重い!ファーウェイのChatGPTバージョンは「Pangu Chat」と呼ばれ、間もなくリリースされます(人工知能産業の発展予測付き)
ChatGPT や Wen Xinyiyan などの人工知能対話システムのリリースに続き、ファーウェイは新しい人工知能製品を発売しようとしています。
最近、ファーウェイは、主にTo B/G政府および企業顧客を対象とした、マルチモーダル1,000億レベルの大規模モデル製品「Pangu Chat」を7月にリリースすると発表しました。
Pangu大型モデルプロジェクトは、2020年11月にHuawei Cloud内で正常に確立されたと報告されています。 Pangu 大型モデルの位置付けについて、ファーウェイの社内チームは 3 つの最も重要なコア設計原則を確立しました: 第一に、モデルは大型であり、大量のデータを吸収できる必要があります; 第二に、パフォーマンスを真に引き出すためにネットワーク構造が強力でなければなりません一般化能力は、あらゆる階層の作業シナリオに真に適用できます。
他のメーカーに対するファーウェイの利点は、その完全な産業チェーンと強力なコンピューティング能力の導入能力にあります。ファーウェイは内部的に、毎年4,000枚以上のGPU/TPUカードが大型モデルのトレーニングに使用されており、大型モデルの3年間の計算能力コストは9億6,000万元にも上ると発表した。ファーウェイが発表した論文のデータによると、ファーウェイのPanGu-Σ大型モデルのパラメータは最大1兆8500億で、ファーウェイが自社開発したMindSporeフレームワークに基づいて開発されている。話の面では、PanGu-Σ大型モデルはすでにGPT-3.5に近いかもしれません。
人工知能産業の発展予測
人工知能の急速な発展と機械学習とアルゴリズムのレベルの継続的な向上に伴い、クラウド コンピューティング、ビッグ データ、モノのインターネット、自動運転などの業界では、人工知能チップの数と性能要件が継続的に増加しています。 、人工知能チップの開発を推進し、業界は発展し続けています。人工知能の中核技術分野には、人工知能チップ、集積回路、コンピュータービジョン、機械学習、自然言語、生体認証技術、ビッグデータ処理などが含まれ、人工知能チップは人工知能と半導体チップに基づく新興産業です。その中で、2021年の中国の人工知能産業の規模は7,442億元となり、業界市場規模は1,513億元に達すると予想されています。
ディープラーニングなどの AI テクノロジーの進歩と、さまざまな業界での Al の徹底的な応用により、この業界は急速に発展しました。サリバン氏の統計予測によると、2019年の世界の人工知能産業の市場規模は約1,917億ドルで、世界の人工知能の規模は2020年には2,335億元に達すると当初推定されている。
学者の白春麗氏は、人工知能は今後5~10年で開発の重要な段階を迎えるだろうと指摘した。現段階で、我が国の人工知能は、コア技術と基本機能の脆弱性、産業開発エコシステムの不完全さ、ハイエンド人材の深刻な不足という3つの重要な問題の解決に注力する必要がある。同氏は、社会主義市場経済の条件の下で新たな国家システムの利点を最大限に発揮し、トップレベルの設計を強化し、全体的な調整とシステム配置を強化し、人材育成モデルを革新し、法律の構築を強化する必要があると提案した。規制、倫理規範、政策システム。
フォーサイトエコノミストAPP情報グループ
上記のデータは銭山産業研究所を参照しています。
同時に、Qianzhan Industry Research Instituteは、コンサルティング、コンサルティングなどのソリューションも提供しています。
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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。

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。

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

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 | 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

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
