張東偉:AI大型モデルの大学入試構成レベルが高くないのはなぜですか?
2023 年の大学入試はさらに異常なものになるでしょう。今年のホットな話題は大学入試の小論文の難易度だけではなく、新たな「候補」、つまり大規模な AI モデルが登場したためです。大手メーカー。
世界で最もよく知られている大型 AI モデルは米国の ChatGPT であり、対話型の対話インターフェイスを使用し、ユーザーが入力した指示に基づいて人間のコミュニケーションと同様の応答を行い、世界を驚かせています。創業以来。現在、ChatGPT は史上最も急速に成長しているアプリケーションです。
AI の大規模モデルを通じて、著者は引用の検索と形式の調整、文書のレイアウトと文献の要約を実装し、明確で文法的に正しく、よく構造化されたテキストを迅速に生成できます。さらに、著者はこれらのツールを使用して、議論に疑問を呈したり、コードを書いたり、文章を改善したり、記事のタイトルを考えたり、さらには論文の編集や校正を行うこともできます。
教育コミュニティが懸念しているのは、ChatGPT が既存の作文作成システムに影響を与えていることです。多くの国の学校は、ChatGPT を通じて書かれた生徒の作文が非常に優れた結果を達成し、一部の作文は第 1 位にランクされたことを明らかにしています。したがって、ChatGPT は、米国や英国などのいくつかの有名な大学によってキャンパス ネットワークから禁止されました。
ご存知のとおり、中国の文化環境は外国とは大きく異なり、これはインターネット業界でよく提起される「ローカライゼーション問題」でもあります。
それでは、2023 年の大学入試の小論文に直面して、大規模 AI モデルは勝つことができるでしょうか?
「Blue Whale Finance」は、ChatGPT、Wen Xinyiyan、Tongyi Qianwenを使用して、6月7日に行われた2023年大学入試小論文の大学入試小論文コンテストに参加しました。結果から言うとギリギリ合格としか思えない結果です。
大学入試の作文だけでなく、他のシナリオで書かれた作文も、AI大型モデルが書いた作文をすぐに認識します。
この理由は、数日前に劉仁先生の家で飲みながらコミュニケーションをとったときに話した話題とまったく同じです。
業界関係者は誰もが、劉任氏がかつて中国の IT 業界で最も有名なジャーナリストの 1 人であり、特に人物像を描くのが得意だったことを知っています。
そのとき、「プロの作家」と「アマチュア作家」の根本的な違いについて話しました。
Liu Ren 氏は次のように述べています。アマチュアの作家は個人的に経験したことについてうまく書くことができますが、プロの作家は個人的に経験していないことについてうまく書くことができます。
何が「良い」で何が「悪い」かというと、それはその記事に本当の感情が込められているかどうかです。
アマチュア作家は、自分自身の個人的な経験を通してのみ本当の感情を伝えることができます。
プロの作家も、関係者へのインタビュー、資料の調査、事例の使用、論理的な推論、シーンの再現などを行うことで、リアリティと感情に満ちた作品を作成することができます。
本当の感情は、大規模な AI モデルでは現時点では達成できない機能です。
したがって、科学論文の観点から言えば、AI の大型モデルは、ほとんどの人間を超えた古典、厳密な論理、正確な表現を引用しています。
しかし、作文作成に関して言えば、AI の大型モデルは人間の感情を理解することができず、ましてや現在の社会的、政治的イデオロギーを理解することはできず、「合格」を達成することは容易ではありません。
さらに、交通優先の現在の時代では、優れた作品は感情的であるだけでなく、優れているとみなされるために、人気があり記憶に残る「黄金の文」を 1 つまたは 2 つ考案する必要があります。
つまり、中国の世界では、AI の大規模モデルが人間の作成者に取って代わるまでには、まだ長い道のりがあるということです。
(ChatGPT を使用したい読者は私にプライベート メッセージを送ってください)
以上が張東偉:AI大型モデルの大学入試構成レベルが高くないのはなぜですか?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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ChatGPT の炎上により、AI ブームの新たな波が起きていますが、業界では一般に、AI が大規模モデルの時代に入ると、大規模な AI モデルの作成には非常に費用がかかるため、AI を導入できるのは大企業と超富裕層だけであると考えられています。 。 1 つ目は、計算コストが高いということです。トロント大学のマーケティング教授であるアヴィ・ゴールドファーブ氏は、「会社を立ち上げ、大規模な言語モデルを自分で開発し、自分で計算したいと思ったら、コストが高すぎる。OpenAIは非常に高価で、数十億ドルかかる」と述べた。レンタルコンピューティングは確かにそうなります。はるかに安価ですが、企業は依然として AWS やその他の企業に高額な料金を支払わなければなりません。第二に、データは高価です。モデルのトレーニングには大量のデータが必要ですが、データがすぐに利用できる場合もあれば、そうでない場合もあります。 CommonCrawl や LAION などのデータは無料で利用可能

近年、新たな技術モデルの登場や、さまざまな産業における応用シナリオの価値の磨き上げ、膨大なデータの蓄積による製品効果の向上などにより、消費やインターネットなどの分野から人工知能の応用が広がりを見せています。製造、エネルギー、電力などの伝統的な産業まで。人工知能技術の成熟度と、設計、調達、生産、管理、販売などの経済生産活動の主要なリンクにおけるさまざまな業界の企業の応用は継続的に向上しており、すべてのリンクでの人工知能の実装と範囲が加速しています。産業上の地位の向上や経営効率の最適化を図るため、徐々に本業と融合させ、自社の優位性をさらに拡大していきます。人工知能テクノロジーの革新的なアプリケーションの大規模な実装は、ビッグデータインテリジェンス市場の精力的な発展を促進し、基盤となるデータガバナンスサービスに市場の活力を注入しました。ビッグデータ、クラウドコンピューティング、コンピューティング

AI ラージ モデルとは、大規模なデータと強力なコンピューティング能力を使用してトレーニングされた人工知能モデルを指します。これらのモデルは通常、高度な精度と一般化機能を備えており、自然言語処理、画像認識、音声認識などのさまざまな分野に適用できます。大規模な AI モデルのトレーニングには大量のデータとコンピューティング リソースが必要であり、通常、トレーニング プロセスを高速化するには分散コンピューティング フレームワークを使用する必要があります。これらのモデルのトレーニング プロセスは非常に複雑で、データ分布、特徴の選択、モデル構造などについての綿密な調査と最適化が必要です。 AI 大型モデルは幅広い用途があり、スマート カスタマー サービス、スマート ホーム、自動運転などのさまざまなシナリオで使用できます。これらのアプリケーションでは、AI 大型モデルは、人々がさまざまなタスクをより迅速かつ正確に完了し、作業効率を向上させるのに役立ちます。

今年の大学入学試験で AI を使って小論文のテーマを 2 つ書いたので、その得点を見てみましょう。 #もしAIが大学入試小論文を書くなら# 大学入試の小論文問題が出ました 去年より簡単だという人もいるし、非常に話題になっているという人もいますが、それについては触れません今日、私たちは何か新しいことをするつもりです。この時期、AI テクノロジーは非常に普及しており、多くの人が人工知能について新たな理解を深めています。そして、今回の大学入学試験の小論文問題をAIを使って作成してみます。時間と紙面の都合上、抜粋しかできませんので、記事の冒頭だけ読んで皆様にご覧いただきます。みんなが何点あげられるか見てみましょう。 National Paper A のエッセイのタイトルは次のとおりです。技術の発展により、人々は時間をより良く制御できるようになりましたが、一部の人々は時間の奉仕者になっています。この文はあなたの中でどのような連想や考えを引き起こしますか?記事を書いてください。 AIを見てみよう

生成 AI (AIGC) は、人工知能の一般化の新たな時代を切り開きました。大規模モデルをめぐる競争は壮絶なものになっています。コンピューティング インフラストラクチャが競争の主な焦点であり、権力の覚醒が業界のコンセンサスになりつつあります。新しい時代では、大規模なモデルは単一モダリティからマルチモダリティに移行しており、パラメータとトレーニング データセットのサイズは指数関数的に増大しており、大規模な非構造化データには高性能の混合負荷機能のサポートが必要です。データ集約型 新しいパラダイムが人気を博しており、スーパーコンピューティングやハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) などのアプリケーション シナリオが深化しており、既存のデータ ストレージ ベースでは、アップグレードされ続けるニーズを満たすことができなくなりました。コンピューティング能力、アルゴリズム、データが人工知能の開発を推進する「トロイカ」である場合、外部環境の大きな変化の中で、この 3 つは早急にダイナミックな状態を取り戻す必要があります。

Vivoは、11月1日に開催された2023年開発者カンファレンスで、自社開発の汎用人工知能大型モデルマトリックスであるBlue Heart Modelを発表しましたが、Vivoは、Blue Heart Modelは、それぞれ異なるパラメータレベルを持つ5つのモデルを発売すると発表しました。 : 数十億、数百億、数千億でコアシナリオをカバーしており、そのモデル機能は業界をリードする地位にあります。 Vivo は、優れた自社開発大型モデルには、大規模、包括的な機能、強力なアルゴリズム、安全で信頼できる、独自の進化、広くオープンソースという 5 つの要件を満たす必要があると考えており、リライトされた内容は次のとおりです。 1 つ目は Lanxin Big Model 7B です。これは、携帯電話とクラウドの二重サービスを提供するように設計された 70 億レベルのモデルです。 Vivoは、このモデルは言語理解やテキスト作成などの分野で使用できると述べた。

最近、コンピューター科学者のチームは、既知の情報を定期的に忘れる機能を備えた、より柔軟で回復力のある機械学習モデルを開発しました。これは、既存の大規模言語モデルには見られない機能です。実際の測定によると、多くの場合、「忘却法」は学習において非常に効率的であり、忘却モデルのパフォーマンスが向上します。韓国基礎科学研究所のAIエンジニア、Jea Kwon氏は、新たな研究はAI分野における大きな進歩を意味すると述べた。 「忘却法」の学習効率は非常に高く、現在主流のAI言語エンジンのほとんどは人工ニューラルネットワーク技術を使用しています。このネットワーク構造の各「ニューロン」は実際には数学関数であり、互いに接続されて情報を送受信します。

近年、人工知能が人類のイノベーションの焦点として再び注目されており、AIを巡る兵器競争はこれまで以上に激化しています。新しいトレンドに乗り遅れることを恐れて、大手テクノロジー企業が大型モデルの戦いに参加するために集まっているだけでなく、北京、上海、深センなどでも、大型モデルの革新アルゴリズムと主要な研究を実施するための政策や措置を導入しています。人工知能イノベーションの高地を生み出す技術。 AI大型モデルがブームとなっており、大手テクノロジー企業も参入している。最近、2023年中関村フォーラムで発表された「中国人工知能大型モデル地図研究報告書」によると、中国の人工知能大型モデルは活況な開発傾向を示しており、業界内で多くの企業が参加しており、影響力のある大型モデル。 Baidu の創設者、会長兼 CEO である Robin Li 氏は、私たちは新たな出発点に立っていると率直に述べました。
