AI アップグレードの新たな推進力、大規模モデルのアプリケーション不安、百度はそれをどのように解決するか、王暁川がオープンソースの大規模モデルをリリース丨AI New Retail Morning News

AI マーケティングの観察

電力の維持、AI アップグレードの新たな推進力>>

大型モデルの時代では、ストレージには大量と高品質が求められるだけでなく、強力なパフォーマンス、優れた安定性、省エネルギー性も求められます。 AI向けストレージ支援策の提供：あらゆる種類のストレージプロトコルをサポートすることで、複数のシナリオにおけるマルチプロトコルデータのインテリジェントな適応と統合を実現でき、スマートチップによる直接データアクセスを実現することで、データの読み込みと処理を改善できます。トレーニングプロセス中に設定されます。 (出典: 「源川技術評論」WeChat 公開アカウント)

Apple の AI の野心: 内部紛争、反撃、そして挑戦>>

Apple は 2016 年に iOS 10 をリリースした後、主に垂直統合とソフトウェアとハ​​ードウェアの組み合わせという 2 つの側面に反映された新たな AI の反撃を開始しました。 Appleは音声認識や顔認識など複数のAI分野に投資し、自社の製品やサービスにAI機能を統合している。対策: 大規模な AI モデルに対する Google や Microsoft などのテクノロジー巨人の攻撃に対応しながら、ユーザーのプライバシーの保護とコンピューティング能力の向上の間のバランスを見つける必要があります。 (出典: 「Chuangye Bang」WeChat 公開アカウント)

《RLHF は人間による注釈を必要としなくなりました。Google は AI ベースのフィードバック生成を提案しています: 効果は人間による注釈に匹敵します 》

RLAIF は、RLHF における人間のフィードバックを置き換えることができる AI ベースのフィードバック生成手法であり、大規模なモデルのトレーニングが人間の制限にさらされなくなります。 RLAIF は、LLM を使用してフィードバック データを生成し、A2C アルゴリズムの修正バージョンを使用して強化学習を実行し、ターゲット モデルをトレーニングします。テキスト要約タスクにおける RLAIF のパフォーマンスは RLHF に匹敵し、いくつかの詳細ではさらに優れています。 (出典: WeChat 公開アカウント「Xi Xiaoyao Technology Talk」)

大規模モデルのアプリケーションの観察

Baidu は大規模モデルのアプリケーションの不安をどのように解決しますか? >>

大規模モデル業界は、アプリケーション層の不足とユーザーの関心の喪失に直面しており、「媚びる」ことから、生活と仕事を真に変えることができるイノベーションに移行する必要があります。 Baidu の取り組み: 「Wenxin Cup」起業家コンテストは、Wenxin Big Model API インターフェイス、Baidu Intelligent Cloud コンピューティング リソース、および投資サポートを参加チームに提供するために開催されました。Wenxin Big Model は、Baidu Search および 1 億を超えるその他のシリーズの再構築に使用されました。ユーザー、製品。 (出典: WeChat 公開アカウント「アルファベットリスト」)

《 Shen Dou との対話: 現在市場には多くの大型モデルがありますが、そのほとんどはすぐに消えてしまいます。》大型モデル業界のニーズ生活と仕事のイノベーションを変えることができるものに移行し、Baidu は Wenxinyiyan と Qianfan のプラットフォームを通じて C サイドと B サイドの両方のニーズに応えます。大規模モデル技術の研究開発における Baidu の利点: Wenxin Large Model 3.5 は、モデル効果が 50% 向上し、トレーニング速度が 2 倍、推論速度が 17 倍向上しました。これにより、推論のコストが大幅に削減され、Baidu が可能になります。より多くのユーザーをホストするため。 (出典: 「Geek Park」WeChat 公開アカウント)

《baichuan Intelligent が Baichuan2 をリリース、王暁川: LLaMA2 を使用する中国企業の時代は終わった｜Jiazi Discovery》

特徴: 中国語、英語、スペイン語、フランス語などを含む数十の言語をサポート、数兆のインターネット データに基づいて高品質の垂直産業データを選択およびスクリーニング、超大規模なコンテンツ クラスタリング システムを構築して、時間ごとに数千億のデータ クリーニングとフィルター ウェイトを実行する、複数粒度のコンテンツ品質スコアリング システム。見通し：GPT-3.5のベンチマークとなる1000億レベルのパラメータモデルは今年の第4四半期にリリースされ、スーパーアプリケーションは来年の第1四半期にリリースされる予定だ。 （出典：「Jiazi Discovery」WeChat公開アカウント） [了]

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