周宏儀氏は中米青少年科学技術イノベーションサミットに出席し、人工知能イノベーションの機会を共有した
「どんなに素晴らしい技術革新であっても、人々の問題点や緊急のニーズを真に解決するには、それを実践する必要があります。」 6月10日、中国・米国青少年科学技術イノベーションサミットが北京で開幕し、このサミットはビジネスリーダーや学者を集めて中国経済と世界貿易の発展について話し合うことを目的としている。 360グループの創設者である周宏毅氏は、会議で「人工知能の大規模言語モデルは新たな産業革命である」と題した基調講演を行い、大規模モデルに関する見解、課題、予測を共有し、大規模モデルの起業機会を分析し、激励した。若者がイノベーションと起業家精神に熱意を持ち続けること。
現在、人工知能のビッグ言語モデルはあらゆる分野に深刻な影響を与えています。周紅儀氏は、ビッグ言語モデルは新時代の「発電所」であると信じています。ビッグデータを「電力」に処理して何千もの産業に力を与えることで、新しい産業革命について。変化はチャンスを生み、大規模モデルの爆発的な増加も新たなイノベーションと起業の機会をもたらします。
起業の機会に関して、周宏毅氏は「百モデルの戦い」が来ると予測しており、現在、既存市場は基本的に大手メーカーが占めており、追加市場にはより多くの機会が存在している。周宏毅氏は現場で、中小企業、零細企業が「ターンキー」のSaaS AIサービスを必要としている一方で、将来的にはあらゆる企業、政府が必要とする3つの方向で大規模なビジネスチャンスを共有した。都市や都市にはカスタマイズされた独自の大規模 AI サービスが必要ですが、モデルの一方、業界の垂直分野でも大規模モデルの強化が必要です。
周宏宜氏は、若者のイノベーションと起業家精神に焦点を当て、現場での経験を共有し、イノベーションと起業家精神は 4 つの原則に従う必要があると信じています。イノベーションは差別化されなければならず、テクノロジーは適切なシーンを見つけるために必要です。周宏儀氏は若者に対し、イノベーションへの情熱を維持し、時代の進化に共同で貢献するよう奨励した。
講演の最後に、周宏毅氏は、360 の大規模認知知能一般モデル製品である 360 Intelligent Intelligence のデモンストレーションも行い、「人工知能は将来どのように発展するのか」に対する 360 Intelligent Brain の答えを簡単に全員に示しました。 360 Intelligent Brain の客観的かつ包括的な回答 出席した多くの若者がビッグモデルの魅力を感じ、ビッグモデルの起業についてさらに考えました。
出典:金融業界情報
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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。

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 |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

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

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