360 周宏毅: AI の発展は避けられない傾向であり、大型モデルのコア技術を完全に習得する必要があります
5月31日、360 Smart Lifeは360 Intelligent Brain Vision大型モデルとさまざまな新しいAIハードウェア製品を正式に発売し、360 Smart LifeがSMB市場に正式に参入したと発表しました。会議後、360グループの創設者である周宏毅氏は、ここ数日の大型モデルに関連したいくつかの注目のトピックについてメディアからのインタビューに応じた。
周宏毅氏は、現在、幻覚問題が大型模型の最大のボトルネックとなっているが、この問題は欠点であり特徴でもあると考えています。 「大規模モデルと検索には本質的な違いがあります。検索は単に知識をコピーすることです。大規模モデルはすべての知識を理解して「飲み込む」ことを試みますが、そのため詳細が無視される可能性があります。」
現在の大型モデルは、「猿王対ウルトラマン」のようなストーリーを描くなど、エンターテインメント用途にも活用できると説明しました。現段階では、大規模なモデルを法律、教育、医療などの専門分野に適用することは現実的ではありません。私たちの目標は、検索エンジンを知識ベースに変換して、知識の曖昧さの問題を解決することです。知識の正確性に関する質問については、検索を通じて回答を検証および修正できます。 「
Zhou Honyi は、昨夜リリースされたビジュアル大型モデルは、このカテゴリーに垂直な大型モデルとみなすことができると考えています。 「簡単に言えば、現在の大規模な視覚モデルは、言語の初期理解から『言語イメージ』のより深い解釈に至るまで、大規模な言語モデルに基づいています。」
同時に、他の大型モデルと比較すると、360 Intelligent Brain と他のモデルの差はそれほど大きくないことも認めました。 「360 Intelligent Brainには2つの特徴があります。1つ目はトレーニングデータです。360は大規模なモデルをサポートするために多くの高品質なデータを選別しました。2つ目は、検索インターフェイスを変更した後、大型モデルで最も一般的な幻覚問題を回避できるように強化されました。」
ビジュアルラージモデルの実際の使用シナリオについて、周宏儀氏は、将来的にはビジュアルラージモデルをカメラと組み合わせて、カーナビゲーションやセキュリティの分野に応用できる可能性があると述べた。セキュリティ分野では、例えば子供が高いキャビネットの上に立つと、大きなビジュアルモデルを通じて潜在的な危険性を読み取り、警報を発することができると例を挙げた。カーナビゲーション分野では、大規模なビジュアルモデルにより、カーナビゲーション処理中に潜在的な危険を発見し、映像を残したまま警報処理を行うことで、ドライバーが危険にさらされる確率を低減します。 「たとえば、2 日前に上海の路上で発生したセキュリティ事件では、後ろの車が大きなビジュアル モデルのサポートを受けていれば、前の車の異常を特定でき、自動的に車両を保存することができました。ビデオとアラームのアップロードを同時に処理します。」
インタビューの最後に、周宏儀氏は、少し前に「AI の顔の変更」によって引き起こされた AI 時代に関連するいくつかのセキュリティ問題について、自身の意見を述べました。同氏は、AIのセキュリティ問題は真剣に受け止められるべきであり、360はこの分野のセキュリティ問題の解決に注力するために社内にAIセキュリティチームを設立したと強調した。同氏はさらに、「AI専門家は将来、指紋や声紋の認識やその他の手段を追加するなど、AIが生成した作品に対して二次検証を行う必要があるだろう」と付け加えた。 「
「AI は産業革命であり、その発展は避けられない傾向です。セキュリティ上の問題があるため、私たちが食べることをやめるわけにはいきません。360 が今すべきことは、このセキュリティ上の問題を最小限に抑えることです。ネットワーク セキュリティを解決するだけでなく、データセキュリティと人工知能セキュリティも解決しなければなりません 同時に、360は大型モデルの研究開発を最大限に活用する必要があります 大型モデルはデジタル化の頂点であり、産業革命レベルの変化であるため、コアを習得していない人はいません大型モデルの実用化シナリオを持たないため、業界から排除される大型モデルの技術を専門とする360社は、専門の研究チームを設立して研究を行うだけでなく、より優れた安全なソリューションを見つける必要があります。継続的な試みです」と周宏毅氏は語った。
以上が360 周宏毅: AI の発展は避けられない傾向であり、大型モデルのコア技術を完全に習得する必要がありますの詳細内容です。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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5月30日、TencentはHunyuanモデルの包括的なアップグレードを発表し、Hunyuanモデルに基づくアプリ「Tencent Yuanbao」が正式にリリースされ、AppleおよびAndroidアプリストアからダウンロードできるようになりました。前のテスト段階のフンユアン アプレット バージョンと比較して、Tencent Yuanbao は、日常生活シナリオ向けの AI 検索、AI サマリー、AI ライティングなどのコア機能を提供し、Yuanbao のゲームプレイもより豊富で、複数の機能を提供します。 、パーソナルエージェントの作成などの新しいゲームプレイ方法が追加されます。 Tencent Cloud 副社長で Tencent Hunyuan 大型モデルの責任者である Liu Yuhong 氏は、「テンセントは、最初に大型モデルを開発しようとはしません。」と述べました。 Tencent Hunyuan の大型モデルは、ビジネス シナリオにおける豊富で大規模なポーランド テクノロジーを活用しながら、ユーザーの真のニーズを洞察します。

Volcano Engine の社長である Tan Dai 氏は、大規模モデルを実装したい企業は、モデルの有効性、推論コスト、実装の難易度という 3 つの重要な課題に直面していると述べました。複雑な問題を解決するためのサポートとして、適切な基本的な大規模モデルが必要です。また、サービスは低コストの推論を備えているため、大規模なモデルを広く使用できるようになり、企業がシナリオを実装できるようにするためには、より多くのツール、プラットフォーム、アプリケーションが必要になります。 ——Huoshan Engine 01 社長、Tan Dai 氏。大きなビーンバッグ モデルがデビューし、頻繁に使用されています。モデル効果を磨き上げることは、AI の実装における最も重要な課題です。 Tan Dai 氏は、良いモデルは大量に使用することでのみ磨かれると指摘しました。現在、Doubao モデルは毎日 1,200 億トークンのテキストを処理し、3,000 万枚の画像を生成しています。企業による大規模モデルシナリオの実装を支援するために、バイトダンスが独自に開発した豆包大規模モデルが火山を通じて打ち上げられます。

「高度な複雑性、高度な断片化、およびクロスドメイン」は、輸送業界のデジタル化およびインテリジェントなアップグレードに向かう上で常に主要な問題点でした。最近、チャイナビジョン、西安雁塔区政府、西安未来人工知能コンピューティングセンターが共同で構築したパラメータースケール1000億の「秦嶺・秦川交通モデル」は、スマート交通・交通分野を指向している。西安とその周辺地域にサービスを提供しており、この地域はスマート交通イノベーションの拠点となるでしょう。 「秦嶺・秦川交通モデル」は、オープンシナリオにおける西安の膨大な地元交通生態データ、中国科学ビジョンが自社開発したオリジナルの高度なアルゴリズム、そして西安未来人工知能コンピューティングセンターのShengteng AIの強力なコンピューティング能力を組み合わせたものです。道路網の監視を提供するため、緊急指令、メンテナンス管理、公共交通機関などのスマートな交通シナリオは、デジタルでインテリジェントな変化をもたらします。交通管理には都市ごとに異なる特徴があり、道路の交通状況も異なります。

1. TensorRT-LLM の製品位置付け TensorRT-LLM は、NVIDIA が開発した大規模言語モデル (LLM) 向けのスケーラブルな推論ソリューションです。 TensorRT 深層学習コンパイル フレームワークに基づいて計算グラフを構築、コンパイル、実行し、FastTransformer の効率的なカーネル実装を利用します。さらに、デバイス間の通信には NCCL を利用します。開発者は、カットラスに基づいてカスタマイズされた GEMM を開発するなど、技術開発や需要の違いに基づいて特定のニーズを満たすためにオペレーターをカスタマイズできます。 TensorRT-LLM は、NVIDIA の公式推論ソリューションであり、高いパフォーマンスを提供し、実用性を継続的に向上させることに尽力しています。 TensorRT-LL

4月4日のニュースによると、中国サイバースペース局は最近、登録された大型モデルのリストを発表し、その中にチャイナモバイルの「九天自然言語インタラクション大型モデル」が含まれており、チャイナモバイルの九天AI大型モデルが生成人工言語を正式に提供できることを示した。外部世界への諜報機関。チャイナモバイルは、これは中央企業が開発した初めての大規模モデルであり、国家の「生成人工知能サービス登録」と「国内深層合成サービスアルゴリズム登録」の二重登録を通過したと述べた。報告によると、Juiutian の自然言語インタラクション大規模モデルは、強化された業界能力、セキュリティ、信頼性の特徴を持ち、フルスタック ローカリゼーションをサポートしており、90 億、139 億、570 億、1000 億などのさまざまなパラメータ バージョンを形成しており、クラウド、エッジ、エンドでは状況が異なりますが、柔軟に導入できます。

1. 背景の紹介 まず、Yunwen Technology の開発の歴史を紹介します。 Yunwen Technology Company ...2023 年は大規模モデルが普及する時期であり、多くの企業は大規模モデルの後、グラフの重要性が大幅に低下し、以前に検討されたプリセット情報システムはもはや重要ではないと考えています。しかし、RAG の推進とデータ ガバナンスの普及により、より効率的なデータ ガバナンスと高品質のデータが民営化された大規模モデルの有効性を向上させるための重要な前提条件であることがわかり、ますます多くの企業が注目し始めています。知識構築関連コンテンツへ。これにより、知識の構築と処理がより高いレベルに促進され、探索できる技術や方法が数多く存在します。新しいテクノロジーの出現によってすべての古いテクノロジーが打ち破られるわけではなく、新旧のテクノロジーが統合される可能性があることがわかります。

テストの問題が簡単すぎると、上位の生徒も下位の生徒も 90 点を獲得でき、その差は広がりません。Claude3、Llama3、さらには GPT-5 などのより強力なモデルが後にリリースされるため、業界はより困難で差別化されたモデルのベンチマークが緊急に必要です。大型モデルアリーナの背後にある組織 LMSYS は、次世代ベンチマーク Arena-Hard を発表し、広く注目を集めました。 Llama3 命令の 2 つの微調整されたバージョンの強度に関する最新のリファレンスもあります。全員が同様のスコアを持っていた以前の MTBench と比較すると、アリーナとハードの識別は 22.6% から 87.4% に増加し、一目で強くも弱くもなりました。 Arena-Hard は、アリーナからのリアルタイムの人間データを使用して構築されており、人間の好みとの一致率は 89.1% です。

この男性は 1,000 を超える大型モデルを接続し、シームレスに接続して切り替えることができることに注目してください。最近、ビジュアル AI ワークフローが開始されました。直感的なドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを提供し、ドラッグ、プル、ドラッグして、無限のキャンバス上に独自のワークフローを配置できます。ことわざにあるように、戦争にはスピードがかかります。Qubit は、この AIWorkflow がオンラインになってから 48 時間以内に、ユーザーがすでに 100 ノードを超える個人ワークフローを構成したと聞きました。早速ですが、今日私が話したいのは、LLMOps 企業である Dify とその CEO の Zhang Luyu についてです。 Zhang Luyu は Dify の創設者でもあります。ビジネスに入社する前は、インターネット業界で 11 年の経験がありました。私は製品設計に携わっており、プロジェクト管理を理解しており、SaaS について独自の洞察を持っています。その後彼は
