汎用人工知能の黎明期が到来、AIは何千人もの大学受験生をどのように助けることができるのでしょうか?
5月23日、メディア報道によると、アメリカとドイツの学者チームが実施した研究により、人工知能企業OpenAIの大規模言語モデルであるGPT-4の最新バージョンが4つの主要な会計資格試験に合格したことが判明したという。 、登録会計士 (CPA)、公認管理会計士 (CMA)、公認内部監査人 (CIA)、および公認税理士 (EA) を含む平均スコアは 85.1 ポイントです。四大資格試験はいずれも業界では難関試験として認知されており、例えば公認会計士試験の合格率は50%程度にとどまります。
ChatGPT の出現は、人類が人工知能の分野で質的進歩を達成したことを発表し、この AI 革命はスマートフォンの誕生よりも、ブロードバンドの普及よりも重要であり、さらに重要であると叫ぶ人さえいました。ソーシャルメディアの人気よりも、カミングアウトすることの方が重要です。
ChatGPT も主導して国内の大手人工知能企業が次々と大型モデルを投入し、汎用人工知能 (Artificial General Intelligence、AGI) の夜明けが到来しました。執筆、絵画、事務作業、キャリア計画、学習などの分野において、AI の影響力はますます大きくなり、人間の仕事や生活に力を与えるその有効性がますます顕著になってきています。
画像出典: Tu Chong Creative
一般的な AI は加速したペースで登場しています
1950 年代、科学者たちはコンピューターに人間の思考や行動をシミュレートする方法を研究し始め、これが人工知能の概念を形成しました。 1980 年代と 1990 年代、コンピューティング能力の向上とより高度なアルゴリズムの出現により、人工知能は急速な進歩を遂げ、IBM の「ディープ ブルー」コンピューターがチェスの世界チャンピオンを破り、Google の「AlphaGo」がチェスの世界チャンピオンを破るなど、次々とマイルストーンを迎えました。世界チャンピオンなどを目指しましょう。
しかし、現時点の人工知能はまだ弱い人工知能や特殊な人工知能、つまり画像認識や音声認識などの特定の分野に特化した人工知能に属しており、まだ実用化には至っていない。一般的な人工知能の段階。
一般的な人工知能は、強力な人工知能とも呼ばれ、人間と同等の知能レベルを備えた人工知能システムを指し、自然言語を処理して理解するだけでなく、大量のデータから情報を取得することもできます。 、推論と判断を行い、新しい状況やタスクに柔軟に対処します。
では、70 年以上にわたる探求と開発を経て、汎用人工知能の時代が到来したのでしょうか?その答えはすでに出ているかもしれませんが、画期的な出来事はChatGPTやGPT-4に代表される一般的な大型モデルの誕生です。
AI アプリケーションはさらに開花中です
画像出典: Tu Chong Creative
人間の仕事や生活のあらゆる面で AI の影響が日に日に増大しており、執筆、絵画、質疑応答、事務、主要な選考、キャリア プランニングなど、さまざまな分野で AI の応用が開花しています。 、学習およびその他の分野。
ライティングの分野では、自然言語処理や機械学習などの技術に基づいて、AIがニーズに応じて記事、ニュースレポート、物語、詩などのさまざまな形式のテキストを自動生成し、インテリジェントなライティングを実現します。
絵画の分野では、AI モデルはアーティストの創造的なスタイル、ブラシのスキル、画像の特徴を学習し、それらに基づいて新しい絵画を生成できます。たとえば、国民的飲料ブランドの王老吉は最近、「中国風」の絵画のセットを発売しました。 AIをテーマにデザインした壺の中には、「国宝」文化財「千里河山図」を基に描かれた「千里河山壺」も含まれます。
銭麗江山の壺のレンダリング
質疑応答の分野では、AI モデルはユーザーの質問を理解して分析し、対応する回答を生成できます。これは、オンライン カスタマー サービス、検索エンジン、ナレッジ ベースのクエリ、その他のシナリオに適用できます。
オフィス分野では、AI デジタル従業員が人間の思考や行動を模倣し、顧客サービス、データ分析、文書管理などのさまざまな種類の作業タスクを 24 時間実行できるため、人間の作業効率の向上に役立ちます。コストとエラー率を削減します。
専攻選択やキャリアプランニングの分野において、AIモデルは個人の興味、能力、市場のニーズに基づいて適切な専門的方向性とコース設定を推奨することができ、また個人の興味、学歴、学歴に基づいてパーソナライズされたサービスを提供することもできます。雇用市場のニーズ、キャリアの推奨およびマッチングのアドバイス。
大量の知識のインプットとアウトプットが必要な学習分野では、AIの活用も注目を集めています。現代の中国では、大学入学試験は人材を選抜する公平な手段であるだけでなく、無数の一般家庭の心にも影響を与えています。両親はさまざまな方法で候補者に同行し、候補者たちは「頭吊り梁、コーン、尻」に「ゴールドリスト」への願いを込めて、より良い明日を目指して最善を尽くしました。
AI は、注目の大学入学試験に直面したときに違いを生むことができるでしょうか?答えは「はい」です。国内の人工知能分野の大手テクノロジー大手として、百度が人々と対話し、質問に答え、創造を支援し、人々が情報、知識、情報を効率的かつ便利に入手できるようにする文信尼燕モデルを立ち上げたことを私たちは見てきました。インスピレーション。
中国の吉祥文化を継承し、企業市民としての責任を実践してきた大手ブランドとして、ウォンラオカットは常に時代の流れを追い、社会と人々の暮らしを大切にしてきましたが、最近では提携も行っています。百度と協力し、この分野の有名な教師の指導の下、文心宜燕モデルと協力して、中国語、数学、英語の 3 つの科目に分かれた大多数の受験者向けの大学入試 AI シミュレーション ペーパーを開始しました。候補者の準備を強化する最先端のテクノロジー。
実際、これは王老鶏の「慈文化」とAIテクノロジーの双方向のラッシュと統合です。吉祥文化の面では、中国の老舗ブランドとして独自の「吉祥文化」を築き上げてきた黄老果は、さまざまなシーンに合わせて丁寧に作られた吉祥壷は、受験や宴会、贈答などさまざまなシーンで活躍し、ますます活躍しています。縁起の良い文化の意味合いを豊かにします。 AI 技術の観点から見ると、技術革命の重要な意義の 1 つは、テクノロジーを使用して人間の生活を継続的に改善し、人間の作業効率を向上させ、それによって人間の幸福をさらに向上させることです。そんな役。
上記の 2 つの側面から、キルギスの文化と AI テクノロジーの統合はまさに適切であり、それぞれの特徴と利点を生かして、より良い生活を求める中国人の増大するニーズに共同で応えます。
将来に目を向けると、AI の継続的な発展は人類社会のあらゆる側面に大きな影響を与え、雇用、教育、医療、社会統治、環境、エネルギーの分野で AI はその可能性を可能にする役割を果たし続けるでしょう。役割を果たし、人類の発展と発展に貢献し、進歩にさらに貢献します。
以上が汎用人工知能の黎明期が到来、AIは何千人もの大学受験生をどのように助けることができるのでしょうか?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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検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

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。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

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

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

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