두 세션의 대표자들은 중국의 'ChatGPT'를 어떻게 홍보할 것인가를 제안한다.
ChatGPT로 대표되는 인공지능 애플리케이션은 출시되자마자 전 세계적으로 인기를 끌었습니다. 그 인기 뒤에는 인공지능의 물결이 있다. 핵심 기술 혁신을 더욱 가속화하는 방법은 무엇입니까? 인공지능의 활용 전망을 어떻게 보시나요? 올해 전국양회에서는 대표자들이 인공지능에 대한 의견을 표명했다.
왕즈강 과학기술부 장관은 '부처 채널' 인터뷰에서 "AI(인공지능) 분야는 일반적인 방향이자 큰 분야이며, 그 영향은 국내에만 국한되지 않는다"고 말했다. “과학기술 혁명과 산업 변혁을 이끄는 전략적 기술로서 인공지능은 강력한 파급 효과를 가지고 있습니다.
AI 기술 혁신 강화 및 개발 기회 포착
올해 정부 업무 보고서에 따르면 산업정보기술부의 지원으로 우리나라는 인공지능 혁신 및 응용을 위한 11개 시범 구역을 구축했습니다. 우리나라의 핵심 인공지능 산업 규모는 5000억 위안에 이르렀고, 기업 수는 4000개에 육박하며, 스마트 단말기, 로봇 등 대표적인 제품의 혁신 역량이 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 중국인민정치협상회의 전국위원회 위원이자 중국인민정치협상회의 베이징시위원회 부주석, 시상공연맹 회장인 옌잉은 우리나라의 인공지능이 다음과 같이 말했다. 기본 수준과 일부 기술 및 응용 수준의 핵심 기본 기술 분야에서 유럽과 미국 국가에 비해 뒤떨어져 있습니다. 국내 AI 산업은 여전히 기술 혁신에 초점을 맞춘 발전 추세를 계속 유지하고 세계 인공 지능 분야의 발전과 통합되어야 한다.
이와 관련하여 전국인민대표대회 부의장이자 iFlytek 회장인 Liu Qingfeng은 인지 지능 대규모 모델을 사용하여 기존 정보 배포 및 획득 방법을 변경하고 인간과 컴퓨터의 상호 작용 방법을 업그레이드하며 권한 부여를 강화할 것을 제안했습니다. 삶의 모든 분야에서 인공지능의 역할. 대규모 인지 지능 모델의 연구 개발에 주목하고 후속 조치를 가속화하며 국제 최첨단 수준을 따라잡으세요.
중국 인민정치협상회의 전국위원회 위원이자 360그룹 창립자인 Zhou Hongyi는 ChatGPT로 대표되는 인공지능 대형 모델 기술의 비약적인 도약이 새로운 산업 혁명을 촉발할 것이라고 믿으며, 우리나라는 이를 반드시 이행해야 한다고 믿습니다. 따라잡아라. 그는 인공지능 대형 모델 기술 개발이 두 가지 측면에서 발전해야 한다고 제안했습니다. 첫 번째는 대형 기술 기업과 핵심 과학 연구 기관의 산업 연구 공동 혁신 모델을 구축하여 중국의 "Microsoft + Open AI" 조합을 만드는 것입니다. 둘째, 대규모 국가 인공 지능 모델의 여러 장기 오픈 소스 프로젝트를 구축하여 오픈 소스 크라우드소싱의 개방형 혁신 생태계를 구축하도록 지원합니다.
AI 개발 및 보안 조율을 위해 협력
인공지능 기술이 혁신적으로 발전하는 동안 인공지능의 안전, 윤리와 같은 문제도 많은 관심을 끌었습니다.
전국인민대표대회 부의장이자 텐진 공과대학교 컴퓨터 공학부 교수인 왕진송은 앞으로의 초점은 네트워크 전력 전략을 촉진하는 새로운 도전에 어떻게 적극적으로 대응할 것인지에 있다고 제안했습니다. 새로운 개발 단계를 통해 '디지털 차이나' 건설의 핵심 디지털 기술을 해결하고 R&D 혁신, 반복 적용 등의 문제를 해결합니다. 그는 인공지능 안전을 위한 법률 및 규제 시스템 구축을 가속화하고, 혁신을 위한 확고한 보장을 제공하기 위해 인공지능 기술 거버넌스 프레임워크를 체계적으로 구축해야 한다고 제안했습니다.
중국정보통신기술원 부책임 엔지니어 왕 아이화(Wang Aihua)는 인공 지능의 고강도 컴퓨팅 요구 사항은 강력한 컴퓨팅 성능에 기반을 두고 있다고 말했습니다. 인공지능 개발을 위한 좋은 조건을 제공하기 위해 기본 인공지능 지원 기능 개선을 가속화하고 고품질 데이터 세트, 오픈 소스 커뮤니티, 지능형 컴퓨팅 성능 등의 레이아웃과 공급을 강화하는 것이 좋습니다.
중국인민정치협상회의 전국위원회 위원이자 Qi'anxin Technology Group 회장인 Qi Xiangdong은 "인공지능 기술은 생산성을 크게 향상시킬 수 있지만 새로운 안전 위험도 가져옵니다"라고 말했습니다. 현재 Qi'anxin은 방대한 보안 지식과 데이터를 기반으로 자체 ChatGPT와 같은 대규모 보안 모델을 추가로 교육하고 있습니다." 앞으로 점점 더 많은 산업이 인공지능의 어깨 위에 서서 기술 배당을 누릴 것이라는 두 세션. 이를 위해 인공지능의 안전성과 신뢰성 확보는 인공지능의 건전하고 건전한 발전을 위한 전제조건이기도 하다. 인공 지능의 전체 수명주기에 안전과 신뢰성의 개념을 통합하기 위해 협력합니다.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

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