アリババ銭文の大型モデルは産業用ロボットとDingTalk遠隔コマンドを組み合わせて実験を行うことに初めて成功した
4月28日のニュースによると、昨日福州で第6回デジタル中国建設サミットが開幕したITハウスは、アリババ会長兼最高経営責任者(CEO)、アリババクラウドインテリジェンスCEOの張勇氏が公式アリババクラウドから次のことを学びました。メインフォーラムで講演した同氏は、「デジタル化が基礎であり、インテリジェンスが方向性である。現在の人工知能の波は、20年前のデジタル化の波と同じくらい重要な機会である。業界は新たな歴史の出発点に立っている」と語った。インテリジェンスの時代。
アリババ取締役会長兼CEO、アリババクラウドインテリジェンスグループCEOのZhang Yong氏が、第6回デジタル中国建設サミットに出席しました
Zhangヨン氏の見解は、人工知能と実体経済の深い統合という新たなラウンドは、生産や運営など産業慣行のあらゆる側面を根本的に変革するだろうというものだ。張勇氏は、実体経済はインテリジェンスの主戦場であり、何千もの産業が再定義されるだろうと述べた。
Zhang Yong 氏は、Alibaba Cloud のエンジニアが大型の Qianwen モデルを産業用ロボットに接続する実験を行っていることを明らかにし、DingTalk ダイアログ ボックスに人間の言語の文章を入力することで、ロボットに遠隔から動作を命令できるようになりました。アリババクラウドが同日公開したデモンストレーションビデオには、この実験の結果が示されていた――「のどが渇いた、何か飲み物を見つけよう。」エンジニアがDingTalkダイアログボックスを通じてロボットに指示を出すと、Qianwenの大型モデルはすぐに理解した指示の内容 そして、「わかりました、飲み物を探します」と答えました。
その後、Qianwen Big Model がバックグラウンドで一連のコードを自動的に作成し、送信しました。それをロボットに伝えると、ロボットは周囲の環境を認識し始め、近くのテーブルから水の入ったボトルを見つけ出し、移動、掴み、届けるという一連の動作を自動で完了し、エンジニアに届けることに成功する。 SF映画でロボットと人間が交流するシーンが現実になりつつあります。
製造分野において産業用ロボットは「最高の宝石」として知られており、長い間、産業用ロボットの開発と納入の敷居は比較的高かった。ロボットと機能のタスクは、生産ラインの固有のタスク要件に適合する前に、エンジニアが手動で記述し、繰り返しデバッグする必要があります。
大型モデルの誕生により、産業用ロボットの新たな扉が開かれました。 Alibaba Cloud のエンジニアは、「大規模な AI モデルはロボットの限界を打ち破り、人間が自然言語を通じて機械に責任あるタスクを完了するよう命令できるようになり、ロボットに本当の頭脳を与えることができます。」
ロボット開発段階では:エンジニアは、Qianwen を使用して、大規模なモデルがコード命令を自動的に生成して、ロボット機能の開発とデバッグを完了することができ、ロボットのいくつかの新しい機能を作成することもできます。たとえば、ロボットは、掴みなどの基本的な機能の任意の組み合わせや配置を実行できます。より複雑なタスクを完了するための動き;
生産運用中: Qianwen の大規模モデルは、ロボットがタスクを実行するための推論と決定を行う機能を提供します。最前線の作業者はテキストを送信するだけでよく、Qianwen はタスク推論の意図を理解し、それを機械が実行できるものに自動的に変換でき、機械にタスクの実行を命令するコードを理解して、生産効率を効果的に向上させることができます。
Zhang Yong 氏は、「製造業は AI 大型モデルにとって重要な戦場です。今後 10 年間での最大のチャンスは、クラウド、AI、機械の物理世界への統合にあります。水汲みロボットは唯一の存在です。第一歩。将来は人と対話できるようになる。直接コミュニケーションを行う知能ロボットが工場全体の形を変える。」
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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。

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