대규모 AI 모델이 꽃피우기 위해 경쟁하고 있습니다. 기술 거대 기업이 배포를 계획하는 이유는 무엇입니까?
현재 인공지능 산업 발전에 있어서 AI 대형 모델이 주요 테마가 된 것은 의심의 여지가 없습니다. 2022년 11월 출시 이후 ChatGPT의 개념은 계속해서 발효되었고, 글로벌 기술 대기업들은 대규모 AI 모델 제품을 출시하기 위해 경쟁하기 시작했습니다. 이제 이러한 추세는 중국까지 확산되어 더욱 심해지고 있습니다.
2023년 4월 11일 Alibaba Cloud는 대형 모델 제품인 "Tongyi Qianwen"을 공식 출시했습니다. 이 모델은 다단계 대화, 카피라이팅 생성, 논리적 추론, 다국어 지원 등의 기능을 갖추고 있습니다. 동시에 Alibaba Group 회장 겸 CEO이자 Alibaba Cloud Intelligence Group CEO인 Zhang Yong은 향후 모든 Alibaba 제품이 'Tongyi Qianwen' 대형 모델과 연결되어 포괄적인 변화를 겪게 될 것이라고 발표했습니다.
사실 최근 AI 대형 모델 분야에 진출한 기술 회사는 알리바바 클라우드뿐만이 아닙니다. Baidu, Huawei, 360, SenseTime 및 기타 회사에서도 AI 대형 모델을 출시했으며 그 중 다수가 이를 자사 제품에 적용했습니다. 또한 자체 대형 모델 제품을 곧 공개할 예정이라고 발표하는 기업도 늘어나고 있습니다.
그렇다면 대형 AI 모델의 용도는 무엇인가요? 거대 기술 기업들이 게임에 뛰어드는 이유는 무엇입니까?
AI 대형 모델이란 무엇인가요?
AI 대형 모델은 대규모 언어 모델로, 대량의 입력 데이터를 기반으로 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 해석하고 생성하도록 특별히 설계된 인공 지능 모델입니다. 주요 목적은 텍스트 분류, 감정 분석, 기계 번역, 요약, 질문 답변, 콘텐츠 생성 등 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행하는 것입니다.
대형 AI 모델은 일반적으로 지도 학습이라는 방법을 사용하여 훈련되는 것으로 이해됩니다. 첫째, 새로운 입력에 대한 출력을 예측하기 위해 대규모 텍스트 입력 세트와 해당 출력이 모델에 공급됩니다. AI 대형 모델은 최적화 알고리즘을 사용하여 매개변수를 조정하여 예측과 실제 출력 간의 차이를 최소화합니다. 그런 다음 훈련 데이터가 미니 배치로 모델에 공급됩니다. 모델은 각 배치에 대해 예측을 하고 확인된 오류를 기반으로 해당 매개변수를 수정합니다. 이 프로세스를 여러 번 반복하면 모델이 데이터의 관계와 패턴을 점차적으로 학습할 수 있습니다.
따라서 AI 대형 모델은 기존 언어 모델이나 알고리즘에 비해 더 높은 예측 정확도를 제공하고 더 빠른 속도로 더 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 동시에 모델은 대규모 데이터 세트에 대해 학습되었기 때문에 개발자는 애플리케이션에서 이러한 기술을 구현하는 데 필요한 작업이 줄어듭니다. 속도와 정확성이 향상된 AI 대형 모델은 기업에 고객 경험을 크게 향상시킬 수 있는 특정 사용 사례에 대한 자연어 처리 지원 솔루션을 만들 수 있는 충분한 기회를 제공합니다.
AI 대형 모델은 어떤 시나리오에 적용될 수 있나요?
AI 대형 모델은 매우 강력한 도구라고 해도 과언이 아닙니다.
예를 들어, 소매업에서 AI 대형 모델은 개인화된 추천을 제공하고, 고객 문의에 답변하고, 구매를 지원함으로써 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 기업은 챗봇을 사용하여 자연스러운 환경에서 고객과 상호 작용하고, 고객 지원을 제공하고, 질문에 답변하고, 구매 프로세스를 통해 고객을 안내할 수 있습니다. 대규모 AI 모델은 과거 구매 내역을 분석하고 고객이 관심을 가질 만한 신제품을 제안하는 등 고객 데이터를 분석하여 맞춤형 추천을 제공하는 데에도 사용할 수 있습니다.
금융 분야에서 AI 대형 모델은 재무 보고서, 뉴스 기사 및 기타 금융 데이터를 효과적으로 분석하여 재무 분석가가 의사 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
의료 분야에서는 AI를 사용하는 대형 모델을 사용하여 환자를 모니터링하고 실시간 알림을 제공하고, 과학적 연구를 분석하여 신약 식별을 돕고, 전자 건강 기록을 분석하여 환자 치료를 개선하고, 대화형 시뮬레이션과 가상 환자 상호 작용을 제공하여 도움을 줄 수 있습니다. 교육 .
교육에서 교사는 대규모 AI 모델을 사용하여 학생 데이터를 분석하고 맞춤형 추천을 제공함으로써 학생에게 추가 도움이 필요할 수 있는 영역을 제안할 수 있습니다.
마케팅 측면에서 AI의 대규모 모델을 마케팅에 활용하는 가장 좋은 방법 중 하나는 연구를 수행하는 것입니다. 대형 AI 모델은 아이디어를 간결하게 요약할 수 있어 원하는 답을 얻기 위해 수십 개의 웹사이트를 검색할 필요가 없습니다. 또한 AI 대형 모델은 고객 데이터를 활용해 개인화된 추천도 제공할 수 있고, 더 나은 서비스도 제공할 수 있다.
AI 빅 모델이 기업이 전략적 이점을 확보하고 급변하는 시장에서 경쟁력을 유지하며 고객에게 실제 비즈니스 가치를 제공하는 데 도움이 될 수 있는 혁신적인 기술이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다.
International Data Corporation(IDC)이 발표한 '2023 V1 글로벌 인공지능 지출 가이드'에 따르면, 인공지능 기술의 지속적인 발전 덕분에 모델 정확도가 크게 향상되었으며, AI 소프트웨어가 거대하고 고차원적인 처리를 수행하고 있는 것으로 나타났습니다. , 복잡한 데이터의 효율성이 더 높습니다. 컴퓨터 비전 측면에서 AI 대형 모델은 이미지와 비디오를 더 잘 인식하고 더 높은 인식 정확도를 달성할 수 있습니다. IDC는 AI 소프트웨어 지출이 2026년 76억9000만 달러로 성장해 전체 시장 규모의 약 29%를 차지할 것으로 전망했다. 이는 2021년보다 10%포인트 증가한 수치다.
더 많은 새로운 AI 모델이 계속해서 등장함에 따라 인공지능 산업에 엄청난 상상의 공간과 시장 기회를 가져올 것이라고 볼 수 있습니다.
마지막에 작성:
현재 디지털 경제 발전은 전 세계적 합의가 되었습니다. 전략적 신흥 기술로서 인공 지능은 점점 더 산업 업그레이드와 생산성 향상을 위한 핵심 원동력이 되고 있습니다. ChatGPT의 출현으로 사람들은 인공 지능 개발을 위한 대규모 AI 모델의 중요성을 깨닫게 되었습니다.
요즘 대형 AI 모델 전쟁이 시작되었고, 다양한 거인들이 게임에 뛰어들 준비를 하고 있습니다. 앞으로 누가 두각을 나타낼지는 알 수 없지만, 확실한 것은 대형 AI 모델의 지속적인 개발로 인해 인공지능 기술의 대규모 대중화가 가속화되어 인류 사회가 진정한 지능화 시대로 진입하게 될 것이라는 점입니다. .
위 내용은 대규모 AI 모델이 꽃피우기 위해 경쟁하고 있습니다. 기술 거대 기업이 배포를 계획하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











phpmyadmin을 사용하여 데이터 테이블을 만들려면 다음 단계가 필수적입니다. 데이터베이스에 연결하고 새 탭을 클릭하십시오. 테이블의 이름을 지정하고 저장 엔진을 선택하십시오 (InnoDB 권장). 열 이름, 데이터 유형, NULL 값 허용 여부 및 기타 속성을 포함하여 열 추가 버튼을 클릭하여 열 디테일을 추가하십시오. 기본 키로 하나 이상의 열을 선택하십시오. 저장 버튼을 클릭하여 테이블과 열을 만듭니다.

Redis 메모리 조각화는 할당 된 메모리에 재 할당 할 수없는 작은 자유 영역의 존재를 말합니다. 대처 전략에는 다음이 포함됩니다. REDIS를 다시 시작하십시오 : 메모리를 완전히 지우지 만 인터럽트 서비스. 데이터 구조 최적화 : Redis에 더 적합한 구조를 사용하여 메모리 할당 및 릴리스 수를 줄입니다. 구성 매개 변수 조정 : 정책을 사용하여 최근에 가장 적게 사용 된 키 값 쌍을 제거하십시오. 지속 메커니즘 사용 : 데이터를 정기적으로 백업하고 Redis를 다시 시작하여 조각을 정리하십시오. 메모리 사용 모니터링 : 적시에 문제를 발견하고 조치를 취하십시오.

Oracle 데이터베이스를 만드는 것은 쉽지 않으므로 기본 메커니즘을 이해해야합니다. 1. 데이터베이스 및 Oracle DBMS의 개념을 이해해야합니다. 2. SID, CDB (컨테이너 데이터베이스), PDB (Pluggable Database)와 같은 핵심 개념을 마스터합니다. 3. SQL*Plus를 사용하여 CDB를 생성 한 다음 PDB를 만들려면 크기, 데이터 파일 수 및 경로와 같은 매개 변수를 지정해야합니다. 4. 고급 응용 프로그램은 문자 세트, 메모리 및 기타 매개 변수를 조정하고 성능 튜닝을 수행해야합니다. 5. 디스크 공간, 권한 및 매개 변수 설정에주의를 기울이고 데이터베이스 성능을 지속적으로 모니터링하고 최적화하십시오. 그것을 능숙하게 마스터 함으로써만 지속적인 연습이 필요합니다. Oracle 데이터베이스의 생성 및 관리를 진정으로 이해할 수 있습니다.

Oracle 데이터베이스를 만들려면 일반적인 방법은 DBCA 그래픽 도구를 사용하는 것입니다. 단계는 다음과 같습니다. 1. DBCA 도구를 사용하여 데이터베이스 이름을 지정하기 위해 DBNAME을 설정하십시오. 2. SySpassword 및 SystemPassword를 강력한 암호로 설정하십시오. 3. Al32UTF8로 문자 세트 및 NationalCharacterset을 세트; 4. 실제 요구에 따라 조정하도록 메모리 크기 및 테이블 스페이스 크기를 설정하십시오. 5. 로그 파일 경로를 지정하십시오. 고급 메소드는 SQL 명령을 사용하여 수동으로 생성되지만 더 복잡하고 오류가 발생하기 쉽습니다. 비밀번호 강도, 문자 세트 선택, 테이블 스페이스 크기 및 메모리에주의하십시오.

Redis 데이터베이스의 효과적인 모니터링은 최적의 성능을 유지하고 잠재적 인 병목 현상을 식별하며 전반적인 시스템 신뢰성을 보장하는 데 중요합니다. Redis Exporter Service는 Prometheus를 사용하여 Redis 데이터베이스를 모니터링하도록 설계된 강력한 유틸리티입니다. 이 튜토리얼은 Redis Exporter Service의 전체 설정 및 구성을 안내하여 모니터링 솔루션을 원활하게 구축 할 수 있도록합니다. 이 자습서를 연구하면 완전히 작동하는 모니터링 설정을 달성 할 수 있습니다.

** Redis 메모리 구성의 핵심 매개 변수는 MaxMemory로 Redis가 사용할 수있는 메모리의 양을 제한합니다. 이 한계가 초과 될 때, Redis는 Maxmemory-Policy에 따라 제거 전략을 실행합니다. 다른 관련 매개 변수로는 MaxMemory-Samples (LRU 샘플 수량), RDB- 압축이 있습니다

Oracle SQL 문의 핵심은 다양한 조항의 유연한 적용뿐만 아니라 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제입니다. 인덱스 최적화와 같은 진술의 실행 메커니즘을 이해하는 것이 중요합니다. 고급 사용에는 하위 쿼리, 연결 쿼리, 분석 기능 및 PL/SQL이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 구문 오류, 성능 문제 및 데이터 일관성 문제가 포함됩니다. 성능 최적화 모범 사례에는 적절한 인덱스를 사용하고 선택 *을 피하고 조항을 최적화하고 바운드 변수를 사용하는 것이 포함됩니다. Oracle SQL을 마스터하려면 코드 쓰기, 디버깅, 사고 및 기본 메커니즘 이해를 포함한 연습이 필요합니다.

Redis는 다음을 포함하여 세분화 된 메모리 관리 메커니즘을 채택합니다. 잘 설계된 메모리 친화적 인 데이터 구조, 다양한 크기의 메모리 블록에 대한 할당 전략을 최적화하는 멀티 메모리 할당, 특정 요구에 따라 제거 전략을 선택하는 메모리 제거 메커니즘 및 메모리 사용을 모니터링하기위한 도구를 선택하는 멀티 메모리 할당 자. 이 메커니즘의 목표는 메모리의 미세 제어 및 효율적인 사용을 통해 궁극적 인 성능을 달성하고 메모리 조각화를 최소화하고 액세스 효율을 향상시켜 Redis가 다양한 시나리오에서 안정적이고 효율적으로 실행되도록하는 것입니다.
