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中国科学院共同物理研究所のネットワークセンターがAIモデルMatChatをリリース

Nov 03, 2023 pm 08:13 PM
AIモデル matchat 中国科学院 + ネットワークセンター

IT House News 11 月 3 日、中国科学院物理研究所の公式ウェブサイトに記事が掲載されました 最近、中国科学院物理研究所/北京国立物性研究センター SF10 グループ物理学と中国科学院コンピュータネットワーク情報センターは協力してAI大規模モデルを適用し、材料科学分野では数万の化学合成経路データを大規模言語モデルLLAMA2-7bに供給し、MatChatを取得した。無機材料の合成経路を予測するために使用できるモデル。

中国科学院共同物理研究所のネットワークセンターがAIモデルMatChatをリリースIT House は、このモデルがクエリ対象の構造に基づいて論理的推論を実行し、対応する準備プロセスと式を出力できることに注目しました。これはオンラインで展開されており、

はすべての材料研究者

が利用できるようになっており、材料の研究とイノベーションに新しいインスピレーションと新しいアイデアをもたらします。 この研究は、細分化科学の分野で大規模言語モデルを適用するための可能な解決策を提案し、

かつ最初にこの方法の実現可能性を実証します。自然言語モデルを通じて文献データを抽出し、その文献データを言語モデルのトレーニングに使用することは、細分化された科学分野を開発するための実現可能な方法です。この研究は、無機材料の合成経路予測の分野における「ライト兄弟の 1 分間の飛行」を実証していますが、データセットの量と質によって制限されているため、モデルの予測精度には依然として一定の制限があります。

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このほど、「AIが時代をリードし、コンピューティングパワーが未来を駆動する」をテーマとした「臨港新区インテリジェントコンピューティングカンファレンス」が開催された。この会合において、新領域インテリジェントコンピューティング産業アライアンスが正式に設立され、センスタイムはコンピューティングパワープロバイダーとしてアライアンスのメンバーとなり、同時に「新領域インテリジェントコンピューティング産業チェーンマスター」企業の称号を授与されました。臨港コンピューティングパワーエコシステムへの積極的な参加者として、SenseTimeはアジア最大のインテリジェントコンピューティングプラットフォームの1つであるSenseTime AIDCを構築しました。これは合計5,000ペタフロップスのコンピューティングパワーを出力し、数千億のパラメータを持つ20の超大規模モデルをサポートできます。 . 同時にトレーニングします。 AIDC に基づいて将来を見据えて構築された大規模デバイスである SenseCore は、人工知能を強化するための高効率、低コスト、大規模な次世代 AI インフラストラクチャとサービスの作成に取り組んでいます。

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ケータイサークルをフォローしている友人なら「認めなければ点数がもらえる」という言葉に馴染みがない人はいないと思います。たとえば、AnTuTu や GeekBench などの理論性能テスト ソフトウェアは、携帯電話の性能をある程度反映できるため、プレイヤーから大きな注目を集めています。同様に、PC プロセッサとグラフィックス カードのパフォーマンスを測定するための対応するベンチマーク ソフトウェアがあり、「すべてのものをベンチマークできる」ため、最も人気のある大規模な AI モデルも、特に「百モデル」以降のベンチマーク コンテストに参加し始めています。 「戦争」が始まり、毎日のようにブレークスルーがあった 各社「ランニングスコアで1位」を謳う 国産AIの大型モデルは性能スコアでほとんど負けることはなかったが、GPを超えることはできなかったユーザーエクスペリエンスの。

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ITハウスは11月3日、中国科学院物理研究所の公式ウェブサイトに記事が掲載されたと報じ、このほど中国科学院物理研究所/北京国立物性物理研究センターSF10グループが発表した。中国科学院コンピュータネットワーク情報センターと協力して大規模AIモデルを材料科学に適用する現場では、数万の化学合成経路データが大規模言語モデルLLAMA2-7bに供給され、MatChatモデルが得られる、無機材料の合成経路を予測するために使用できます。 IT House は、このモデルがクエリされた構造に基づいて論理的推論を実行し、対応する準備プロセスと式を出力できることに注目しました。これはオンラインで展開されており、すべての材料研究者に公開されており、材料の研究とイノベーションに新しいインスピレーションと新しいアイデアをもたらします。この作業は、セグメント化された科学の分野における大規模な言語モデルを対象としています。

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