別の大規模な AI モデルがリリースされ、Qishang Online はそのためのインテリジェントなコンピューティング能力の強固な基盤を構築します
6月3日、中国科学院傘下の国内有数のデータおよび意思決定インテリジェントサービスプロバイダーであるZhongke Wengeは、Yayi大型モデルをリリースし、メディア、金融、宣伝、その他の分野で大型モデルのアプリケーションを開始しました。 Zhongke Wenge のコンピューティング パワー サービスの戦略的パートナーとして、Qishang Online は、インテリジェントなコンピューティング パワーの観点から、Yayi 大型モデルに信頼できる基礎的なサポートを提供します。
AI コンピューティング能力は大規模モデルの時代に入った国内の大規模モデルの急速な発展の背後では、大規模なデータ処理、複雑なモデルのトレーニング、および AI アプリケーションの推論タスクの保証を提供するために、膨大なインテリジェントなコンピューティング能力のサポートが必要です。中国の大手デジタル コンピューティング統合サービス プロバイダーとして、Qishang Online は 20 年以上データ産業に深く関与しており、2020 年にはすでに AI インテリジェント コンピューティング パワー サービスの戦略的方向性を確立し、構築と運用に着手しています。インテリジェント コンピューティング パワー センターの
2021年、Qishang OnlineとZhongke Wengeは戦略的協力協定を締結し、両社はクラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能などの分野で深く協力し、新しいビジネスモデルを共同開発する予定です。Zhongke Wengeの「デジタルインテリジェンスと「クラウド コンピューティング センター」は、旗商オンラインの三里屯首都金融コンピューティング パワー センターで正式に開始されました。
Qishang Online は、Zhongke Wenge デジタル スーパーコンピューティング クラウド プラットフォームの構築、運用、保守などのサービスを提供し、データミドル プラットフォーム モデルに従ってビッグ データ リソース プールを構築し、データ標準を確立し、クロスモーダル データ リソースを統合し、データの階層分類保管と利用許可によりデータ活用レベルを向上させ、データ資産の「ワンプール統合」を実現します。
今回リリースされたYayi大型モデルは、新世代人工知能技術の方向性に基づいたZhongke Wenge氏の長年にわたる探求と技術研究の段階的な成果であり、「デジタルインテリジェンススーパーコンピューティングクラウドコンピューティングセンター」から得られた重要な知恵でもあります。 ” 実り多い。 Qishang Online のクラウド コンピューティング リソースとホスティング サービスは、製品開発のペースを加速し、モデル トレーニングの速度を高めます。
Yayi ラージ モデルは、安全で信頼性の高いエンタープライズ レベル専用のラージ モデルであり、リアルタイム ネットワーク Q&A、ドメイン知識 Q&A、多言語コンテンツ理解、複雑なシーン情報抽出、マルチ合計 100 を超えるモーダル コンテンツ生成。政府および企業のデータに迅速に接続し、ワンクリックで大規模モデル専用のアプリケーション サービスを生成できる独自のスキル。
Yayi の大規模モデルは、クラウド利用、ローカルのオールインワン マシン展開、独立したプライベート トレーニング展開の 3 つの利用方法をサポートしており、金融、メディア、ガバナンス、セキュリティなどのシナリオ ビジネスをカバーし、一般化することができます。家具、医療、教育、その他の業界へ。
Zhongke Wenge は、Yayi 大型モデルを使用して、さまざまな企業や業界に包括的な大型モデル ソリューションを提供したいと考えています。 Qishang Online は、コンピューティング パワー インフラストラクチャ サービス プロバイダーとして、上流および下流の協力企業との綿密かつ広範な産業協力と統合を継続して実施し、AI パブリック コンピューティング パワー サービス プラットフォームを構築し、より多くの AI シナリオを実装するためのコンピューティング パワーを保証します。 、人工知能があらゆる分野の発展により大きな恩恵をもたらします。
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このほど、「AIが時代をリードし、コンピューティングパワーが未来を駆動する」をテーマとした「臨港新区インテリジェントコンピューティングカンファレンス」が開催された。この会合において、新領域インテリジェントコンピューティング産業アライアンスが正式に設立され、センスタイムはコンピューティングパワープロバイダーとしてアライアンスのメンバーとなり、同時に「新領域インテリジェントコンピューティング産業チェーンマスター」企業の称号を授与されました。臨港コンピューティングパワーエコシステムへの積極的な参加者として、SenseTimeはアジア最大のインテリジェントコンピューティングプラットフォームの1つであるSenseTime AIDCを構築しました。これは合計5,000ペタフロップスのコンピューティングパワーを出力し、数千億のパラメータを持つ20の超大規模モデルをサポートできます。 . 同時にトレーニングします。 AIDC に基づいて将来を見据えて構築された大規模デバイスである SenseCore は、人工知能を強化するための高効率、低コスト、大規模な次世代 AI インフラストラクチャとサービスの作成に取り組んでいます。

IT Houseは10月13日、「Cell」の姉妹誌である「Joule」が今週、「人工知能の増大するエネルギーフットプリント(人工知能の増大するエネルギーフットプリント)」と題する論文を発表したと報じた。問い合わせの結果、この論文は科学研究機関デジコノミストの創設者アレックス・デブリーズ氏が発表したものであることが分かりました。アレックス・デブリーズ氏は、将来の人工知能の推論性能は大量の電力を消費する可能性があり、2027年までに人工知能の電力消費量はオランダの1年間の電力消費量に匹敵する可能性があると予測していると述べた。外の世界では、AI モデルのトレーニングが「AI で最も重要なこと」であると常に信じられてきました。

ケータイサークルをフォローしている友人なら「認めなければ点数がもらえる」という言葉に馴染みがない人はいないと思います。たとえば、AnTuTu や GeekBench などの理論性能テスト ソフトウェアは、携帯電話の性能をある程度反映できるため、プレイヤーから大きな注目を集めています。同様に、PC プロセッサとグラフィックス カードのパフォーマンスを測定するための対応するベンチマーク ソフトウェアがあり、「すべてのものをベンチマークできる」ため、最も人気のある大規模な AI モデルも、特に「百モデル」以降のベンチマーク コンテストに参加し始めています。 「戦争」が始まり、毎日のようにブレークスルーがあった 各社「ランニングスコアで1位」を謳う 国産AIの大型モデルは性能スコアでほとんど負けることはなかったが、GPを超えることはできなかったユーザーエクスペリエンスの。

ITハウスは11月3日、中国科学院物理研究所の公式ウェブサイトに記事が掲載されたと報じ、このほど中国科学院物理研究所/北京国立物性物理研究センターSF10グループが発表した。中国科学院コンピュータネットワーク情報センターと協力して大規模AIモデルを材料科学に適用する現場では、数万の化学合成経路データが大規模言語モデルLLAMA2-7bに供給され、MatChatモデルが得られる、無機材料の合成経路を予測するために使用できます。 IT House は、このモデルがクエリされた構造に基づいて論理的推論を実行し、対応する準備プロセスと式を出力できることに注目しました。これはオンラインで展開されており、すべての材料研究者に公開されており、材料の研究とイノベーションに新しいインスピレーションと新しいアイデアをもたらします。この作業は、セグメント化された科学の分野における大規模な言語モデルを対象としています。

中国ニュースを牽引する2023年6月28日、上海で開催中のモバイルワールドコングレス期間中の本日、チャイナユニコムはグラフィックモデル「Honghu Graphic Model 1.0」をリリースした。チャイナユニコムは、Honghuグラフィックモデルは通信事業者の付加価値サービス向けの初の大型モデルであると述べた。 China Business Newsの記者は、Honghuのグラフィックモデルには現在、8億個のトレーニングパラメータと20億個のトレーニングパラメータの2つのバージョンがあり、テキストベースの画像、ビデオ編集、画像ベースの画像などの機能を実現できることを知りました。さらに、チャイナユニコムの劉立紅会長も本日の基調講演で、生成型AIは発展の特異点を到来させており、今後2年間で雇用の50%が人工知能によって大きな影響を受けるだろうと述べた。

Transformer モデルは、2017 年に Google チームが発表した論文「Attendisalyouneed」に由来しています。この論文は、Seq2Seq モデルの循環構造を Attendance で置き換えるという概念を初めて提案し、NLP 分野に大きな影響を与えました。そして、近年の継続的な研究の進歩により、Transformer 関連技術は自然言語処理から徐々に他の分野へ流れてきました。現在まで、Transformer シリーズは、NLP、CV、ASR などの分野で主流のモデルとなっています。したがって、Transformer モデルをより迅速にトレーニングおよび推論する方法が、業界の重要な研究方向となっています。低精度の量子化技術では、

Meta Platforms の人工知能部門は最近、少量のトレーニング データのサポートを利用して AI モデルに物理世界の歩き方を学習させる方法を教えており、急速な進歩を遂げたと発表しました。この研究により、AI モデルが視覚的なナビゲーション機能を獲得するまでの時間を大幅に短縮できる可能性があります。以前は、このような目標を達成するには、大規模なデータセットを使用した「強化学習」を繰り返す必要がありました。メタ AI 研究者らは、この AI ビジュアル ナビゲーションの探求は仮想世界に大きな影響を与えるだろうと述べています。このプロジェクトの基本的なアイデアは複雑ではありません。単純に観察と探索を通じて、AI が人間と同じように物理空間を移動できるようにするというものです。メタ AI 部門は次のように説明しました。「たとえば、AR メガネに鍵を見つけるようにガイドしてもらいたい場合は、

Nvidia は最近、TensorRT-LLM と呼ばれる新しいオープンソース ソフトウェア スイートのリリースを発表しました。これは、Nvidia GPU での大規模言語モデルの最適化機能を拡張し、導入後の人工知能推論パフォーマンスの限界を突破します。生成 AI の大規模言語モデルは、その優れた機能により人気が高まっています。人工知能の可能性を広げ、さまざまな業界で広く活用されています。 Nvidia Corporation のハイパースケールおよびハイパフォーマンス コンピューティング担当バイスプレジデントである Ian Buck 氏は、ユーザーはチャットボットと会話することで情報を取得し、大規模なドキュメントを要約し、ソフトウェア コードを記述し、情報を理解するための新しい方法を発見することができます。「大規模な言語モデルの推論はますます増加しています」モデルの複雑さは増大し続け、モデルはますますインテリジェントになっていきます。
