Quark의 대형 모델은 학술 연구 효율성을 향상시키는 데 도움이 되며, Quark의 4가지 주요 장점은 지식의 정확성을 향상시킵니다.

철저한 학문적 연구와 혁신적인 대규모 모형 기술이 결합되면 어떤 불꽃이 탄생하게 될까요? 최근 쿼크 대형 모델은 출시되자마자 뛰어난 성능으로 국내 대형 모델 중 '스튜던트 마스터'로 자리매김했다. 최근 중국 과학 기술 협회가 주최한 "대형 모델 응용 시나리오 세미나"에서 빠른 읽기, 생성 및 연마를 포함한 4가지 주요 시나리오에서 Quark 대형 모델의 효율성 향상 잠재력은 과학 기술 분야에서 열띤 토론과 기대를 불러일으켰습니다. 노동자. 현재 대형 모델 기술은 급속한 발전 단계에 있으며, 대형 모델을 학문 분야의 응용 수준으로 발전시키기 위해서는 먼저 지식 정확성 문제를 해결해야 한다는 것이 업계의 공감대가 되었습니다. 최근 출시된 Quark 모델은 검색 비즈니스와 지능형 기술의 장기적인 축적을 통해 데이터, 플랫폼, 지식 향상 및 기타 장점을 활용하여 지식의 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 의료 등 버티컬 분야에서 쿼크는 환각률을 5% 미만으로 낮추며 국내 대형 모델 중 선두주자로 자리매김했다. Quark Technology의 Jiang Guanjun 대표는 이번 세미나에서 학술 분야에서 대형 모델을 적용하려면 두 가지 방향의 노력이 필요하다고 지적했습니다. 우선, 대규모 모델 기능을 보다 효과적으로 활성화하려면 고품질 데이터 샘플과 지식 기반이 필요합니다. 둘째, 과학 연구에 필요한 심층적인 지식에 중점을 두고 대형 모델 기술을 기반으로 일련의 방법과 메커니즘을 확립합니다. 이를 위해서는 플랫폼과 사회 모든 부문의 공동 노력이 필요합니다. 일상적인 학술 연구에서 대형 쿼크 모델은 네 가지 유형의 시나리오에서 역할을 할 것으로 예상됩니다. 우선, 데이터 수집 과정에서 대형 모델은 지식과 정보를 보다 정확하게 얻을 수 있고, 과학 연구자가 필요로 하는 정확한 데이터를 찾아내는 능력을 갖습니다. 둘째, 빠른 읽기 측면에서 대형 모델은 전문 저널 및 잡지의 핵심 아이디어와 방법을 빠르게 개선할 수 있습니다. 셋째, 내용 번역에서는 많은 문서를 보다 정확하고 전문적으로 번역해야 하며, 대형 모델은 기존 방식보다 번역 속도와 품질이 더 좋습니다. 마지막으로, 창작과 다듬는 과정에서 대형 모델은 작성자에게 더 나은 영감을 주고 기사를 다듬을 수 있습니다. 11월 중순, Alibaba 지능형 정보 비즈니스 그룹은 일반 검색, 의료 건강, 교육 및 학습, 직장 사무실 등 다양한 시나리오에서 사용될 수천억 개의 매개변수를 갖춘 자체 개발한 풀스택 Quark 모델을 출시했습니다. C-Eval과 CMMLU의 두 가지 권위 있는 평가 목록에서도 Quark 대형 모델이 두 목록 모두에서 1위를 차지하여 데이터 미세 조정 및 모델 프레임워크 측면에서 국내 대형 모델의 개선을 더욱 입증했습니다.

Quark Large Model의 장점은 지능형 기술과 검색 비즈니스 기반의 강점에서 비롯된 것으로 보고됩니다. Jiang Guanjun은 Quark Large Model에 네 가지 주요 장점이 있다고 믿습니다.

1. 가장 포괄적인 일반 지식 데이터 및 산업 지식 데이터 , 지식 이해 및 평가 시스템
2. 검색 기술 시스템의 축적으로 인해 1000억 수준의 매개 변수 플랫폼의 모델 교육 기능을 보유하고 있습니다.
3. 장기적인 지능형 기술 생산 및 운송 팀;
4. 업계 전반의 지식 강화 기술 시스템과 역량을 보유하고 있습니다.
   위의 장점은 지식의 정확성을 높이는 데에도 중요한 역할을 합니다.
   또한 Quark Network Disk, Quark Scanner 등을 포함한 일련의 지능형 도구는 대규모 모델 기능을 추가한 후 과학 연구자가 데이터 저장 및 데이터 입력과 같은 차원에서 학술 연구를 더 잘 완료하는 데 더욱 도움이 될 수 있습니다. 엄격하고 진실을 추구하는 과학 연구 분야에서 Quark는 지식 정확성과 지능형 도구의 능력을 최대한 발휘하여 과학 연구자들의 성과를 향상시키는 보조자가 될 것입니다.
   "우리는 AI를 사용하여 연구를 지원하고 있으며 현재 효율성 향상은 9배입니다. 예전에는 보고서를 작성하는 데 6개월이 걸렸습니다. 이제는 교수와 박사님이 보고서를 작성하는 데 20일밖에 걸리지 않습니다." , Tsinghua University 저널리즘 학부 Quark의 대형 모델을 테스트한 후 학생 교사인 Shen Yang은 오류율을 줄이기 위한 대형 모델의 중요한 조치는 검색 엔진과 협력하는 것이라고 말했습니다. Quark는 검색 시나리오에서 많은 데이터와 지식을 축적해 왔으며 이는 대형 모델의 오류율을 줄이는 데 매우 도움이 됩니다.

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