XiaomiのAI大型モデルが重要な進歩を遂げ、雷軍氏はチーム規模が3,000人以上に達したと発表
雷軍氏が設立したシャオミは、8月14日夜、北京の国家会議センターで2023年の年次講演を開催した。講演のテーマは「成長」だった。雷軍氏はスピーチの中で、過去 30 年間にわたる Xiaomi の重要な成長経験と洞察を共有し、大型モデルの分野における Xiaomi の最新の進歩を明らかにしました。
まず第一に、Lei Jun は、Xiaomi の綿密なレイアウトと人工知能分野への継続的な投資を明らかにしました。 Xiaomiは2016年から大型モデルの研究開発を開始しており、今年大型モデル専用チームを設立したことが分かりました。現在、Xiaomi の AI 関連チームは 3,000 名を超えており、この数字は Xiaomi の人工知能に対する重点と決意を示しています。この徹底した研究開発レイアウトと人材の確保は、間違いなく人工知能分野におけるシャオミの進歩にとって重要な保証となる。
Xiaomi は大型モデルで大きな進歩を遂げました。レポートによると、13 億のパラメーターを備えた Xiaomi の最新の大規模 AI モデルは、電話機上でローカルに実行することに成功しており、一部のシナリオでの結果は、クラウドで実行されている 60 億のパラメーター モデルに匹敵するものさえあります。この画期的な結果は、Xiaomi の人工知能技術における強みを証明するだけでなく、携帯電話上の人工知能アプリケーションの新たな可能性を切り開きます。 この大きな発展は、Xiaomi の AI 分野における強みがさらに強化されたことを意味します。携帯電話業界の熾烈な競争環境において、AI の機能はブランドや製品を区別するための重要な指標となっています。雷軍氏のスピーチは間違いなく、Xiaomi が携帯電話 AI の分野で主導的な地位を占めていることと、将来の開発に対する同社の確固たる自信を示したものでした。 さらに、Xiaomi の人工知能アシスタント Xiaoai は、AI 大型モデルの機能のアップグレードを開始しました。記者会見でXiaomiは、ユーザーが新しいAI大型モデルの機能を事前に体験できる招待テストを開始した。この措置は、Xiaomi がユーザーのフィードバックに積極的に耳を傾け、より良いユーザー エクスペリエンスを提供するために AI の大規模モデルを徐々に改善して完成させていることを示しています。
Xiaomi の開発の歴史は、Xiaomi が常に革新の精神を堅持する企業であることを示しています。 2016 年の Lei Jun の AI 導入から現在の大規模なモデル チームの設立に至るまで、Xiaomi は常に技術開発のトレンドに従い、業界の最前線に立っています。探求し革新するこの勇気の精神が、Xiaomi の継続的な成長の鍵です
一般的に、この年次講演を通じて、Xiaomi の綿密なレイアウトと人工知能の分野における顕著な業績を見ることができます。
これは間違いなく人工知能業界全体に大きな影響を与え、業界のさらなる発展を促進するでしょう。今後数日で、Xiaomi が大規模な AI モデルの開発と応用においてさらなる飛躍を遂げ、テクノロジーと生活の深い統合をさらに促進し、世界中のユーザーにさらなる驚きをもたらすことを楽しみにしています。以上がXiaomiのAI大型モデルが重要な進歩を遂げ、雷軍氏はチーム規模が3,000人以上に達したと発表の詳細内容です。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。

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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