュレーションや仮想データを提供したりすることができます。患者とのやり取り、教育に役立ちます。

教育現場では、教師は大規模な AI モデルを使用して生徒のデータを分析し、パーソナライズされた推奨事項を提供し、生徒が追加の支援が必要な領域を示唆することができます。

マーケティングにおいて大規模な AI モデルを使用する最良の方法の 1 つは、調査を実施することです。大規模な AI モデルはアイデアを簡潔に要約できるため、必要な答えを得るために何十もの Web サイトを検索する必要はありません。また、AIラージモデルは顧客データを活用することでパーソナライズされたレコメンデーションを提供することもでき、より良いサービスを提供することも可能です。

AI ビッグ モデルが、企業が戦略的優位性を獲得し、急速に変化する市場で競争力を維持し、顧客に真のビジネス価値を提供するのに役立つ革新的なテクノロジーであることは疑いの余地がありません。

International Data Corporation (IDC) が発表した「2023 V1 Global Artificial Intelligence Expenditure Guide」によると、人工知能技術の継続的な進歩により、モデルの精度が大幅に向上し、AI ソフトウェアの性能が向上しています。大量の高次元データを処理し、複雑なデータをより効率的に処理します。コンピュータービジョンの観点から見ると、大規模な AI モデルは画像やビデオをより適切に認識し、より高い認識精度を達成できます。 IDC は、AI ソフトウェア支出は 2026 年に 76 億 9,000 万米ドルに増加し、市場全体の約 29% を占め、2021 年から 10 ポイント増加すると予測しています。

より多くの新しい AI モデルが登場し続けるにつれて、人工知能業界に巨大な想像力の余地と市場機会がもたらされることがわかります。

最後に次のように書きます:

現在、デジタル経済の発展は世界的なコンセンサスとなっています。戦略的な新興テクノロジーとして、人工知能はますます産業のアップグレードと生産性向上の中核的な原動力になりつつあります。 ChatGPT の出現により、人々は人工知能の開発における大規模な AI モデルの重要性を認識するようになりました。

現在、大規模な AI モデルをめぐる戦いが始まり、さまざまな巨人がゲームへの参入に向けて準備を進めています。将来誰が目立つかはわかりませんが、確実なことは、大規模な AI モデルの継続的な開発により、人工知能技術の大規模な普及が加速され、人類社会が真のインテリジェント時代に移行できるようになるということです。 。

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