北京市は企業の計算能力使用コストを削減するため、人工知能計算能力クーポンの実施計画を発行した。
北京市経済情報化局は10月11日、「人工知能コンピューティング電力券実施計画(2023年~2025年)」を発行した。以下が番組内容です。
北京市経済情報技術局は、政府の指導的役割を十分に発揮し、大規模な人工知能の応用を促進することを目的として、人工知能コンピューティング電力クーポンの実施計画に関する通知を発行しました。私たちの都市にインテリジェンスモデルを導入し、産業エコロジーの育成を加速し、人工知能を使用します。大規模モデルの高度な応用は、実体経済の質の高い発展を深く強化し、何千もの産業のデジタル化とインテリジェント化を加速します。
1. 北京における大規模モデルの開発が高速レーンに入った
生成人工知能関連テクノロジーの急速な進化により、大規模モデルの機能が数千のデジタル インテリジェント トランスフォーメーションを可能にしましたますます注目を集める産業となり、国際的な技術競争の焦点の一つとなっています。北京は豊富な人的資源、十分な技術的埋蔵量、幅広い応用シナリオ、活発な市場投資という特徴を持ち、我が国における大型モデル開発の高地となっている。当市の大規模モデル企業は、総量が多い、急成長している、現場実装を重視しているという特徴があり、現在、当市には大規模モデル企業が100社以上あり、全国の約半数を占めています。さまざまな分野の企業が独自の産業リソースの利点を組み合わせて、産業用人工知能の大規模モデルのトレーニングとアプリケーションを実施し、産業、政府サービス、医療、金融、交通などの垂直分野で広範な探索を積極的に実施し、初期の成果を達成しています。 。
2.大規模モデル開発の中核問題の解決に集中する
大規模モデルのトレーニングの中核要素として、インテリジェントなコンピューティング能力は、デジタル経済時代の重要なインフラストラクチャであり、重要な要素となっています。産業競争力の向上に。当市の大規模モデル企業の数は急速に増加しており、インテリジェント コンピューティング リソースに対する需要は強いです。同時に、インテリジェントなコンピューティングリソースの入手の困難さや高コストなどの問題により、当市における大規模モデル企業の発展も制限されています。市経済情報技術局は、市における大規模モデルの開発を制限するコンピューティング能力の問題を軽減することを積極的に計画しています。 1つ目は、市のコンピューティング電源インフラ建設計画の準備を加速し、公共コンピューティング電源センターの建設をさらに加速し、コンピューティング電源供給システムを改善することです。 2 つ目は、古く小規模で分散したデータセンターの公共インテリジェント コンピューティング パワー プラットフォームへの変革とアップグレードを積極的に誘導することです。 3つ目は、地域のコンピューティングリソースを調整し、河北省および内モンゴル自治区と協力協定を締結し、企業が北京市場にサービスを提供するために北京-天津-河北およびその周辺地域にインテリジェントコンピューティングセンターを構築することを奨励することである。
3. 大規模モデル アプリケーションの導入をサポートするコンピューティング パワー クーポン導入計画をリリースします
導入計画は、産業、政府サービス、医療、金融のソフトウェア情報サービス会社および製造会社をサポートします、教育、法務交通、文化と観光、科学研究、都市管理などの分野で産業用人工知能の大規模モデルのトレーニングと応用を実施します。市経済情報技術局は、企業にコンピューティングパワークーポン補助金サポートを提供し、企業がインテリジェントコンピューティングパワーの使用コストを削減できるよう努め、企業の大規模な人工知能モデルアプリケーションの探索と実装を全面的にサポートします。
次に、市経済情報技術局は、高品質のデータリソースの供給と垂直産業シナリオの開放という観点から、市の政策を実行するための良好な産業環境を作り出すという点で、対応する支援策も導入します。業界の大規模モデルの典型的なベンチマーク アプリケーションは、さまざまな業界における大規模モデルによるデジタルおよびインテリジェント変革の迅速な実装を促進します。
以上が北京市は企業の計算能力使用コストを削減するため、人工知能計算能力クーポンの実施計画を発行した。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。

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

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 | 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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