360그룹, 디지털 보안과 인공지능 양방향 통합 출시하며 보안 산업의 대형 모델 출시
360그룹은 8월 9일 제11회 ISC 2023 인터넷 보안 컨퍼런스에서 중국 최초의 제공 가능한 보안 산업 모델인 "360 보안 모델"을 발표했습니다. 이 대형 모델은 360 보안 호스팅 운영 서비스를 위한 중요한 플랫폼 및 도구 역할을 하여 네트워크 보안 서비스의 효율성을 향상시키는 장점과 기능을 최대한 발휘할 것으로 보고되었습니다. 현재 이 대형 모델의 보안 공격 및 방어 판단 정확도는 96%를 넘는다. 360 그룹의 창립자는 ISC 오픈 기간 동안 360의 "보안 우선" 전략과 차세대 보안 제품인 360 Security Cloud도 출시했습니다
소개에 따르면 360 보안 대형 모델은 360이 자체 개발한 인지 범용 대형 모델 '360 지능형 브레인'을 기반으로 360의 AI 보안 애플리케이션과 보안 빅데이터 교육을 결합한 보안 업계의 수직형 대형 모델이다. 지난 15년. 민영화 배포 과정에서 360 Security 대형 모델은 기업 보안 지능형 제어 시스템과 일치하고 지능형 중앙 스케줄링 모델, 지식 기반 및 특수 플러그인을 사용하여 두 보안 질문을 모두 사용하여 기업의 개인 도메인 데이터와 결합합니다. 답변 전문가 및 보안 운영 전문가를 대상으로 기업의 안전한 운영을 지원하는 양식입니다. 현재 해당 기능은 360 내부 및 자체 제품에 성공적으로 적용되었습니다
360은 대규모 인공 지능 모델을 배포하는 중국 최초의 회사 중 하나입니다. 360 지능형 두뇌 모델은 이미 10가지 핵심 기능을 갖추고 있으며 다양한 시나리오에 적용할 수 있습니다. Zhou Hongyi는 대형 모델이 미래에 기업 시장에서 큰 기회를 갖게 될 것이라고 믿습니다. 현재 360은 '안전성, 친절성, 신뢰성, 통제성'이라는 4가지 원칙을 따르는 기업급 AI 대형 모델 솔루션을 출시했으며, 세무 및 기업 서비스 업계에서 최초로 구현됐다. "베이징 일반 인공지능 대형 모델 산업 적용의 10가지 일반적인 시나리오". 360이 대규모 보안 산업 모델을 출시하는 목적은 국가 안보 역량을 클라우드화하고 지능화하여 각계각층에 지원을 제공하는 것으로 이해됩니다
ISC 2023에서 Zhou Hongyi는 보안 업계에서 360의 주요 방향을 소개했습니다. 첫째, 다량의 보안 지식과 데이터를 교육해 '보안 노하우'를 구축하고, 대규모 일반 모델을 '보안 전문가'로 양성하는데 전념하고 있다. 둘째, 대형 모델을 사용하여 공격 및 방어 결정을 지원합니다. 시스템에서 공격 경보가 발생하면 대형 모델은 그것이 실제 공격인지 거짓 경보인지 판단할 수 있습니다. 마지막으로 대형 모델에 360의 기존 네트워크 전반의 보안 브레인을 결합해 보안 서비스 효과를 높였다. 이번에 출시된 360도 보안 대형 모델은 대형 모델이 보안 산업에 어떤 힘을 실어주는지를 탐구하는 데 있어 그들이 이룩한 중요한 성과입니다
일부 전문가들은 많은 기업들이 대규모 모델을 만들 때 보안 인식이 부족하고, 보안을 이해하는 기업은 대규모 모델을 개발할 능력이 없다는 점을 지적했습니다. 360은 국경을 초월한 예외적인 사례로, 세계 최대 규모의 네트워크 보안 빅데이터를 보유하고 있으며, 이 데이터를 바탕으로 보안 업계의 대규모 모델을 성공적으로 훈련시킨 것은 당연한 일이라고 할 수 있습니다.
뉴스에 따르면 360컴퍼니는 새로운 '서비스형 보안(security as a service)' 개념을 기반으로 하는 멀티 테넌트 클라우드 보안 서비스 플랫폼인 360 Security Cloud도 출시했습니다. 플랫폼은 360의 국가 안보 역량을 전면 개방하고, 클라우드 플랫폼을 활용해 보안 인프라와 공공 서비스 시설을 구축해 8대 보안 서비스를 제공할 예정이다. 앞으로 360 Security Cloud와 360 Security Big Model은 함께 360이 보안 서비스를 제공하는 중요한 도구가 되어 많은 기업이 보안 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있도록 지속적으로 지원하며 국가 디지털 보안 보호에 기여할 것입니다. 장벽
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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.

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.

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.

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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