Xiaomi AI 대형 모델은 중요한 돌파구를 달성했으며 Lei Jun은 팀 규모가 3,000명 이상에 도달했다고 발표했습니다.
Lei Jun이 설립한 Xiaomi는 8월 14일 저녁 베이징 국립 컨벤션 센터에서 2023년 연례 연설을 진행했습니다. 연설 주제는 "성장"이었습니다. 연설에서 Lei Jun은 지난 30년 동안 Xiaomi의 중요한 성장 경험과 통찰력을 공유하고 대형 모델 분야에서 Xiaomi의 최신 진전을 공개했습니다
먼저 레이쥔은 샤오미의 심층적인 레이아웃과 인공지능 분야에 대한 지속적인 투자를 공개했다. 샤오미는 2016년부터 대형 모델 연구개발을 시작한 것으로 알려졌으며, 올해에는 대형 모델 전담팀을 꾸렸다. 현재 샤오미의 AI 관련 팀은 3000명이 넘는다. 이 숫자는 샤오미가 인공지능에 대한 강조와 의지를 보여준다. 이러한 심층적인 R&D 레이아웃과 인재 보유는 의심할 여지 없이 인공 지능 분야에서 Xiaomi의 발전을 보장하는 중요한 요소입니다.
Xiaomi는 대형 모델을 통해 상당한 발전을 이루었습니다. 보고서에 따르면 13억 개의 매개변수를 갖춘 Xiaomi의 최신 대형 AI 모델이 휴대폰에서 로컬로 성공적으로 실행되었으며 일부 시나리오의 결과는 클라우드에서 실행되는 60억 개의 매개변수 모델과 비교할 수도 있습니다. 이 획기적인 성과는 Xiaomi의 인공 지능 기술의 강점을 보여줄 뿐만 아니라 휴대폰에 인공 지능을 적용할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다
이러한 주요 개발은 AI 분야에서 Xiaomi의 강점이 더욱 강화되었음을 의미합니다. 휴대폰 산업의 치열한 경쟁 환경에서 AI 역량은 브랜드와 제품을 구별하는 중요한 지표가 되었습니다. Lei Jun의 연설은 의심할 여지 없이 휴대폰 AI 분야에서 Xiaomi의 선도적인 위치와 향후 개발에 대한 회사의 확고한 자신감을 보여주었습니다.
또한 Xiaomi의 인공 지능 보조원 Xiaoai가 AI 대형 모델 기능을 업그레이드하기 시작했습니다. 기자회견에서 샤오미는 사용자가 새로운 AI 대형 모델 기능을 미리 경험할 수 있도록 초대 테스트를 열었다. 이 조치는 Xiaomi가 사용자 피드백을 적극적으로 듣고 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위해 대규모 AI 모델을 점진적으로 개선하고 완성하고 있음을 보여줍니다
Xiaomi의 개발 역사는 항상 혁신 정신을 고수하는 회사임을 보여줍니다. 2016년 레이쥔(Lei Jun)의 AI 배치부터 현재 대규모 모델팀 설립에 이르기까지 샤오미는 항상 기술 발전 추세를 따라가며 업계를 선도하고 있다. 탐구하고 과감하게 혁신하려는 용기의 정신이 Xiaomi의 지속적인 성장의 열쇠입니다
일반적으로 이번 연례 연설을 통해 우리는 인공 지능 분야에서 Xiaomi의 심층적인 레이아웃과 놀라운 성과를 확인할 수 있습니다. 이는 의심할 여지 없이 전체 인공 지능 산업에 지대한 영향을 미치고 산업의 발전을 촉진할 것입니다. 앞으로 우리는 Xiaomi가 대형 AI 모델의 개발 및 적용에서 더 많은 혁신을 이루고, 기술과 삶의 심층적인 통합을 더욱 촉진하고, 전 세계 사용자에게 더 많은 놀라움을 선사할 수 있기를 기대합니다.
위 내용은 Xiaomi AI 대형 모델은 중요한 돌파구를 달성했으며 Lei Jun은 팀 규모가 3,000명 이상에 도달했다고 발표했습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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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.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
SK하이닉스가 8월 6일 12단 HBM3E, 321고 NAND 등 AI 관련 신제품을 선보인다.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품
