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以下はゲストスピーチの全文です:
ホームページ テクノロジー周辺機器 AI 即時消費部門副ゼネラルマネージャー、Sun Lei 氏: 人工知能は会社のビジネスのあらゆる分野に適用されており、発展の基礎となっています。

即時消費部門副ゼネラルマネージャー、Sun Lei 氏: 人工知能は会社のビジネスのあらゆる分野に適用されており、発展の基礎となっています。

Mar 29, 2024 am 09:21 AM
AI 大型モデル すぐに消費する

3 月 28 日、馬沙消費、中国科学技術出版、中国科学技術出版局の共催で「ビッグモデル主導の金融新品質生産性イノベーションフォーラム」と国内初の「金融ビッグモデル」書籍が共催されました。 「金融業界。リリース」イベントが北京で開催されました。

この会議には、Jiang Changjun、Sun Maosong、Zeng Gang などの 300 名を超える学術界のリーダーのほか、金融機関や産業チェーンの重要な企業の上級幹部が集まりました。会議のゲストは、金融分野における大規模モデルの適用と強化について深く意見交換し、新たな金融生産性の開発と構築について深く効果的な議論を行いました。

即時消費部門副ゼネラルマネージャー、Sun Lei 氏: 人工知能は会社のビジネスのあらゆる分野に適用されており、発展の基礎となっています。

リーダーの辞任に関連して、イミディエイト・コンシューマー部門副ゼネラルマネージャーのスン・レイ氏は、近年、金融業界は次のようなことを行っていると述べた。 Consumption Now の取り組みにより、AI はテクノロジー主導のデジタル金融機関として、事業開発のさまざまな分野に適用され、同社の発展の基礎となっています。 Sun Lei は、大型モデルをトリガーポイントとするこの人工知能の波が間違いなく革命的な進歩をもたらすと強く信じています。

以下はゲストスピーチの全文です:

学術研究員の蒋長軍様、ご来賓の皆様、親愛なる同僚の皆様、こんにちは。

主催者を代表して、この会議に参加していただいたすべてのゲストと友人に心からの歓迎と心からの感謝の意を表させていただきます。国が「新たな生産力の発展の加速」を精力的に提唱する中、金融分野における国内初の大型モデル本「金融ビッグモデル」の出版を共同で立ち会い、その応用を共同で模索する。金融業界における新たな生産力の拡大。

江寧氏とゲストの皆さんがプロフェッショナルなスピーチをしますが、ここでは素人の私が簡単に理解したことをお話しますので、それが出発点となります。私を批判して修正してください。

人は常に、怠惰で勤勉な過程で、体力と精神のエネルギーを節約し、自分自身を向上させ、世界を変え、未来を作り変えるために一生懸命働きます。産業革命によって私たちの身体は拡張され、より多くのことができるようになり、より多くのものを生産できるようになり、人工知能によって私たちの脳力が拡張され、より明確に見ることができ、より深く考えることができるようになりました。

人類の人工知能に対する期待と探求は一貫しています。いくつかの本には、西周時代にまで遡ることができると記載されています。 1956 年が人工知能元年と言われても、まだ 80 年の歴史があります。象徴主義、コネクショニズム、行動主義、その他の方向性の探求において、科学者たちは理論と実践において実りある成果を上げてきましたが、大規模なモデルの出現によって人間の分類にこれほど大きな衝撃と影響を与えたものはありませんでした。世界中が人工知能の成果を称賛し、将来への期待に満ちており、我が国も今年の政府活動報告に「人工知能」が盛り込まれ、本当に人工知能の時代が来たと誰もが感じています。

金融業界はインテリジェンス集約型産業であり、産業革命時にはあまり恩恵を受けませんでしたが、人工知能の時代には間違いなく大きな恩恵を受けるでしょう。近年、業界全体が人工知能の活用に積極的に取り組んでおり、テクノロジー主導のデジタル金融機関として、Immediate Consumptionは事業開発のさまざまな分野に人工知能を適用し、同社の発展の基礎となっています。しかし、私は今でも、大型モデルを起点としたこの人工知能の波が間違いなく革命的な進歩をもたらすと強く信じています。

前後の 2 つの期間には大きな違いがあるためです。ビッグモデル以前の時代では、人工知能の応用はその計算能力と分析能力を利用することに重点が置かれ、特徴の識別、ルールの要約、過去に基づく将来の判断と予測に重点が置かれていました。ポストビッグモデルの時代では、その理解、学習、生成能力を活用することに焦点が当てられ、非構造化情報の入力、処理、出力能力が大幅に向上し、人間と機械の間の相互作用と経験が変わります。蓄積された知識。

蒸気機関が機関車にならない限り運輸業界を変えることができないのと同じように、一般的な大型モデルも金融シナリオに実装されない限り金融業界を変えることはできません。金融業界は大規模な金融モデルについて徹底的な研究を実施しており、多くの機関がそれらを実際に適用しています。 2023年8月、即時消費は業界初の大規模財務モデルをリリースし、大規模財務モデルを構築する際の考え方を書籍『Financial Large Model』にまとめました。本日は、江学士、孫学士、その他の業界専門家を招いて対話を行い、私たちの経験や経験を報告する一方で、この機会を利用して理解を深め、将来の方向性をより明確にします。努力し、新たな経済的品質、生産力をより良く創造します。

ここで、Jiang Ning 氏、Lu Quan 博士、Deng Weihong 博士、および同社の人工知能研究所の同僚全員に感謝の意を表します。このような展示ステージを開催できるのは皆様のご尽力のおかげであり、ゲストの皆様に心より感謝申し上げます。

皆さん、ありがとうございます。会議が完全に成功することをお祈りしており、皆さんの素晴らしいスピーチを聞くのを楽しみにしています。

以上が即時消費部門副ゼネラルマネージャー、Sun Lei 氏: 人工知能は会社のビジネスのあらゆる分野に適用されており、発展の基礎となっています。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。

微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります 微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

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。

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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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