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大規模モデルの新時代が始まり、AI基本ソフトウェアの中核的地位が強調される
テクノロジーの応用は究極です目標、数千の業界における AI の大規模応用の加速
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AI産業の応用が再び加速、AI基本ソフトの役割は大きい

Jun 03, 2023 pm 06:31 PM
AI 大型モデル

AI産業の応用が再び加速、AI基本ソフトの役割は大きい

5 月 31 日、[知性の創造・未知の探求] が中国情報通信技術院、中国人工知能産業発展同盟によって主催され、北京九章雲吉が共催しました。 Technology Co., Ltd. 杭州総合人工知能フォーラム-AI基礎ソフトウェアフロンティアテクノロジーサブフォーラムが杭州で成功裡に開催されました。このカンファレンスは、AI 基本ソフトウェアの最先端テクノロジーに焦点を当て、AI 基本ソフトウェアの大規模モデルが人工知能業界にもたらす新たな成長を探り、実用化における AI エンジニアリングが直面する課題と機会について議論し、統合された技術を効果的に促進します。私の国のAIインフラの発展。

同時に、このカンファレンスでは、「高品質の AI インフラストラクチャの産業化」を深化させるため、中国情報通信技術院の雲達研究所と九張雲吉データキャンバス社との協力に関する調印式が行われました。両当事者は、標準の策定、評価と評価、技術革新に関するこれまでの作業を実施し、産業研究およびその他の分野での豊富な協力に基づいて、理論研究、技術革新、応用実践においてそれぞれのリソースの利点を最大限に発揮します。 AI インフラストラクチャでは、AI インフラストラクチャの上流と下流のエコロジカル チェーンを開放し、オープンで強力かつ柔軟な AI インフラストラクチャ エコシステムを共同で構築します。中国情報通信技術院クラウド研究所副所長のウェイ・カイ氏は、九張雲吉データキャンバス社と中国情報通信技術院クラウド研究所が再び連携して、大規模モデル産業システムを構築し、金融、通信、運輸などの垂直産業における大規模モデルのアプリケーションを加速します。

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中国情報通信技術院雲達研究所と九張雲基データキャンバス会社は「高品質の産業化」を深化AIインフラ」協力調印式

大規模モデルの新時代が始まり、AI基本ソフトウェアの中核的地位が強調される

商Jiuzhang Yunji DataCanvas Company 共同創設者、Mingdong 氏 会議では、大型モデルは将来的に多様な開発経路を示すだろうと述べられました。 「コンピューティング能力、データ、および基本ソフトウェアは、大規模モデルの多様化パスの開発に影響を与える 3 つの重要な要素です。」 将来的には、コンピューティング能力のパフォーマンスが徐々に均質化および標準化されるにつれて、データの違いや企業ニーズの個別化が徐々に解消されるでしょう。モデルの学習効率や計算能力の使用効率の決め手となるのは「AI基本ソフトウェア」です。モデル エコシステムのバックボーンとして、AI 基本ソフトウェアは大規模モデル アプリケーションの実装を効率的にサポートする最も重要なサポートとなり、大規模モデルと小規模モデルのアプローチを通じてモデル トレーニングの新しいパラダイムを形成します。

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Jiuzhang Yunji DataCanvas Company 共同創設者、Shang Mingdong 氏

「根底にある大規模なマルチ動的なデータ管理と、より正確な分析と上位レベルからの意思決定の必要性により、デジタル インテリジェンスの統合が深層心理に浸透し、AI 基本ソフトウェアの構築に新たな機会がもたらされるでしょう。」人工知能および大手企業のシニア アナリスト、リ ハオラン氏IDC China のデータによると、開発サービス プラットフォームの基本ソフトウェアに焦点を当て、テクノロジー企業はフル ライフ サイクル コンポーネント、ローコード/ノーコード、自動機械学習、アルゴリズムの 6 つの側面からプラットフォームを構築する必要があると予測モデル ライブラリ、可視化、展開と運用、クラウド サービスと大規模開発に重点を置く、データ コンポーネントの融合。

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IDC China 人工知能およびビッグデータ担当シニア アナリスト Li Haoran

テクノロジーの応用は究極です目標、数千の業界における AI の大規模応用の加速

IDC が提案した AI 基本ソフトウェアの 6 つの主要な側面の主要な構造について、Jiuzhang Yunji DataCanvas Company の副社長、Zhou Xiaoling 氏は次のように述べています。同社はこれらの重要な技術能力を長期的に活用し、AI の基本ソフトウェア製品の完全なセットが金融、通信、運輸、製造、エネルギーなどの業界で使用されています。同氏は、分散型モデルから統合知能、そして一般人工知能へのAI技術の発展過程が、政府や企業におけるデジタルインテリジェンスの波を大きく促進しており、各業界には独自の発展特性と変革段階の違いがあると述べた。自動化、マルチモダリティ、配信などの技術分野では、AI プラットフォームと AI アプリケーション機能の反復的なアップグレードに対する大きな需要があり、運用から運用まで AI アプリケーションの開発にはまだ大きな余地があります。

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Jiuzhang Yunji DataCanvas Company 副社長、Zhou Xiaoling 氏

銀行業界はデジタル変革とデジタル インテリジェンスを経験していますアップグレード 業界をリードし、最先端のテクノロジーを大規模に利用できる最初のテスト。杭州銀行リテールファイナンス部門の技術専門家であるZhao Chenguang氏は、会議で「AIバンキングの売り手と買い手」について基調講演を行い、AI技術の実際のユーザーの視点から、切断の応用に関する洞察を共有した。 -銀行の複数の最前線のビジネスシナリオにおけるエッジ人工知能テクノロジー。同氏は、モデル層、データ層、アプリケーション層で構築された AI ピラミッドが AI 銀行の強固な基盤を提供し、将来的にはよりスマートで効率的かつ正確な銀行の業務とサービス機能を構築すると指摘しました。

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Zhao Chenguang、杭州銀行リテールファイナンス部門技術専門家

独立したイノベーションが力の源であり、オープンソースとオープン性が原動力です

デジタル アップグレード プロセスにおけるデータと需要環境がますます複雑になるにつれ、政府や企業はより科学的で効率的なものを提案してきました。データや要件に基づいた意思決定。 Jiuzhang Yunji DataCanvas Company のチーフアーキテクトである Yang Jian 氏は、この状況において、意思決定インテリジェンスに代表される人工知能テクノロジーがデジタル インテリジェンスのアップグレードにおいて不可欠な技術サポートになっていると述べました。 Jiuzhang Yunji D-lab オープンソース チームは、構造化データに基づく意思決定インテリジェンスの分野で長年にわたって継続的に探索と蓄積を行っており、自動機械学習、深層学習、因果関係に関連する 10 を超えるオープンソース プロジェクトをリリースしています。学習およびその他の関連テクノロジー 政府や企業がデータ主導型の自動化されたインテリジェントな意思決定をより適切に実現できるよう支援することを目指しています。 AIGC のテクノロジー ブームの下で、Jiuzhang Yunji D-lab オープン ソース チームは、最先端の AI テクノロジーの統合とイノベーションを加速するために、クロスタイプの研究を実施しています。

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Jiuzhang Yunji DataCanvas Company チーフ アーキテクト、Yang Jian 氏

業界はテクノロジーを促進し、テクノロジーはエネルギーを強化します業界。現在、人工知能技術の産業応用の規模はますます大きくなり、その運用はますます複雑になっていると中国情報通信技術院クラウド研究所のエンジニア、胡輝氏が会議で述べた。 MLOpsは、再現性や連携の難しさなど、AIエンジニアリングマネジメントが抱える「生産の難しさ、持続可能性、難しさ」を解決するものであると考えています。 MLOps を使用すると、ユーザーは AI アプリケーションのコストを大幅に削減し、効率を高めることができるだけでなく、MLOps エンジニアなどの人気の職業も台頭しており、今後の発展傾向は明らかです。 2023 年に、中国情報通信技術院は、国内初の MLOps 実践ガイドをリリースする予定であり、これまでにリリースされた 2 つの MLOps 標準と、大規模モデル操作 LMOps 標準やモデル操作標準などの今後の一連の標準と合わせて、中国情報通信技術アカデミーは MLOps テクノロジーを実装し、シンクタンクが業界の標準化とアプリケーション規模に貢献します。

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中国情報通信技術学院クラウド研究所のエンジニア、Hu Hui 氏

同日、中国情報通信技術院は重大な発表を行った AI開発プラットフォームの一連の標準が策定されており、その中で九張雲基DataCanvas社は「人工知能開発プラットフォームの一般能力要件パート2」に深く関与している: セキュリティ要件」、「自動機械学習プラットフォームの技術要件とテスト方法 第 1 部: プラットフォームの機能」、および「4 つの標準の策定: 構造化データ機械学習プラットフォームの技術要件とテスト方法 第 1 部: 機能要件」および「深層学習プラットフォームの技術要件とテスト方法パート 1: プラットフォーム機能」が策定され、コア参加ユニットによって授与されました。

AI産業の応用が再び加速、AI基本ソフトの役割は大きい

ChatGPT と AIGC の現在の波は、業界に大きな影響と実際の需要をもたらしています。生成 AI の大規模な出現により、2023 年は人工知能が数千の業界に真の意味で力を与える重要な年になると予想されています。 IDC は、2026 年までに大規模な基本モデルが大手ベンダーによって提供される標準の業界ユーティリティになると予測しています。 AI基本ソフトは、時代と産業が牽引する自立と技術革新への答えを書きます。

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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

ビッグモデルアプリ Tencent Yuanbao がオンラインになりました! Hunyuan がアップグレードされ、どこにでも持ち運べるオールラウンドな AI アシスタントが作成されました ビッグモデルアプリ Tencent Yuanbao がオンラインになりました! Hunyuan がアップグレードされ、どこにでも持ち運べるオールラウンドな AI アシスタントが作成されました Jun 09, 2024 pm 10:38 PM

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。

Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント Jun 10, 2024 am 11:08 AM

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。

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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。

GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

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。

産業ナレッジグラフの高度な実践 産業ナレッジグラフの高度な実践 Jun 13, 2024 am 11:59 AM

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。

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6月13日のニュースによると、Byteの「Volcano Engine」公開アカウントによると、Xiaomiの人工知能アシスタント「Xiao Ai」はVolcano Engineとの協力に達し、両社はbeanbao大型モデルに基づいて、よりインテリジェントなAIインタラクティブ体験を実現するとのこと。 。 ByteDance が作成した大規模な豆包モデルは、毎日最大 1,200 億のテキスト トークンを効率的に処理し、3,000 万個のコンテンツを生成できると報告されています。 Xiaomi は、Doubao 大型モデルを使用して、独自モデルの学習能力と推論能力を向上させ、ユーザーのニーズをより正確に把握するだけでなく、より速い応答速度とより包括的なコンテンツ サービスを提供する新しい「Xiao Ai Classmate」を作成しました。たとえば、ユーザーが複雑な科学的概念について質問する場合、&ldq

新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

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

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