기술 주변기기 일체 포함 인공 지능 붐의 배후 - 컴퓨팅 성능의 새로운 추세에 대한 관점

인공 지능 붐의 배후 - 컴퓨팅 성능의 새로운 추세에 대한 관점

Jun 09, 2023 pm 09:30 PM
일체 포함 컴퓨팅 파워 동향 열풍 뒤에

ChatGPT와 같은 인공지능 기술의 발전으로 컴퓨팅 성능에 대한 전 세계적 수요가 더욱 증가했습니다. 새로운 인공지능 붐을 맞이하기 위해 중국의 컴퓨팅 파워는 어디에서 성장하게 될까요? 어떤 종류의 컴퓨팅 성능이 더 정확하고 효율적입니까? 기자는 최근 컴퓨팅 파워의 발전 추세를 알아보기 위해 업계 전문가들을 인터뷰했다.

큰 모델은 "큰 컴퓨팅 성능"을 요구합니다

글로벌 인공지능 기술 발전의 새로운 물결 속에서 대형 모델은 키워드입니다. ChatGPT 및 기타 유사한 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하여 정확하게 상당한 진전을 이룹니다.

중국과학원 원사 천룬성(Chen Runsheng)은 대형 인공지능 모델이 응용 수준에서 엄청난 변화를 겪고 있으며 앞으로 많은 분야에서 변화를 촉발할 것이며 컴퓨팅 파워도 많이 소모할 것이라고 말했습니다.

"대형 모델에는 강력한 컴퓨팅 기능이 있어야 합니다"라고 중국 공학 아카데미 학자 Zheng Weimin은 ChatGPT가 대규모 컴퓨팅 인프라에 의존한 결과라고 말했습니다.

최근 과학기술부 신세대 인공지능 개발 연구센터는 중관춘 포럼에서 '중국 인공지능 대형 모델 지도 연구 보고서'라는 제목의 연구 보고서를 발표했습니다. 보고서에 따르면 우리나라에서 개발된 대형 모델의 수가 세계 2위인 것으로 나타났습니다.

중국과학원 컴퓨터 네트워크 정보 센터 연구원 Lu Zhonghua는 사회 전체가 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 증가하고 있으며 인공 지능 애플리케이션에서 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 더욱 두드러지고 있다고 말했습니다. 이런 추세를 받아들여야 한다.

일반 컴퓨팅 성능 + 전용 컴퓨팅 성능

최근 몇 년간 우리나라의 인공지능 컴퓨팅 파워 비중이 높아지고 있습니다. 추정에 따르면 최근 몇 년간 인공지능 컴퓨팅 파워는 연평균 약 70%씩 성장한 반면, 기타 컴퓨팅 파워는 약 30%씩 증가했다. "라고 중국정보통신기술학원 원장 Yu Xiaohui가 말했습니다.

칭화대학교 컴퓨터과학과 Chen Wenguang 교수도 인공 지능의 보급이 심화됨에 따라 지능형 컴퓨팅 센터의 활용률이 기존 슈퍼컴퓨팅 센터의 활용률보다 높아졌다는 사실을 관찰했습니다.

국가 고성능 컴퓨터 공학 기술 연구 센터 부국장인 Cao Zhennan은 컴퓨팅 성능이 종종 슈퍼컴퓨팅과 인공 지능 컴퓨팅으로 나뉘지만 둘은 많은 유사점을 갖고 있으며 가장 큰 차이점은 컴퓨팅에 대한 요구 사항이 다르다는 점이라고 말했습니다. 정확성.

"현재 인공지능 컴퓨팅 성능에는 큰 격차가 있으며, 일부 인공지능 응용 프로그램에서는 컴퓨팅 성능을 추구하기 위해 정확도 요구 사항을 낮췄습니다. 그러나 컴퓨팅 성능을 얻기 쉽고 저렴해지면 일부 인공지능 응용 프로그램에서는 일부 인공지능 응용 프로그램에서 정확도 요구 사항을 제시할 수도 있습니다. 정확성에 대한 요구 사항이 높습니다." Cao Zhennan은 말했습니다.

전문가 의견에 따르면 “일반 컴퓨팅 파워와 전용 컴퓨팅 파워의 결합이 인공지능 컴퓨팅 파워 인프라 구축의 핵심이 될 것”이라고 합니다. 한편으로는 광범위한 애플리케이션 시나리오를 충족하고 보편적이어야 하며, 다른 한편으로는 높은 계산 정확성과 효율성이 필요하고 효율적이며 전용이어야 하는 일부 개인화된 애플리케이션 시나리오도 지원해야 합니다.

인공 지능 붐의 배후 - 컴퓨팅 성능의 새로운 추세에 대한 관점

2023년 2월 14일, 국립 슈퍼컴퓨팅 청두 센터의 과학 연구원들이 컴퓨터실 장비를 검사했습니다. 사진: 신화통신 류쿤 기자

컴퓨팅 파워 네트워크 '고속도로' 구축

전문가들은 네트워크를 통해 기존 컴퓨팅 파워 센터를 서로 다른 아키텍처로 연결하면 더 많은 컴퓨팅 파워를 합리적으로 구성, 공유, 예약, 출시하고 적용 임계값을 낮출 수 있다고 생각합니다.

과기부 첨단기술부 주도로 국가 슈퍼컴퓨팅 인터넷 사업이 본격화됐습니다. 2025년 말까지 국가 슈퍼컴퓨터 상호 연결 네트워크는 계획에 따라 Digital China 건설을 지원하는 '빠른 길'이 될 것입니다.

Cao Zhennan은 슈퍼컴퓨팅 인터넷 플랫폼의 구축 목표 중 하나가 컴퓨팅 전력 설비의 불균일한 분배 문제를 해결하고 컴퓨팅 전력 자원의 상호 연결 및 자원 공유를 달성하는 것이라고 소개했습니다.

중국과학원 원사 Qian Depei는 컴퓨팅 파워 인프라가 컴퓨팅 파워뿐만 아니라 사용자가 요구하는 소프트웨어나 애플리케이션 서비스도 제공하여 컴퓨팅 파워 자원을 극대화할 수 있어야 한다고 말했습니다.

앞으로는 빅데이터 컴퓨팅 파워가 전기처럼 수천 가구에 확산되어 언제 어디서나 사용할 수 있다는 비전이 실현되기를 바랍니다. "첸 더페이가 말했습니다.

출처: 신화통신

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미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다. 미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다. Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

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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