2023년 CIFTIS '일반 인공지능 컴퓨팅 파워 포럼'이 8월 28일 베이징에서 개최됩니다.
신세대 인공 지능 개발에 대한 국가의 의사 결정 및 배치를 구현하기 위해 베이징 인공 지능 혁신 센터 건설을 가속화하고 인공 지능 컴퓨팅 산업 발전을 촉진하기 위해 베이징 시징산 구 인민 정부는 베이징 경제정보기술시국과 베이징 과학기술 2023년 CIFTIS "일반 인공지능 컴퓨팅 파워 포럼"은 기술위원회와 중관촌 과학기술단지 관리위원회가 공동 주최하고 베이징 스징산구 경제정보가 주최했습니다. 기술국과 Qishang Online (Beijing) Data Technology Co., Ltd.가 8월에 개최할 예정입니다. 28일 베이징 시경산구에서 개최되었습니다.
2023년 5월, 베이징은 인공지능과 관련된 세 가지 지원 정책을 발표했습니다: "세계적으로 영향력 있는 인공지능 혁신 센터 건설을 가속화하기 위한 베이징의 실행 계획(2023~2025)", "베이징의 일반 인공지능 촉진" 혁신을 위한 여러 조치 및 개발' 및 '베이징 일반 인공 지능 산업 혁신 파트너십 계획'. 문서에는 베이징의 인공지능 핵심 산업 규모가 2025년까지 3000억 위안에 도달하고 계속해서 10% 이상의 성장을 유지할 것이라고 제안했다.
베이징에서 개최되는 인공지능 컴퓨팅 파워 분야의 대규모 전문 컨퍼런스인 이번 포럼은 "컴퓨팅 파워의 새로운 시대에 대한 통찰과 공동 창조"라는 주제로 정부 부처, 학계, 전문가 및 학자들을 초청합니다. 유명한 기업가와 인공 지능 업계 전문가들이 함께 모여 인공 지능 컴퓨팅 능력에 초점을 맞춰 산업 발전의 길을 논의하고, 인공 지능의 기본 기반을 강화하고, 컴퓨팅 능력의 잠재력 출시를 가속화하고, 산업 혁신과 발전을 위한 견고한 기반을 마련하고 산업 생태 발전을 촉진합니다.
이때 베이징시 경제정보기술국에서는 인공지능과 관련된 여러 가지 주요 발표와 서명식을 진행할 예정입니다. Shijingshan 지능형 컴퓨팅 센터 프로젝트는 인공 지능 컴퓨팅을 위한 610P 전용 컴퓨팅 성능을 제공하기 위해 건설을 시작할 예정입니다. 대형 모델은 Shijingshan District의 협업 사무실 분야에서 혁신적인 애플리케이션 시나리오를 지원하며 현장에서 서명됩니다. 이 밖에도 다수의 대형 인공지능 모델, '인공지능 컴퓨팅 파워 발전 백서', GPU 오픈소스 통합 개발 프레임워크, 컴퓨팅 파워 제품 등의 결과물이 공개됐으며, 학계 인사들과 주요 귀빈들이 멋진 연설과 강연을 펼쳤다. 대화.
이 포럼은 2023년 중국 국제 서비스 무역 박람회의 시범 행사로 주요 발표, 프로젝트 서명, 업계 통찰력 대화를 통해 행사를 예열하고 인공 지능 컴퓨팅을 위한 교류 및 협력 플랫폼을 구축할 것입니다. 전력 산업.
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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

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.

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