Alibaba Qianwen의 대형 모델은 최초로 산업용 로봇과 DingTalk 원격 명령을 결합하여 실험을 성공적으로 수행했습니다.
4월 28일 뉴스에 따르면 어제 푸저우에서 제6회 디지털 중국 건설 서밋이 열렸습니다. IT House는 공식 Alibaba Cloud를 통해 Alibaba Cloud Intelligence의 CEO이자 Alibaba 이사회 의장 겸 CEO인 Zhang Yong이 다음과 같이 연설했다는 사실을 알게 되었습니다. 그는 메인 포럼에서 디지털화가 기반이고 지능이 방향이라고 말했다. 현재의 인공지능 물결은 20년 전 디지털 물결만큼 중요한 기회이다. 지능의.
Alibaba 회장 겸 CEO이자 Alibaba Cloud Intelligence Group의 CEO인 Zhang Yong이 제6회 디지털 중국 건설 서밋에 참석했습니다.
Zhang Yong의 견해에 따르면 인공 지능과 실물 경제의 심층 통합의 새로운 라운드는 생산, 운영 등 산업 관행의 모든 측면을 근본적으로 포괄적으로 변화시키는 것입니다. 장융(Zhang Yong)은 실물경제가 지능의 주요 전쟁터이며 수천 개의 산업이 재정의될 것이라고 말했다.
Zhang Yong은 Alibaba Cloud 엔지니어들이 대형 Qianwen 모델을 산업용 로봇에 연결하는 실험을 하고 있다고 밝혔습니다. DingTalk 대화 상자에 인간 언어 문장을 입력하면 로봇에게 원격으로 작업하도록 명령할 수 있습니다. 이날 알리바바 클라우드가 공개한 시연 영상에는 '목이 마르니 마실 것을 찾아보자'라는 실험 결과가 담겨 있다. 엔지니어가 딩톡(DingTalk) 대화상자를 통해 로봇에게 지시를 내리자 치안웬(Qianwen) 대형 모델은 즉시 이해했다. 그리고는 "알겠습니다. 마실 것 좀 찾아보겠습니다."라고 답했습니다.
이후 Qianwen Big Model은 자동으로 백그라운드에서 일련의 코드를 작성하여 로봇에 전송하기 시작했습니다. 주변 환경을 파악하고 근처 테이블에서 정보를 수집해 물병을 찾아 옮기고 집고 전달하는 등 일련의 동작을 자동으로 완료해 엔지니어에게 원활하게 전달한다. SF영화에서 로봇과 인간이 상호작용하는 장면이 현실이 되고 있다.
제조 분야에서는 산업용 로봇을 '크라운 펄'이라고 부르며 오랫동안 산업용 로봇의 개발 및 납품 문턱이 높았습니다. 엔지니어가 반복적으로 디버깅한 후에야 생산 라인의 고유한 작업 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
대형모델의 탄생은 산업용 로봇의 새로운 장을 열었습니다. Alibaba Cloud 엔지니어들은 "AI 대형 모델은 로봇의 한계를 뛰어넘어 인간이 기계에게 자연어를 통해 책임 있는 작업을 완료하도록 명령할 수 있게 하여 로봇에게 실제 두뇌를 제공합니다."라고 말했습니다.
로봇 개발 단계에서 엔지니어는 다음을 통해 대형 모델을 자동으로 생성할 수 있습니다. Qianwen 코드 지침은 로봇 기능의 개발 및 디버깅을 완료하고 로봇을 위한 몇 가지 새로운 기능을 만들 수도 있습니다. 예를 들어 로봇은 잡기 및 이동과 같은 기본 기능을 결합하고 배열하여 보다 복잡한 작업을 완료할 수 있습니다. 시간: Qianwen의 대형 모델은 로봇이 작업을 수행할 수 있도록 추론 및 의사 결정 기능을 제공합니다. 일선 작업자는 텍스트만 보내면 되며 Qianwen은 작업 추론에 대한 의도를 이해하고 이를 자동으로 코드로 변환할 수 있습니다. 기계가 작업을 이해하고 지시하여 생산 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.
Zhang Yong은 “제조업은 AI 대형 모델의 중요한 전장입니다. 향후 10년 동안 가장 큰 기회는 클라우드, AI 및 기계를 물리적 세계에 통합하는 것입니다. 미래에는 사람과 직접 대화할 수 있는 스마트폰이 로봇이 공장 전체의 모습을 바꿀 것이다.”
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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.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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