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AI ラージモデル技術と科学知能探査に焦点を当てた、人工知能フレームワーク生態サミットがまもなく開催されます。

Jun 16, 2023 pm 06:56 PM
AI 大型模型技術 フレームワークの生態学

人工知能テクノロジーの急速な発展により、世界的なイノベーションの波が押し寄せています。 AI イノベーションの背後では、AI の根幹テクノロジーとしての人工知能フレームワークが、開発者に強力なツールとリソースを提供する上で重要な役割を果たしています。待望の人工知能フレームワーク エコロジー サミット 2023 が開催されます。このサミットにはトップ AI 企業、研究機関、オープンソース コミュニティ、大学などが集まり、人工知能フレームワークの開発動向や技術的成果、成功事例やベスト プラクティスについて議論します。人工知能フレームワーク.すべての関係者間の広範な協力と深い交流を促進し、大規模モデルと科学的知能の革新を促進し、AI技術の革新と応用を加速することを目的としています。

AI ラージモデル技術と科学知能探査に焦点を当てた、人工知能フレームワーク生態サミットがまもなく開催されます。

世界をリードする人工知能フレームワークとして、マインドスポアはサミットで重要な役割を果たし、人工知能フレームワークの革新と開発を主導します。 Shengsi は、多次元ハイブリッド並列テクノロジの先駆者であり、フルシナリオのコラボレーションとフルプロセスの簡素化という特徴を備えており、ワンタイム開発、クラウドエッジのフルシナリオ展開、大規模モデルトレーニングのネイティブサポート、および科学的知性とその他の重要な機能。同時に、Shengsi はオープンソース プロジェクトとして開発者が共同構築に参加することを奨励しており、現在 400 以上のモデルをオープンソース化しており、474 万人以上のユーザーがダウンロード、インストール、使用しています。 Gitee のオープンソース プロジェクトは数千万件あり、5,500 社以上の企業にサービスを提供しています。大学が教えるコースの数は 200 を超え、40 を超える科学研究機関が科学研究とイノベーションの目的で Shengsi を選択しています。上位のカンファレンス論文の数は 900 を超え、ランキングされています。すべての AI フレームワークの中で中国で 1 位、世界では 2 位であり、中国で最も革新的な AI オープンソースです。

人工知能の発展に伴い、大規模な AI モデルの重要性がますます顕著になってきています。ただし、大規模モデルの開発、トレーニング、展開には多くの課題にも直面しています。巨大なデータセット、複雑なネットワーク構造、およびコンピューティングリソースの要件により、開発者はそれらをサポートする強力で柔軟な人工知能フレームワークが必要になります同時に、人工知能フレームワークエコシステムは、オープン性と共有、標準化と相互運用性、そして継続的な構築の過程にあります。モデルの研究とイノベーション他の側面でもますます高い要求があり、人工知能フレームワークと大規模な AI モデルが共同して AI テクノロジーの開発とイノベーションを推進しています。サミットでは、人工知能フレームワーク生態イニシアチブの共同構築、上海Shengsi AIフレームワーク&ラージモデルイノベーションセンターの立ち上げと最初のパートナーの参入、Shengsiコミュニティ評議会の設立、世界初の完全版のリリースが行われた。 -モーダル大型モデル、水分子の基礎科学研究と探査 シリーズの主要な内容の発表が待たれます。

現在の人工知能の分野は無限の可能性と機会に満ちており、大規模なモデルや人工知能フレームワークもさらなるブレークスルーをもたらすでしょう。人工知能フレームワーク生態サミットの開催は、国内の人工知能技術、特に大型モデルの開発に新たな推進力と活力を注入し、人工知能の開発の新たな章を開きます。

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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。

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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。

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