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「利用可能」で「便利」な iFlytek Spark 認知モデルが世界人工知能会議で発表されます

Jul 06, 2023 am 10:53 AM
AI iFlytek スパーク 認知大型モデル

「利用可能」で「役に立つ」iFlytek Spark 認知モデルが世界人工知能会議で発表されます

7月6日から8日まで、2023年世界人工知能会議(WAIC)が上海で開催され、今年の会議には国内外の大型モデルのスターチームと著名なゲストが特別に集まり、そのうち30名以上が参加します。大きなモデルが登場します。 WAICでは、来場者がiFlytekの大規模端末アプリケーション「Spark」を実際に体験する機会が得られます。

「利用可能」で「便利」な iFlytek Spark 認知モデルが世界人工知能会議で発表されます

iFlytek は他の国内大規模コグニティブ モデルと比較して、Spark アプリケーション APP、大規模コグニティブ モデルのミニ プログラム、H5 をリリースしており、ユーザーは異なる入り口から使用できるため、入り口チャネルを通じて簡単に入手できます。最近、iFlytek Spark APPはAppStore、Huawei、Xiaomi、OPPO、vivo、Tencent App Storeおよびその他のアプリケーションモールでの発売に成功し、AndroidとiOSの主流アプリケーション市場を完全にカバーする初の国内大規模モデルとなりました。

「あなたには映画評論家として働いてもらいたいのです。あなたは映画 [放浪する地球] について魅力的で創造的なレビューを書いてください。プロット、テーマとトーン、演技と登場人物など、さまざまなトピックを検討することができます。サウンドトラック、特殊効果、編集、ペースなどの側面。しかし、最も重要な側面は、映画がどのように感じられるかを強調することです。本当に心に響くものは何ですか。3 つの異なるレビューを教えてください。キャラクター/能力の設定による性格の試行錯誤Insight Command Personality の試行錯誤 Feida モデルは、複雑な指示をすぐに理解し、対応する答えを返します。

「利用可能」で「便利」な iFlytek Spark 認知モデルが世界人工知能会議で発表されます

過去には、他のテクノロジーでは複雑なユーザー ニーズを満たすことができないことがよくありました。大規模なモデル テキストの生成、言語理解、知識の質問と回答、論理的推論、数学的知識を含む iFlytek の 7 つのコア機能は、複雑な命令を作成するために統合されています。単純。オープン知識の質疑応答に関しては、授業検索プラグイン、言語理解力、一般的な表現力の向上により、新しい知識の更新の難しさや「他人の利用」が容易になるなどの問題を効果的に解決しました。 -ベースの質問と回答。長い連鎖思考の連鎖推論と数学的論理的推論は、論理的および数値的能力の点で効果的な相乗効果を発揮します。マルチターン会話における優れた能力と、複雑なタスクを正常に完了する能力により、AI コラボレーションのユニークな機会が生まれます。

2023 年世界人工知能会議 (WAIC) の HKUST iFlytek ブースでは、Spark モデルのコア機能を体験できることに加えて、ユーザーは教育、医療、オフィス、デジタル従業員における Spark モデルのアプリケーションについても学ぶことができます。 、自動車、金融、産業などのアプリケーションでは、複数のシナリオが生まれます。 今後も、iFlytek は技術的なブレークスルーとシナリオの応用に引き続き注力し、Spark モデルからの知恵の出現を加速し、人工知能と実体経済の深い統合を促進し、産業変革の新ラウンドを真に実現していきます。 「草原に火を起こす」。

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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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