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Shengteng AI大型モデルのトレーニングとプロモーションの統合ソリューションがWAICでリリースされます

Jul 04, 2023 pm 09:29 PM
AI

2023 年 7 月 6 日、上海で「世界を繋ぐインテリジェント、未来の形成」をテーマとした世界人工知能会議 (WAIC) が開催されます。カンファレンスの重要な一部として、新世代人工知能産業技術革新戦略同盟(AITISA)と中国人工知能産業発展同盟(AIIA)が主催し、ファーウェイが主催する「Ascend人工知能産業サミットフォーラム」も開催される。同日開催された大型モデルや科学知能(AI for Science、略称「AI4S」)などの産業用ホットスポットに焦点を当て、人工知能の最先端技術を探求し、人工知能を業界でより実用化し、勝利するために協力します。 - インテリジェンスの新時代で勝利を収める。

Shengteng AI は、「オープンハードウェア、オープンソースソフトウェア、パートナーの実現、人材の育成」の原則を遵守し、テクノロジーとビジネスパートナーを団結させて「共同構築、共有、共有」の人工知能産業を創造します。何千人もの開発者とともに、300 以上の大学で Shengteng AI 関連の人工知能コースを開設し、1,200 の業界パートナーを開発し、2,500 以上のソリューションを共同で開発しました。4 人の学者と 14 人を雇用しました。名誉コンサルタントおよびMVPとして業界のリーダーが、特に大規模モデルの共同イノベーション、AI4S科学研究、産業発展、エコロジー構築、産学協力などにおいてAI業界の隆盛を主導し貢献してきました。は目覚ましい成果を上げ、中国の人工知能産業に強力で安定した基盤を提供しました。

Shengteng AI大型モデルのトレーニングとプロモーションの統合ソリューションがWAICでリリースされます

# Shengteng AI 大型モデルのトレーニングとプロモーションの統合ソリューションがリリースされました

人工インテリジェンスはコンテンツ生成の時代に向かって進んでおり、何千もの産業を破壊し、無限の想像力の余地をもたらしています。大型モデルの開発により、コンピューティング能力の需要が爆発的に増加しており、ファーウェイは個別のイノベーションに基づいて、クラウド、コンピューティング、ストレージ、ネットワーク、エネルギーの総合的な利点を最大限に活用し、アーキテクチャの革新を実行して、 Ascend AI クラスターはさらに高いパフォーマンスと信頼性を実現します。現在、大規模モデルの約半数は Shengteng AI に基づいて開発されており、Shengteng AI は基本的な人工知能ソフトウェアおよびハードウェア プラットフォームを提供し、パートナーと協力して革新的な大規模モデルと AI アプリケーションをインキュベートし、大規模モデル向けのフルプロセスを可能にするシステムを構築しています。計画、開発から産業化まで ファーウェイはパートナーと協力して、大規模モデルの開発、トレーニング、展開の効率と精度を向上させ、大規模モデルの効率的なトレーニングと展開を促進し、ビジネスの立ち上げを加速し、業界のデジタル変革とアップグレードを促進します。このフォーラムで、ファーウェイは20以上の大型モデルの研究開発部門と連携して、Ascend AIに基づく大型モデルのイノベーションセレモニーを共同で立ち上げ、関係者全員による大型モデルの研究開発とアプリケーションのイノベーションを加速する。同時に、ファーウェイはパートナーと協力して、大規模モデルの開発と適用における高コスト、長いサイクル、技術的困難などの業界の問題点を解決するために、Ascend AI 大型モデルのトレーニングとプロモーションのための統合ソリューションをリリースします。さまざまな業界で大型モデルの適用を促進します。

AI4S の結果が公開されました

AI4S の新しいパラダイムは、実験をガイドし、理論とアルゴリズムの探求を刺激し、科学計算を加速および最適化するために人工知能によって推進されます。 COMAC上海航空機設計研究所がShengteng AIに基づいて開発した大型モデル「Eastern Wing Wind」も公開され、3次元の超臨界翼流体シミュレーションを実現し、フルシナリオ飛行の高速かつ高精度のシミュレーションが可能になります。大型航空機の条件を改善し、大型航空機の研究開発プロセスを加速します。

フォーラムでは、中国科学技術情報研究院がAI4S科学研究イノベーションマップを発表します。 Ascend AI は、AI4S の基本的なソフトウェア機能に焦点を当て、基本的なコンピューティング パワー ベースを提供し、独立したコンピューティング パワーの構築において国立研究所、公共コンピューティング パワー サービス プラットフォームなどをサポートし、ローカライズされたフレームワーク、アクセラレーション ライブラリ、スイート、ツール チェーンなどを提供します。 .、AI4Sの生態学的発展を可能にする。

業界実装とアセンション AI が業界の新たな未来を創る

フォーラムには、人工知能、流体力学の分野の学者、専門家、学者、専門家が集まりました。ここではビジネスリーダーが最先端の技術動向について話し合い、人工知能業界における最新の科学研究結果やAI対応産業の最新の進歩について共有します。中国民間航空機公司の代表者は、 China Merchants Bank、iFlytek、その他の企業は、流体力学、金融、テクノロジーにおける Ascend AI の応用を実証し、他の多くの分野での AI との統合の実践を行います。

同期間中、Shengteng AI と Shengsi オープンソース コミュニティは、あらゆる分野のパートナーと協力して展示会を共同で開催し、Shengteng AI のさまざまな最新のハードウェア製品とソリューション、および複数のハードウェア製品を展示しました。大規模なモデルのインタラクティブな体験とテクノロジーの実装。 Shengteng AI 公開講座エリアでは、新製品のリリース、共同署名、専門家の共有など、20 以上のエキサイティングなアクティビティも開催されます。

さらにエキサイティングなコンテンツは、Shengteng Artificial Intelligence Industry Summit Forum でご覧いただけます。Shengteng コミュニティにアクセスして、ライブ ブロードキャストを視聴する予約をしてください: hiascend.com

以上がShengteng AI大型モデルのトレーニングとプロモーションの統合ソリューションがWAICでリリースされますの詳細内容です。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。

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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。

GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

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。

新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

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

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