AI の大規模モデルはソフトウェア開発を再構築しています。実装の見通しと問題点は何ですか? | アーチサミット

Open AI の ChatGPT の革新的なリリースにより、IT エコシステム全体が大規模モデル (LLM) の再編と洗礼に直面しています。

AIG コードと AIG アクションは、それぞれコード生成と AI 主導のソフトウェア開発を表します。前者は誰もが 10 倍効率的なプログラマーになるのに役立ち、後者は既存のソフトウェアに AI の力を注入し、大規模なモデルとエンドツー- ローコード開発では、口頭での要件を完全なソフトウェア機能に直接変換できます。

アプリケーション開発フレームワークの急速な発展と実験的な自律モデルの出現により、大規模なモデルがソフトウェア開発の形を再形成しており、ソフトウェア開発が覆されるかもしれない未来が見えるようになりました。

AI ファーストおよびデータファーストの考え方により、事前の計画を必要とせずに、多くの要件をソフトウェア内で自動的に生成できます。ソフトウェア開発における自動運転に関しては、1人がAIチームと連携してソフトウェア開発において完全自動運転を実現することができ、今後のソフトウェア開発の新たなトレンドとなる可能性があります。

テンセント インテリジェント クリエイションおよびコンテンツ プラットフォーム部門の技術専門家である Ji Guangfa Teacher は、ソフトウェアにおける AI アプリケーションを誰もが理解できるよう、7 月 21 ～ 22 日に開催される深セン ArchSummit アーキテクト サミットでビジネスにおける大規模モデルの使用法を紹介します。開発では、コード生成とソフトウェア開発で AI がどのように使用され、開発効率とソフトウェアの機能がどのように向上するかを学びます。

同時に、誰もが将来の開発トレンドについて洞察を得ることができ、新しいソフトウェア インタラクション エクスペリエンス、ソフトウェア開発自動運転、その他の新しいトレンド、さらにはアプリケーション開発フレームワークの急速な発展や実験的自律性の出現について学ぶことができます。視聴者が将来の業界のトレンドを把握するのに役立つモデル。

第二に、アーキテクトは自分のキャリア開発について考え、新しい革新的な思考を刺激します。ソフトウェア開発における AI の新しいアプリケーションと試みを理解することで、自分の仕事やプロジェクトについて新しい革新的な思考を生み出すことができます。

Mobvoi のエンジニアリング VP である Li Wei 博士は、NLP 分野の上級専門家です 今回は、ArchSummit Architect Summit に来て、AI ラージ モデルの展望と問題点を紹介しますエンジニアとアーキテクトが直面する機会と課題。

LLM がさまざまな IT 分野のシナリオで大規模に実装されるようになるのは時間の問題です。 LLM 実装によって生成される価値には、注目に値する 2 つの傾向があります。

LLM プロンプト プロジェクトは、教育、他の言語、知識ベースの仕事に直接適用できるため、関連分野に力を与えることができます。これは LLM によってもたらされる再編成効果であり、プロダクト マネージャー、ドメイン エキスパート、データ ワーカー、およびパワー ユーザーに全国的な起業家精神とシナリオの浸透の機会をもたらします。

もう 1 つは、既存のフィールド アプリケーションに対する大規模なフィールド アプリケーションの洗礼です。これには、一般的な LLM の機能をドメイン データ (業界仕様、操作マニュアルなど) およびドメイン ナレッジ ベースまたはナレッジ グラフと組み合わせ、ドメイン シナリオでサービスを提供するビジネス ロジックに基づいてアプリケーション プロセスを設計する必要があります。

後者の方法はいくつかの課題に直面していますが、業界では依然として積極的に検討されており、幅広い開発の見通しがあります。建築家やエンジニアは、この技術革命の応用トレンドに積極的に注意を払い、受け入れ、投資する必要があります。

この講演で、Levi 博士は大規模なモデルによって引き起こされるシャッフル シナリオを紹介します。それは実際に起こっています (ToC Copilot、プラグイン、プロンプト エンジニアリングなどの教育)。たとえば、洗礼シーンが進行中です (データベースおよびシーン データと連携する ToB モジュールなど)

AI (大規模モデル LLM) の革命的な変化が何を意味するのか、そしてそれが IT エコシステム全体に及ぼす影響、つまり全国規模の起業家精神の波の到来を誰もが理解できるよう支援します。LLM プロンプト プロジェクトとプラグイン フォームについての一般的な理解が得られます。大きなモデルを恐れるのではなく、大きなモデルを受け入れます。

SF Technology テクニカル ディレクターの Li Bo 氏 は、クラウド ネイティブ アプリケーション、エッジ コンピューティング、HPC ハイ パフォーマンス コンピューティング、エンタープライズ AI エンパワーメント、ハイブリッド クラウド データ コンプライアンスに長年深く関わってきました。は高度な産業慣行の適用に優れており、高度な AI エンジニアリング テクノロジを開発して、持続可能で低コストのエンタープライズ レベルの AI ソリューションを作成します。

今回、Li Bo は、ArchSummit カンファレンスでエンタープライズ デジタル トランスフォーメーションとアップグレードにおける LLM のアプリケーション シナリオ、各タイプのシナリオのモデル選択原則、埋め込みモデル、ベクトル データベース、プラグイン システムを理解して包括的に適用する方法を共有します。 LLM およびその他の技術的手段により、アプリケーションの目標が達成されます。

LLM アプリケーション プラットフォーム アーキテクチャ設計やコア テクノロジなど、ここに含まれる技術的なポイント: NLP マルチタスク システム、プロンプト自己最適化、強化されたフロントエンド小規模モデル設計、ナレッジ セグメンテーションなど。同時に、LLM 分野における新技術の進化の方向性が紹介され、多角的な議論により、LLM が企業のデジタル変革とアップグレードに広範かつ広範囲に影響を与えることが証明されます。

アクティビティの説明

以上がAI の大規模モデルはソフトウェア開発を再構築しています。実装の見通しと問題点は何ですか? | アーチサミットの詳細内容です。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。