AI大型モデルが人気!テクノロジー大手も参加し、多くの場所で政策の実施が加速しています。
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、大手テクノロジー企業も続々参入
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マップ研究報告書」によると、中国の人工知能大型モデルが活発な開発傾向を示しており、業界に影響力のある大型モデルが多数登場しています。 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。これは大型モデルを核とする人工知能の新時代だ。大型モデルが人工知能を変え、大型モデルは約世界を変えるために。
不完全な統計によると、中国では79の大型モデルがリリースされ、国内企業19社がAI大型モデルのトレーニングに参加した。
その中で、アリババは、「漢光 800 チップ M6-OFA ベース同義大型モデル業界アプリケーション」により、大型モデルのあらゆる側面で重要な参加者となっています。
Baidu Wenxin Big Model は、社内および社外のアプリケーションを積極的に拡張しており、現在、公開テストのために一般および企業ユーザーに公開されています;ファーウェイが作成したPanguモデルは、エネルギー、小売、金融、工業、医療、環境、物流など100以上の業界でシナリオ検証を完了しています;
Tencent は「太極拳機械学習プラットフォーム Hunyuan 大規模モデル」を構築し、同時に Tencent は知識を強化した「Hunyuan Assistant」大規模言語モデル プロジェクトを開始しました。
SenseTime によって毎日リリースされる新しい大規模モデルは現在、政府および企業の顧客向けにテストのために公開されています。
「国家 AI チーム」として知られる iFlytek は、大規模なテストに直接利用できる iFlytek Spark コグニティブ モデルを最近リリースしました。人工知能の分野をめぐる技術競争が始まることは予見できます。
多くの場所で積極的に導入が行われており、大規模な人工知能モデルの実装が加速しています
テクノロジー大手の参加に加えて、最近多くの場所で革新的なリソースを統合して大規模モデルの機会を捉え、一般的な人工知能の軌道をレイアウトし、独立した人工知能テクノロジーシステムの構築を促進するための支援策が導入されています。産業開発。
5月30日と5月31日だけでも、北京、上海、深センなどが相次いで政策措置を導入した。その中で、北京が発行した人工知能産業政策文書は、2025年までに北京の中核人工知能産業の規模が3,000億元に達し、引き続き10%以上の成長を維持し、放射産業の規模が拡大すると提案している。 1兆元を超える。
北京だけでなく深センも5月31日、市の取り組みを活用して国家新世代人工知能イノベーション開発実験区と国家人工知能イノベーション応用実験区を構築することを提案し、「主要な特別政策の実施」を明らかにした。 「人工知能技術支援計画」や「研究開発」 「国際主流大型モデルをベースとした革新的製品」などの具体的な施策により、主要なコア技術や製品イノベーション能力が強化される。
国内の 3 つの第一級都市の同時の取り組みは、政策の配当を通じて人工知能の開発高地を掌握し、一般的な人工知能の開発を加速するための強力な支援を提供しました。
将来に目を向ける: 大規模な AI モデルが継続的に出現するため、将来的には想像力と市場機会の大きな余地が存在します。
AI ラージ モデルは、大量のマルチソース データと強力なコンピューティング リソースに基づいて事前トレーニングされたモデルであり、微調整することで、特定のアプリケーションでの認識、理解、意思決定、生成効果の向上とコストの削減を実現できます。 . 開発および展開計画。
AI 大型モデルは、生産プロセスの最適化、品質と効率の向上、製造コストの削減に役立つだけでなく、病気の予測、画像診断、創薬、個別の治療計画の策定においても重要な役割を果たします。さらに、AI の大規模モデルのアプリケーションは、自動化された顧客サービス、インテリジェントなリスク管理、データ分析とマイニングなどの多くのシナリオもカバーできます。
AI ラージ モデルが、経済、市場、企業、個人の多くの側面を大きく変え、より高い効率と生産性をもたらし、経済成長と社会の進歩を促進する革新的なテクノロジーであることは疑いの余地がありません。より多くの新しい AI モデルが登場し続けるにつれて、人工知能業界に巨大な想像力の空間と市場機会がもたらされ、人工知能技術の大規模な普及が加速すると考えられます。
AI大型モデルには明るい未来があり、新たな技術や産業の出現により、新たな雇用機会も生まれるでしょう。人工知能の最も重要なユーザーの 1 人として、職場で波に乗りたいのであれば、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などの人工知能関連テクノロジーを積極的に学習して、スキルと知識を向上させる必要があります。この方法によってのみ、私たちは人工知能の波に積極的に対応し、AI によってもたらされる機会と発展を享受することができます。
編集者: 孟暁奇
植字:Meng Xiaoqi
画像ソース: インターネット
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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

Amazon Cloud Technology Greater China 戦略事業開発部ゼネラルマネージャー、Gu Fan 氏 2023 年には、大規模言語モデルと生成 AI が世界市場で「急増」し、AI における「圧倒的な」後続を引き起こすだけでなく、クラウドコンピューティング業界だけでなく、製造大手の業界への参入も精力的に誘致しています。ハイアール イノベーション デザイン センターは、国内初の AIGC 工業デザイン ソリューションを作成し、設計サイクルを大幅に短縮し、概念設計コストを削減しました。全体の概念設計が 83% 高速化されただけでなく、統合レンダリング効率が約 90% 向上しました。問題の解決には、人件費が高く、設計段階でのコンセプトの成果と承認の効率が低いことが含まれます。シーメンス中国のインテリジェント知識ベースと独自モデルに基づくインテリジェント会話ロボット「Xiaoyu」は、自然言語処理、知識ベース検索、データによるビッグ言語トレーニングを備えています

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。

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。
