360 グループがデジタル セキュリティと人工知能の双方向統合を開始し、セキュリティ業界の大規模なモデルをリリース
8 月 9 日、360 グループは、第 11 回 ISC 2023 インターネット セキュリティ カンファレンスで、中国初の成果可能なセキュリティ業界モデル「360 セキュリティ モデル」を発表しました。この大型モデルは、360 セキュリティ ホスティング運用サービスの重要なプラットフォームおよびツールとして機能し、ネットワーク セキュリティ サービスの有効性を向上させる利点と機能を最大限に発揮すると報告されています。現在、大型モデルのセキュリティ攻撃・防御判定精度は96%を超えています。 360 グループの創設者は、ISC の開設中に 360 の「セキュリティを優先」戦略と新世代のセキュリティ製品 360 Security Cloud
もリリースしました。紹介文によると、360 セキュリティ モデルは、360 が自社開発したコグニティブ汎用モデル「360 Intelligent Brain」に基づき、360 の AI セキュリティ アプリケーションと過去 15 年間にわたるセキュリティ ビッグ データ トレーニングを組み合わせたセキュリティ業界の垂直モデルです。年。民営化展開プロセス中、360 セキュリティの大規模モデルは企業セキュリティ インテリジェント制御システムと一致し、インテリジェントな中央スケジューリング モデル、ナレッジ ベース、特別なプラグインを使用して企業のプライベート ドメイン データと結合し、両方のセキュリティ質問を使用します。企業の安全な運用を支援する専門家やセキュリティ運用の専門家に回答するフォームです。現在、これらの機能は 360 の社内製品および自社製品にうまく適用されています。
360 は、大規模な人工知能モデルを中国で最も早く導入した企業の 1 つであり、同社の 360 インテリジェント脳モデルにはすでに 10 のコア機能があり、さまざまなシナリオに適用できます。 Zhou Honyi 氏は、大型モデルには将来的にエンタープライズ市場で大きなチャンスがあると考えています。現在、360は「安全・優しさ・信頼性・制御性」の4原則に則ったエンタープライズレベルのAI大型モデルソリューションをリリースしており、まず税務業界や法人サービス業界に導入され、 「北京一般人工知能大規模モデル産業応用の典型的な 10 のシナリオ」。 360 が大規模なセキュリティ業界モデルを立ち上げる目的は、国家レベルのセキュリティ機能をクラウド化およびインテリジェント化し、あらゆる階層にサポートを提供することであると理解されています。ISC 2023 で、Zhou Honyi はセキュリティ業界における 360 の主な方向性を紹介しました。まず、彼らは「セキュリティのすべての知識」を構築し、大量のセキュリティの知識とデータに基づいてトレーニングすることで、大規模な一般モデルを「セキュリティの専門家」にトレーニングすることに注力しています。第 2 に、攻撃と防御の決定を支援するために大規模なモデルを使用しており、システムが攻撃アラームに遭遇すると、大規模なモデルはそれが本当の攻撃であるか誤報であるかを判断できます。最後に、大規模モデルを 360 の既存のネットワーク全体のセキュリティ ブレインと組み合わせて、セキュリティ サービスの効果を向上させました。今回リリースされた 360 セキュリティ大型モデルは、大型モデルがセキュリティ業界にどのような影響を与えるかを探求する上で重要な成果です。
一部の専門家は、多くの企業は大規模モデルを作成する際にセキュリティ意識が欠如しており、セキュリティを理解している企業には大規模モデルを開発する能力がないと指摘しています。 360は国境を越えた例外で、世界最大のネットワークセキュリティビッグデータを保有しており、そのデータを用いてセキュリティ業界の大規模モデルの学習に成功しています。これは当然のこととも言えますニュースによると、360 Company は、新しい「サービスとしてのセキュリティ」コンセプトに基づいた、マルチテナントのクラウド セキュリティ サービス プラットフォームである 360 Security Cloud も開始しました。このプラットフォームは 360 の国家安全保障機能を完全に開放し、クラウド プラットフォームを使用してセキュリティ インフラストラクチャと公共サービス施設を構築し、8 つの主要なセキュリティ サービスを提供します。将来的には、360 セキュリティ クラウドと 360 セキュリティ ビッグ モデルは、360 がセキュリティ サービスを提供するための重要なツールとなり、引き続き多くの企業にセキュリティ コストの削減と効率の向上をサポートし、国家デジタル セキュリティの保護に貢献します。バリア### 上記コンテンツの著作権は「iNews New Knowledge Technology」にあることを必ず明記し、無断転載はご遠慮ください。
以上が360 グループがデジタル セキュリティと人工知能の双方向統合を開始し、セキュリティ業界の大規模なモデルをリリースの詳細内容です。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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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。

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。

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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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。

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