Bing Chat のベンチマーク: Wenxin Yiyan 言語モデルに基づく、Baidu Search の小規模パブリック ベータ版「会話」機能
5 月 9 日のニュース、IT ハウスのネチズンの寄稿によると、Baidu Search は最近、Baidu のベースとなる生成 AI の「会話」機能の小規模な公開テストを開始しました。 Wenxin Yiyanda 言語モデル。
この製品は、Baidu Knowledge Enhanced Large Language Model Wen Xinyiyan に基づいており、Microsoft 検索エンジン Bing のベンチマークを行い、OpenAI 企業 ChatGPT New Bing を統合しています。サービス後。
ブランド広報研究所からのニュースによると、Baidu AI ダイアログの現在のテスト チャネルは、Baidu のメイン Web サイトと Baidu アプリであり、独立した Web サイトは Chat.Baidu.com です。このサービスを使用するユーザーは、次のことを行う必要があります。 Baidu アカウントを持ってログインします。現在、テスト対象外のユーザーは正常にウェブサイトにアクセスすることができず、ページに入った後「404 Not Found」が表示され、百度本ウェブサイトおよび百度アプリにアクセスすると該当の入り口が表示されません。
Baidu AI ダイアログは、音声入力とテキスト入力の 2 つの入力オプションを提供し、豊富なオンライン アプリケーションも提供します。 AI ダイアログ インスピレーション センターによると、この製品は Excel 数式エディター、ヴィンセント図、漢文翻訳、レシピ、夢解釈、AI 詩作、法律相談、会社命名、AI 署名要求などの機能をサポートしていることが示されています。
Baidu AI ダイアログ独自の回答に基づいて、大規模なモデルに基づいてネットワーク全体の検索結果を統合し、より信頼できる回答を提供し、ソーシャル メディアのコピーライティング/生成された画像/Write などのインスピレーションの作成と提供を支援します。週次レポートの作成、旅行ガイドの提供など、ユーザーの個別のニーズに基づいた意思決定を支援します。
5月4日、Baiduの創設者、会長兼最高経営責任者(CEO)のRobin Li氏は、社内の「新使命6周年およびBaidu Pride Award Ceremony」で、Wen Xinyiyanが1か月以上社内テストを受け、完成したことを明らかにした。 4 つの主要なテクノロジーのアップグレードにより、大規模モデル推論のコストは元の 10 分の 1 に削減され、推論パフォーマンスは 10 倍近く向上しました。
以上がBing Chat のベンチマーク: Wenxin Yiyan 言語モデルに基づく、Baidu Search の小規模パブリック ベータ版「会話」機能の詳細内容です。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。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









Centos Shutdownコマンドはシャットダウンし、構文はシャットダウン[オプション]時間[情報]です。オプションは次のとおりです。-hシステムをすぐに停止します。 -pシャットダウン後に電源をオフにします。 -r再起動; -t待機時間。時間は、即時(現在)、数分(分)、または特定の時間(HH:mm)として指定できます。追加の情報をシステムメッセージに表示できます。

CENTOSシステムでHDFS構成をチェックするための完全なガイドこの記事では、CENTOSシステム上のHDFSの構成と実行ステータスを効果的に確認する方法をガイドします。次の手順は、HDFSのセットアップと操作を完全に理解するのに役立ちます。 Hadoop環境変数を確認します。最初に、Hadoop環境変数が正しく設定されていることを確認してください。端末では、次のコマンドを実行して、Hadoopが正しくインストールおよび構成されていることを確認します。HDFS構成をチェックするHDFSファイル:HDFSのコア構成ファイルは/etc/hadoop/conf/ディレクトリにあります。使用

Centosシステムの下でのGitlabのバックアップと回復ポリシーデータセキュリティと回復可能性を確保するために、Gitlab on Centosはさまざまなバックアップ方法を提供します。この記事では、いくつかの一般的なバックアップ方法、構成パラメーター、リカバリプロセスを詳細に紹介し、完全なGitLabバックアップと回復戦略を確立するのに役立ちます。 1.手動バックアップGitlab-RakeGitlabを使用:バックアップ:コマンドを作成して、マニュアルバックアップを実行します。このコマンドは、gitlabリポジトリ、データベース、ユーザー、ユーザーグループ、キー、アクセスなどのキー情報をバックアップします。デフォルトのバックアップファイルは、/var/opt/gitlab/backupsディレクトリに保存されます。 /etc /gitlabを変更できます

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

CentOSにMySQLをインストールするには、次の手順が含まれます。適切なMySQL Yumソースの追加。 yumを実行して、mysql-serverコマンドをインストールして、mysqlサーバーをインストールします。ルートユーザーパスワードの設定など、MySQL_SECURE_INSTALLATIONコマンドを使用して、セキュリティ設定を作成します。必要に応じてMySQL構成ファイルをカスタマイズします。 MySQLパラメーターを調整し、パフォーマンスのためにデータベースを最適化します。

CENTOSシステムでGitLabログを表示するための完全なガイドこの記事では、メインログ、例外ログ、その他の関連ログなど、CentosシステムでさまざまなGitLabログを表示する方法をガイドします。ログファイルパスは、gitlabバージョンとインストール方法によって異なる場合があることに注意してください。次のパスが存在しない場合は、gitlabインストールディレクトリと構成ファイルを確認してください。 1.メインGitLabログの表示

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所
