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APUS Li Tao: 中国向けに大規模モデルをカスタマイズして、AI がより多くの価値を生み出すことができるようにする

Oct 25, 2023 am 11:17 AM
大型モデル AI値 apus

10月24日、第3回中国(寧波)ソフトウェアサミットおよびプログラマーフェスティバルが開催され、中国工程院院士の倪光南氏、中国工程院院士の沈長祥氏をはじめ、多くの企業著名人が会場に集まりました。ソフトウェア業界の発展について議論します。国内のAI大型モデル会社であるAPUSの李濤会長兼最高経営責任者(CEO)は、今回のサミットで「AIは新たなインテリジェンスで未来を導く」というテーマに焦点を当て、大型モデルがどのように産業変革を導き、価値を創造し、社会の進歩を促進できるかを分析し、 AIビッグモデルを創造的に提案したモデル価値創造の「6つの要素」の視点。

APUS Li Tao: 中国向けに大規模モデルをカスタマイズして、AI がより多くの価値を生み出すことができるようにする

(APUS リータオがその場で話す)

AI 大型モデルは包括的な変化をもたらします

人工知能ラージモデル技術は急速に発展し、徐々にさまざまなシナリオに実装され、豊かな応用価値を生み出し、産業の高度化を促進する重要な原動力となり、社会を変える重要な力となっています。

Li Tao氏は、AIが業界を再構築するトレンドの下で、大規模なモデルが基礎となる「オペレーティングシステム」の役割を果たし、コンピューティングパワー、データ、アプリケーションなどのリソースを統合、スケジュール、割り当て、包括的に推進することを提案しました。産業ネットワークの構築。例えば:###

インダストリアル インターネットの分野では、マルチモーダルな大規模モデル機能により、生産ライン データをリアルタイムで監視および分析し、予知保全、品質管理、生産の最適化などのサポートを提供し、工業生産の効率と品質を向上させることができます。

農業インターネット分野では、マルチモーダル大規模モデルにより農業デジタルネットワークの構築が再開され、AIを活用して「生産、供給、マーケティング、サービス管理」のチェーン全体のインテリジェンスレベルが向上し、農業デジタルネットワークの構築が促進されます。生産と販売の効率を向上させるデジタル機械やデジタル ライブ ブロードキャストなどの革新的なアプリケーション;

モノのインターネットの分野では、インテリジェント ハードウェアと大型モデルのマルチモーダル機能が接続され、それらが独立して知覚と認知を行えるようになり、革新的な研究開発に包括的で効率的かつ信頼性の高いガイダンスを提供します。

メタバースを探索する旅において、大規模モデルの強力な推論機能は、メタバースの認知構築を支援し、精巧なデザイン、複雑なモデリング、人間とコンピューターの相互作用、メカニズムの確立、宇宙での空間運用とメンテナンスの迅速な生成をサポートします。メタバースを迅速に生成できるようになり、宇宙の概念が可能になります。

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(AIは産業要因を変える)

大規模モデルを原動力として使用することは、インターネット業界に変化をもたらすだけでなく、IT 要素の反復的なアップグレードももたらします。リータオ氏は、AIの普及により、将来的には自然言語がプログラミングで広く使用され、人間が機械と直接会話できるようになると同時に、プログラマー、プロダクトマネージャー、デザイナーなどの職能職も、次のような役割を担うようになるだろうと考えています。ニーズの「デザイナー」。単調で機械的で反復的な作業を大規模モデルに引き継ぎ、価値を生み出す仕事を人間に引き継ぐことで、社会資源の配分はより合理的になります。

中国の大型モデルの競争力の構築

産業要素であろうと IT 要素であろうと、AI の大規模モデルは強力な再構築機能を示します。 「大規模なモデルは『万能』であるように見えますが、すべてのモデルが実際に検証できるわけではなく、すべてのモデルが真の価値を生み出すことができるわけではありません。」と Li Tao 氏は述べています。彼は、大規模な AI モデルの開発の目標は価値の創造であると信じています。価値の創造を達成するには、強力なコンピューティング能力、グローバルな知識ベース、高品質のデータ、継続的に進化するアルゴリズム、価値の調整、とシナリオ統合価値の創造。

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(AIラージモデルの価値創造の6つの要素)

海外の主要な大型モデルと比較して、中国の大型モデル産業は遅れてスタートし、アルゴリズムの計算能力などの技術的なボトルネックを短期間で突破するのは難しく、また、中国のコーパスデータの限界により、高品質なモデルはほとんどありません。大規模モデルをトレーニングするためのデータが不足していますが、中国のビッグモデルはまだ「十分に賢く」ありません。 「中国語コーパスは世界の知識ベースのわずか3%を占めています。データのボトルネックを打破することは、中国の大手模型メーカーが団結して取り組まなければならない難しい問題でもあります。」とリータオ氏は述べた。

一部のモデルは「十分に賢い」ように見えますが、値が一致していないなどの問題があります。この点に関して、APUSは、中国のAIアプリケーションの研究開発は依然として中国の大型モデルに基づいていなければならないと考えており、したがって、中国の大型モデルメーカーは独立性の意識を持ち、独立したイノベーションの責任を負い、市場のニーズに基づいて差別化された障壁を構築する必要があると考えています。中国市場を開拓し、中国のニーズと価値観に合わせた正確な製品を創造する AIの新たな生産性を生み出すAI大型モデル。

アプリケーションと価値創造を結びつける

現在の大規模モデル市場は、まだ商用実装の模索段階にありますが、大規模モデルが優れた AI アプリケーションを作成し、市場のニーズに十分に応えることができるというのは、長い間業界のコンセンサスでした。リータオ氏は、「中国のデジタル構築は継続的な反復プロセスであり、インテリジェントなシナリオの急速な変革をサポートする大規模なモデルの『ベース』が必要となる。複雑なニーズに直面し、APUSは今後も中国市場向けに大規模なAIモデルをカスタマイズして統合していく」と指摘した。価値創造を伴う AI アプリケーション。”

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(APUSのAI戦略)

データ面では、APUSは過去9年間のグローバル事業と24億人のグローバルユーザーを基に、独自のグローバルユーザーデータと高品質コーパスを形成するとともに、国内コーパスメーカーと協力して共同構築しています。中国市場向けのデータベース、ポジティブな値の「レッド コーパス」。コンピューティング能力の面では、APUS は世界中の 2 つの主要なインテリジェント コンピューティング センターの建設に投資し、アリババ、バイドゥ、テンセントなどのクラウド コンピューティング メーカーと協力して、需要者にさまざまなコンピューティング能力の組み合わせと柔軟な拡張を提供してきました。ソリューションを提供し、企業や開発者が研究開発を迅速に実施できるように支援し、コストを大幅に削減します。

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(中国向けに構築された AI 大型モデル)

現在、APUS は医療、ネットワーク情報、製造、電子商取引などの複数の業界パートナーと協力して大規模な業界ソリューションを共同で作成しており、パートナーがハードウェア インフラストラクチャをアップグレードし、基本モデル プラットフォームを構築し、特定のビジネス アプリケーションのイノベーションを構築します。

同時に、APUS はエコシステムのオープン化を継続し、Baidu、Tencent Cloud、Alibaba Cloud などのメーカーと緊密に協力して、柔軟な産業連携を構築しています。たとえば、APUS ラージ モデルはオープン モデル プラグインを備えており、開発者は独立して外部モデルにアクセスし、「モデル グループ」の機能を通じて複雑なシーン要件を解決できます。

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(APUSは柔軟な産業連携を構築します)

「中国の大きなモデルを構築する」ことは長期的には正しいことであり、APUS はまた、プラットフォーム機能の統合を継続し、より高いレベルに向けて推論し進化するために大規模なモデルをトレーニングするというこの当初の意図を堅持しています。 Li Tao 氏は次のように述べています。「APUS の大規模モデルが何千もの業界で基本的な役割を果たすことができると期待しています。また、より多くの開発者が APUS エコシステムに参加し、大規模モデルを使用してより実行可能な AI アプリケーションを作成することも期待しています。」

このカンファレンスは、「デジタルエンパワーメント、インテリジェントな未来創造」をテーマに、国内のオープンソースエコロジー、AI大型モデル、産業用ソフトウェアエンパワーメントなどのホットなトピックに焦点を当てます。活動には、学会報告書、発表式典、特別報告書、調印式、著名人報告書、記者会見、最終報告書などが含まれます。 Ni Guangnan 氏と Shen Changxiang 氏に加えて、China Unicom Cloud、Kingdee Cloud、Tiger Industrial Cloud Group などの企業の代表者が「テクノロジーの声」を伝えるために招待されました。

以上がAPUS Li Tao: 中国向けに大規模モデルをカスタマイズして、AI がより多くの価値を生み出すことができるようにするの詳細内容です。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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