北京は、AIトレーニングに必要な計算能力の供給を調整し、大規模なモデルの中国語コーパスを統合することを計画している
5 月 17 日のニュース: 5 月 12 日、北京は汎用人工知能の革新的な開発を促進するためのいくつかの措置 (2023 ~ 2025 年) (意見募集草案) (以下、草案と呼びます) を発表しました。 「意見募集草案」)では意見を公募し、AIトレーニングに必要な計算能力の協調供給を実施する予定だ。
「コメント草案」では、コンピューティングリソースの全体的な供給能力を強化し、主要なパブリッククラウドベンダーなどの市場主体との協力を強化し、コンピューティングパワーパートナーシップ計画を実施し、パートナーシッププログラムメンバーの最初のグループは、供給技術基準、ソフトウェアおよびハードウェアのサービス要件、コンピューティング電源の供給規模、優先戦略などを明確にし、大学および中小企業向けの高品質のコンピューティング電源サプライヤーのグループを発表します。北京の大手企業。
「コメント草案」では、政府の統一入口を利用することで、パブリッククラウドの調達コストが削減され、中小企業に利益をもたらし、同時に企業がさまざまな課題に直面する際の通信コストも削減できるとしている。クラウドベンダー。柔軟なコンピューティング能力の需要を満たすために、統合マルチクラウド コンピューティング能力スケジューリング プラットフォームを構築して、異種コンピューティング能力環境の統合管理と統合運用を実現し、企業がさまざまなクラウド環境でさまざまな人工知能コンピューティング タスクをシームレス、経済的、効率的に実行できるようにします。 。北京、河北、天津、山西、内モンゴル、その他の省(都市)のコンピューティングパワークラスターに直接接続された基本的な光伝送ネットワークを構築し、4つの場所のコンピューティングパワーリソースを認識し、コンピューティングパワートランザクションを探索するプラットフォームの能力をさらに強化します。 。
また、「コメント草案」では、現在の大規模モデル学習用の高品質な中国語コーパスの割合が少なすぎて、中国語の文脈表現や産業応用に役立たないという問題を考慮して、既存のオープンソースの中国語の事前トレーニング データ セットと高品質のインターネット中国語データを統合し、コンプライアンスに合わせてクリーンアップする必要があります。同時に、高品質のマルチモーダル データ ソースの拡張を継続し、中国語、画像とテキストのペア、音声、ビデオなどの準拠した安全な大規模モデル事前トレーニング コーパスを構築し、対象を絞ったユーザーに公開していきます。北京国際ビッグデータ取引所のソーシャルデータ領域を通じた条件付き使用。
IT ホームは、「一般人工知能のイノベーションと開発を促進するための北京のいくつかの措置 (2023-2025) (コメント草案)」の完全な文書を添付します: ここをクリックして表示します
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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。

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

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
