Kingsoft Office Yao Dong: 대형 모델과 새로운 AI 기술의 지원으로 모든 소프트웨어를 다시 실행할 가치가 있습니다.
11월 9일, 2023년 Forbes China Innovative Enterprises 국제 투자 컨퍼런스가 항저우에서 개최되었습니다. Kingsoft Office는 클라우드 컴퓨팅 및 AI 분야에 대한 혁신적인 투자와 업계 영향력을 바탕으로 "2023 Forbes China Top 50 Innovative Enterprises"로 공식 발표되었습니다. 이 목록의 경우.
사무실 AI 기술 구현 완성을 위한 R&D와 혁신 고집
지난 5년 동안 Forbes China가 선정한 중국에서 가장 혁신적인 50대 기업 목록에서 공통점이 드러났습니다. 즉, 혁신 투자를 중요시하고 시장 전반에 걸쳐 운영하며 제품에 중점을 두는 조직은 불확실한 환경과 치열한 시장 경쟁에서 성공할 가능성이 더 높다는 것입니다. 이점. 2017년 포브스 중국 혁신 기업(Forbes China's Innovative Companies) 첫 번째 호에서는 현지 시장과 모델 혁신에 중점을 둔 기업이 목록의 절반 이상을 차지했습니다. 2023년까지 모델 혁신이 지배하는 기업은 6%에 불과합니다.
제품 및 기술 중심 기업인 Kingsoft Office는 최근 몇 년 동안 AI, 클라우드, 공동 연구 개발에 적극적으로 투자하여 회사의 제품 개발에 안정적인 추진력을 불어넣었습니다. 2022년에는 회사의 R&D 투자가 매출의 약 34%를 차지하고, R&D 비용은 전년 대비 23.08% 증가하며, R&D 인력은 전체 직원 수의 2/3에 가까워질 예정이다.
올해 신흥 인공 지능 기술의 출현으로 중국 인터넷 기업은 새로운 솔루션과 컴퓨팅 파워 장점으로 Forbes China의 50대 혁신 기업 중 가장 상상력이 풍부한 기업이 되었습니다. 지난 4월, WPS AI는 Kingsoft Office 산하의 대규모 언어 모델 기능을 갖춘 인공 지능 애플리케이션으로 데뷔했으며, 차세대 AI 기술을 사무실 분야에 도입하는 데 앞장섰고, 자체 개발 모델을 기반으로 훈련 및 튜닝을 시작했습니다. 오픈 소스 기반.
이번 포브스 컨퍼런스에서 주최측은 인공 지능과 차세대 디지털 기술에 대한 혁신적인 디코딩을 논의하기 위해 특별히 원탁 토론 세션을 마련했습니다. 킹소프트 오피스 야오동 부사장은 내년 인공지능 분야의 변화 가능성을 논의하면서 내년부터 대형 모델 관련 애플리케이션이 빠르게 반복될 것이며 진화 속도는 PC보다 빠를 수도 있다고 말했다. 시대와 모바일 시대. 대형 모델과 새로운 AI 기술로 구동되는 모든 소프트웨어는 재설계가 필요합니다
Kingsoft Office Yao Dong 부사장
"오픈소스 대형 모델과 폐쇄형 대형 모델 중 어느 쪽이 시장을 주도하게 될까요?"라는 질문에 대해 야오동은 과거 경험으로 볼 때 그다지 엄격한 경쟁 관계에 있지 않다고 지적했습니다. GPU 시대에도 무어의 법칙은 여전히 유효합니다. 컴퓨팅 전력 비용의 절감은 오픈 소스 커뮤니티에 더 적은 기능으로 컴퓨팅 성능을 할당함으로써 아이디어와 창의성을 실현할 수 있는 좋은 기회를 제공했으며 이는 기업과 사용자에게 더 유익한 보완책입니다. .
Kingsoft Office는 WPS AI를 대규모 언어 모델의 애플리케이션 측면으로 포지셔닝하고 대규모 모델을 사용하여 사무용 소프트웨어를 재구성하여 사용자에게 AIGC(콘텐츠 생성), Copilot(지능형 보조자) 및 Insight(지식 통찰력)의 세 가지 새로운 제품 경험을 제공할 것입니다. , 기업 고객에게 AI 기술을 개방하고 강화하여 고객이 자신만의 원스톱 디지털 오피스 플랫폼을 만들 수 있도록 지원할 것입니다.
인공지능 기술의 지속 가능한 발전을 촉진하려면 수명주기 전반에 걸쳐 데이터 보안을 관리하고 통제해야 합니다
훈련과 추론이 상호작용하는 동안 대형 모델은 필연적으로 대량의 데이터에 노출됩니다. 이 데이터는 일반적으로 다양한 산업 및 분야에서 수집됩니다. 이 과정에서 전송 및 저장 중 사용자 개인정보 데이터의 기밀성과 보안을 어떻게 보장할 것인지는 관련된 모든 당사자에게 큰 과제가 될 것입니다
대형 모델의 복잡성으로 인해 결과를 예측하고 제어하기 어려운 경우가 많습니다. 때로는 작은 프롬프트 단어나 모델 매개변수의 변경으로 인해 모델 출력 결과가 크게 달라질 수 있습니다. 이러한 불안정성은 의료 진단, 재무 의사 결정, 자율 주행 및 기타 산업과 같은 일부 시나리오에서 대형 모델을 적용하기 어렵게 만들고 막대한 적용 위험을 초래하기도 합니다
11월 8일 항저우 우전에서 열린 'AI 안전 적용 방식' 카페와 '글로벌 인공지능 거버넌스 이니셔티브' 심포지엄에서 킹소프트 오피스 야오동 부사장은 이러한 도전에 맞서 적극적으로 나서야 한다고 지적했다. 대형 모델의 애플리케이션 보안을 보장하기 위한 조치가 필요합니다. "우리는 온라인 접속 후 모델 훈련 과정과 추론 서비스 동안 데이터 보안을 보장하기 위해 전체 수명 주기 데이터 보안 제어 조치를 구현했습니다."
인공지능의 불안정성과 설명불가능성에 직면하여 킹소프트 오피스는 먼저 모델 관리 관점에서 인공지능 게이트웨이 플랫폼을 구축하여 다중 모델 관리를 강화했습니다. 동시에 제품과 시나리오로 세분화된 프롬프트 단어 플랫폼도 개발했다. 플랫폼은 과학적 효과 평가 방법을 기반으로 하며 다양한 모델의 특성에 따라 프롬프트 단어와 매개변수를 유연하게 조정하여 다양한 시나리오에서 다양한 인공 지능 모델의 출력 결과가 사용자의 기대와 윤리 기준을 충족하도록 보장합니다Kingsoft Office는 "Tianfu Cup" 2023 국제 사이버 보안 대회에서 다년간의 보안 관리 경험을 입증했습니다. 원활한 경기 진행을 위해 보안 기술팀이 경기 시작 전 현장에 도착해 기술 지원과 보안을 제공했습니다
"대형 모델의 적용 위험은 무시할 수 없는 문제입니다." Yao Dong은 이러한 문제를 완전히 인식하고 해결해야만 대형 모델의 장점을 더 잘 활용하여 인공 지능의 개발 및 적용을 촉진할 수 있다고 말했습니다. 이 과정에서 모든 당사자는 협력 강화, 기술 자원 공유, 보안 합의 구축을 통해 이러한 문제를 해결하고 인공 지능 기술의 지속 가능한 개발을 촉진하기 위해 협력해야 합니다.
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5월 30일, Tencent는 Hunyuan 모델의 포괄적인 업그레이드를 발표했습니다. Hunyuan 모델을 기반으로 하는 앱 "Tencent Yuanbao"가 공식 출시되었으며 Apple 및 Android 앱 스토어에서 다운로드할 수 있습니다. 이전 테스트 단계의 Hunyuan 애플릿 버전과 비교하여 Tencent Yuanbao는 일상 생활 시나리오를 위한 작업 효율성 시나리오를 위한 AI 검색, AI 요약 및 AI 작성과 같은 핵심 기능을 제공하며 Yuanbao의 게임 플레이도 더욱 풍부해지고 다양한 기능을 제공합니다. , 개인 에이전트 생성과 같은 새로운 게임 플레이 방법이 추가됩니다. Tencent Cloud 부사장이자 Tencent Hunyuan 대형 모델 책임자인 Liu Yuhong은 "Tencent는 먼저 대형 모델을 만들기 위해 노력하지 않을 것입니다."라고 말했습니다. Tencent Hunyuan 대형 모델 비즈니스 시나리오에서 풍부하고 방대한 폴란드 기술을 활용하면서 사용자의 실제 요구 사항에 대한 통찰력을 얻습니다.

Volcano Engine의 Tan Dai 사장은 대형 모델을 구현하려는 기업은 모델 효율성, 추론 비용, 구현 어려움이라는 세 가지 주요 과제에 직면하게 된다고 말했습니다. 복잡한 문제를 해결하기 위한 지원으로 좋은 기본 대형 모델이 있어야 하며, 서비스를 통해 대규모 모델을 널리 사용할 수 있으며 기업이 시나리오를 구현하는 데 더 많은 도구, 플랫폼 및 애플리케이션이 필요합니다. ——Tan Dai, Huoshan Engine 01 사장. 대형 빈백 모델이 출시되어 많이 사용되고 있습니다. 모델 효과를 연마하는 것은 AI 구현에 있어 가장 중요한 과제입니다. Tan Dai는 좋은 모델은 많은 양의 사용을 통해서만 연마될 수 있다고 지적했습니다. 현재 Doubao 모델은 매일 1,200억 개의 텍스트 토큰을 처리하고 3,000만 개의 이미지를 생성합니다. 기업이 대규모 모델 시나리오를 구현하는 데 도움을 주기 위해 ByteDance가 독자적으로 개발한 beanbao 대규모 모델이 화산을 통해 출시됩니다.

"높은 복잡성, 높은 단편화 및 교차 도메인"은 항상 운송 산업의 디지털 및 지능적 업그레이드로 가는 길의 주요 문제점이었습니다. 최근에는 China Vision, Xi'an Yanta District Government, Xi'an Future Artificial Intelligence Computing Center가 공동으로 구축한 매개변수 규모 1,000억 규모의 '친링·친추안 교통 모델'이 스마트 교통 및 스마트 교통 분야를 지향하고 있습니다. 시안과 그 주변 지역에 서비스를 제공하여 스마트 교통 혁신의 거점을 만들 것입니다. '친링·친추안 교통 모델'은 개방형 시나리오의 시안의 대규모 지역 교통 생태 데이터, China Vision이 독자적으로 개발한 독창적인 고급 알고리즘, 시안 미래 인공 지능 컴퓨팅 센터의 Shengteng AI의 강력한 컴퓨팅 성능을 결합하여 도로를 제공합니다. 네트워크 모니터링, 비상 명령, 유지 관리, 대중 교통 등 스마트 교통 시나리오는 디지털 및 지능적 변화를 가져옵니다. 교통 관리는 도시마다 특성이 다르며 도로 교통도 다릅니다.

1. TensorRT-LLM의 제품 포지셔닝 TensorRT-LLM은 NVIDIA에서 LLM(대형 언어 모델)을 위해 개발한 확장 가능한 추론 솔루션입니다. TensorRT 딥 러닝 컴파일 프레임워크를 기반으로 계산 그래프를 구축, 컴파일 및 실행하고 FastTransformer의 효율적인 커널 구현을 활용합니다. 또한 장치 간 통신에는 NCCL을 활용합니다. 개발자는 커틀라스를 기반으로 한 맞춤형 GEMM을 개발하는 등 기술 개발 및 수요 차이를 기반으로 특정 요구 사항을 충족하도록 운영자를 맞춤화할 수 있습니다. TensorRT-LLM은 고성능을 제공하고 실용성을 지속적으로 개선하기 위해 노력하는 NVIDIA의 공식 추론 솔루션입니다. 텐서RT-LL

1. 배경 소개 먼저 Yunwen Technology의 발전 역사를 소개하겠습니다. Yunwen Technology Company...2023년은 대형 모델이 유행하는 시기입니다. 많은 기업에서는 대형 모델 이후 그래프의 중요성이 크게 감소했으며 이전에 연구된 사전 설정 정보 시스템이 더 이상 중요하지 않다고 생각합니다. 그러나 RAG의 홍보와 데이터 거버넌스의 확산으로 우리는 보다 효율적인 데이터 거버넌스와 고품질 데이터가 민영화된 대형 모델의 효율성을 향상시키는 중요한 전제 조건이라는 것을 알게 되었습니다. 따라서 점점 더 많은 기업이 주목하기 시작했습니다. 지식 구축 관련 콘텐츠에 이는 또한 탐구할 수 있는 많은 기술과 방법이 있는 더 높은 수준으로 지식의 구성 및 처리를 촉진합니다. 신기술의 출현이 기존 기술을 모두 패배시키는 것이 아니라, 신기술과 기존 기술을 통합할 수도 있음을 알 수 있습니다.

4월 4일 뉴스에 따르면 중국 사이버공간국은 최근 등록된 대형 모델 목록을 공개했는데, 여기에 차이나 모바일의 'Jiutian Natural Language Interaction Large Model'이 포함돼 있어 차이나 모바일의 Jiutian AI 대형 모델이 공식적으로 생성 인공 지능을 제공할 수 있음을 알렸다. 외부 세계에 대한 정보 서비스. 차이나 모바일은 이 모델이 중앙 기업이 개발한 최초의 대규모 모델로 국가 '생성 인공 지능 서비스 등록'과 '국내 심층 합성 서비스 알고리즘 등록' 이중 등록을 모두 통과했다고 밝혔습니다. 보고서에 따르면 Jiutian의 자연어 상호 작용 대형 모델은 향상된 산업 역량, 보안 및 신뢰성을 갖추고 있으며 풀 스택 현지화를 지원하며 90억, 139억, 570억, 1000억 등 다양한 매개변수 버전을 형성했습니다. 클라우드에 유연하게 배포할 수 있으며 엣지와 엔드는 상황이 다릅니다.

시험 문제가 너무 단순하면 상위권 학생과 하위 학생 모두 90점을 받을 수 있어 격차가 더 벌어질 수 없다… 클로드3, 라마3, 심지어 GPT-5 등 더욱 강력한 모델이 출시되면서 업계는 보다 어렵고 차별화된 모델 벤치마크가 시급히 필요합니다. 대형 모델 아레나를 운영하는 조직인 LMSYS가 차세대 벤치마크인 Arena-Hard를 출시해 큰 관심을 끌었습니다. Llama3 명령의 두 가지 미세 조정 버전의 강점에 대한 최신 참조도 있습니다. 이전에 비슷한 점수를 받았던 MTBench와 비교하면 Arena-Hard 판별력이 22.6%에서 87.4%로 증가해 한눈에 봐도 강하고 약해졌습니다. Arena-Hard는 경기장의 실시간 인간 데이터를 사용하여 구축되었으며 인간 선호도와 89.1%의 일치율을 가지고 있습니다.

주의하세요. 이 사람은 1,000개 이상의 대형 모델을 연결하여 원활하게 연결하고 전환할 수 있습니다. 최근에는 시각적인 AI 워크플로우가 출시되었습니다. 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공하여 무한한 캔버스에 드래그하고 당기고 드래그하여 자신만의 워크플로우를 배열할 수 있습니다. 속담처럼 전쟁에는 속도가 필요하며 Qubit은 이 AIWorkflow가 온라인에 접속한 후 48시간 이내에 사용자가 이미 100개 이상의 노드로 개인 워크플로를 구성했다는 소식을 들었습니다. 더 이상 고민하지 않고 오늘 제가 이야기하고 싶은 것은 LLMOps 회사인 Dify와 그 CEO인 Zhang Luyu입니다. Zhang Luyu는 Dify의 창립자이기도 합니다. 사업에 합류하기 전에 그는 인터넷 업계에서 11년의 경력을 쌓았습니다. 저는 제품 디자인에 참여하고 있으며 프로젝트 관리를 이해하고 있으며 SaaS에 대한 독특한 통찰력을 가지고 있습니다. 나중에 그는
