Rumah Peranti teknologi AI Model AI yang besar bersaing untuk berkembang Mengapa gergasi teknologi merancang penggunaan mereka?

Model AI yang besar bersaing untuk berkembang Mengapa gergasi teknologi merancang penggunaan mereka?

Apr 28, 2023 am 09:43 AM
AI ai

Model AI yang besar bersaing untuk berkembang Mengapa gergasi teknologi merancang penggunaan mereka?

Tidak dinafikan bahawa model besar AI telah menjadi tema utama dalam pembangunan industri kecerdasan buatan semasa. Sejak dilancarkan pada November 2022, konsep ChatGPT terus berkembang, dan gergasi teknologi global telah mula bersaing untuk mengeluarkan produk model AI berskala besar. Kini, trend ini telah merebak ke China dan semakin sengit.

Pada 11 April 2023, Alibaba Cloud secara rasmi mengeluarkan produk model besarnya "Tongyi Qianwen". Model ini mempunyai keupayaan seperti beberapa pusingan dialog, penciptaan copywriting, penaakulan logik dan sokongan berbilang bahasa. Pada masa yang sama, Zhang Yong, pengerusi dan Ketua Pegawai Eksekutif Kumpulan Alibaba dan Ketua Pegawai Eksekutif Alibaba Cloud Intelligence Group, mengumumkan bahawa pada masa hadapan, semua produk Alibaba akan disambungkan kepada model besar "Tongyi Qianwen" dan menjalani transformasi menyeluruh.

Malah, Alibaba Cloud bukanlah satu-satunya syarikat teknologi yang baru-baru ini memasuki model berskala besar AI, Baidu, Huawei, 360, SenseTime dan syarikat lain juga telah melancarkan model berskala besar AI, dan. ramai daripada mereka telah menerapkannya Dari segi produk, semakin banyak syarikat telah mengumumkan bahawa produk model berskala besar mereka akan diumumkan tidak lama lagi.

Jadi, apakah kegunaan model AI yang besar? Mengapa gergasi teknologi tergesa-gesa untuk menyertai permainan?

Apakah model besar AI?

Model besar AI ialah model bahasa yang besar, yang direka khas untuk memahami, mentafsir dan menjana teks seperti manusia berdasarkan sejumlah besar data input model kecerdasan buatan. Tujuan utamanya adalah untuk melaksanakan pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) seperti klasifikasi teks, analisis sentimen, terjemahan mesin, ringkasan, menjawab soalan, penjanaan kandungan, dll.

Difahamkan bahawa model AI yang besar biasanya dilatih menggunakan kaedah yang dipanggil pembelajaran terselia. Pertama, satu set besar input teks dan output sepadannya disalurkan kepada model untuk meramalkan output yang diberikan input baharu. Model besar AI menggunakan algoritma pengoptimuman untuk melaraskan parameter mereka untuk meminimumkan perbezaan antara ramalan mereka dan output sebenar. Data latihan kemudiannya disalurkan kepada model dalam kelompok mini. Model membuat ramalan untuk setiap kelompok dan membetulkan parameternya berdasarkan ralat yang dilihatnya. Proses ini diulang beberapa kali, membolehkan model mempelajari secara beransur-ansur tentang hubungan dan corak dalam data.

Akibatnya, model besar AI mampu memberikan ketepatan yang lebih tinggi dalam ramalan dan melaksanakan tugas yang lebih kompleks dengan lebih pantas daripada model atau algoritma bahasa tradisional. Pada masa yang sama, kerana model itu telah dilatih pada set data yang besar, pembangun memerlukan lebih sedikit kerja untuk melaksanakan teknik sedemikian dalam aplikasi mereka. Dengan peningkatan kelajuan dan ketepatan, model besar AI menyediakan peluang yang luas kepada perniagaan untuk mencipta penyelesaian yang didayakan pemprosesan bahasa semula jadi untuk kes penggunaan khusus yang boleh meningkatkan pengalaman pelanggan dengan ketara.

Dalam senario apakah model besar AI boleh digunakan?

Tidak keterlaluan untuk mengatakan bahawa sebagai alat yang sangat berkuasa, model besar AI boleh digunakan dalam pelbagai bidang.

Sebagai contoh, dalam runcit, model besar AI boleh meningkatkan pengalaman pelanggan dengan memberikan pengesyoran yang diperibadikan, menjawab pertanyaan pelanggan dan membantu pembelian. Perniagaan boleh menggunakan chatbots untuk berinteraksi dengan pelanggan dalam persekitaran semula jadi, menyediakan sokongan pelanggan, menjawab soalan dan membimbing pelanggan melalui proses pembelian. Model AI yang besar juga boleh digunakan untuk menganalisis data pelanggan untuk memberikan cadangan yang diperibadikan, contohnya dengan menganalisis pembelian lalu dan mencadangkan produk baharu yang mungkin menarik minat mereka.

Dalam kewangan, model besar AI boleh melakukan kerja yang baik dalam menganalisis laporan kewangan, artikel berita dan data kewangan lain untuk membantu penganalisis kewangan membuat keputusan.

Dalam penjagaan kesihatan, model besar menggunakan AI boleh digunakan untuk memantau pesakit dan memberikan makluman masa nyata, menganalisis penyelidikan saintifik untuk membantu mengenal pasti ubat baharu, menganalisis rekod kesihatan elektronik untuk meningkatkan penjagaan pesakit dan menyediakan simulasi interaktif dan maya. interaksi pesakit untuk membantu mendidik.

Dalam pendidikan, guru boleh menggunakan model AI yang besar untuk menganalisis data pelajar dan memberikan pengesyoran yang diperibadikan, semuanya untuk mencadangkan kawasan yang pelajar mungkin memerlukan bantuan tambahan.

Dari segi pemasaran, salah satu cara terbaik untuk menggunakan model AI yang besar dalam pemasaran adalah dengan menjalankan penyelidikan. Model AI yang besar boleh meringkaskan idea dengan cara yang ringkas, jadi anda tidak perlu mencari berpuluh-puluh tapak web untuk mendapatkan jawapan yang anda inginkan. Selain itu, model besar AI juga boleh memberikan cadangan yang diperibadikan dengan menggunakan data pelanggan, dan juga boleh menyediakan perkhidmatan yang lebih baik.

Tidak dinafikan bahawa model besar AI mewakili teknologi transformatif yang boleh membantu perusahaan memperoleh kelebihan strategik, kekal berdaya saing dalam pasaran yang berubah dengan pantas dan menyampaikan nilai perniagaan sebenar kepada pelanggan.

Menurut "Panduan Perbelanjaan Kecerdasan Buatan Global V1 2023" yang dikeluarkan oleh International Data Corporation (IDC), hasil daripada kemajuan berterusan teknologi kecerdasan buatan, ketepatan model telah dipertingkatkan dengan ketara, dan perisian AI berada dalam proses pemprosesan data besar-besaran dan berdimensi tinggi, kecekapan yang lebih tinggi dalam data yang kompleks. Dari segi penglihatan komputer, model AI yang besar boleh mengenali imej dan video dengan lebih baik dan mencapai ketepatan pengecaman yang lebih tinggi. IDC meramalkan bahawa perbelanjaan perisian AI akan meningkat kepada AS$7.69 bilion pada 2026, mencakupi kira-kira 29% daripada jumlah saiz pasaran, peningkatan sebanyak 10 mata peratusan daripada 2021.

Dapat dilihat bahawa apabila lebih banyak model AI baharu terus muncul, ia akan membawa ruang imaginasi yang besar dan peluang pasaran kepada industri kecerdasan buatan.

Tulis di penghujung:

Pada masa ini, membangunkan ekonomi digital telah menjadi konsensus global. Sebagai teknologi baru yang strategik, kecerdasan buatan semakin menjadi daya penggerak teras untuk peningkatan industri dan peningkatan produktiviti. Kemunculan ChatGPT telah menyedarkan orang ramai tentang kepentingan model AI yang besar untuk pembangunan kecerdasan buatan.

Kini, pertempuran untuk model AI besar telah bermula, dan pelbagai gergasi sedang bersiap sedia untuk memasuki permainan. Kita tidak tahu siapa yang akan menonjol pada masa hadapan, tetapi apa yang pasti ialah dengan pembangunan berterusan model AI yang besar, pempopularan besar-besaran teknologi kecerdasan buatan akan dipercepatkan, membolehkan masyarakat manusia benar-benar bergerak ke era pintar. .

Atas ialah kandungan terperinci Model AI yang besar bersaing untuk berkembang Mengapa gergasi teknologi merancang penggunaan mereka?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

phpmyadmin mencipta jadual data phpmyadmin mencipta jadual data Apr 10, 2025 pm 11:00 PM

Untuk membuat jadual data menggunakan phpmyadmin, langkah -langkah berikut adalah penting: Sambungkan ke pangkalan data dan klik tab baru. Namakan jadual dan pilih enjin penyimpanan (disyorkan innoDB). Tambah butiran lajur dengan mengklik butang Tambah Lajur, termasuk nama lajur, jenis data, sama ada untuk membenarkan nilai null, dan sifat lain. Pilih satu atau lebih lajur sebagai kunci utama. Klik butang Simpan untuk membuat jadual dan lajur.

Bagaimana untuk menangani pemecahan memori Redis? Bagaimana untuk menangani pemecahan memori Redis? Apr 10, 2025 pm 02:24 PM

Pemecahan ingatan redis merujuk kepada kewujudan kawasan bebas kecil dalam ingatan yang diperuntukkan yang tidak dapat ditugaskan semula. Strategi mengatasi termasuk: Mulakan semula Redis: Kosongkan memori sepenuhnya, tetapi perkhidmatan mengganggu. Mengoptimumkan struktur data: Gunakan struktur yang lebih sesuai untuk Redis untuk mengurangkan bilangan peruntukan dan siaran memori. Laraskan parameter konfigurasi: Gunakan dasar untuk menghapuskan pasangan nilai kunci yang paling kurang baru-baru ini. Gunakan mekanisme kegigihan: sandarkan data secara teratur dan mulakan semula redis untuk membersihkan serpihan. Pantau penggunaan memori: Cari masalah tepat pada masanya dan ambil langkah.

Cara Membuat Pangkalan Data Oracle Cara Membuat Pangkalan Data Oracle Cara Membuat Pangkalan Data Oracle Cara Membuat Pangkalan Data Oracle Apr 11, 2025 pm 02:33 PM

Mewujudkan pangkalan data Oracle tidak mudah, anda perlu memahami mekanisme asas. 1. Anda perlu memahami konsep pangkalan data dan Oracle DBMS; 2. Menguasai konsep teras seperti SID, CDB (pangkalan data kontena), PDB (pangkalan data pluggable); 3. Gunakan SQL*Plus untuk membuat CDB, dan kemudian buat PDB, anda perlu menentukan parameter seperti saiz, bilangan fail data, dan laluan; 4. Aplikasi lanjutan perlu menyesuaikan set aksara, memori dan parameter lain, dan melakukan penalaan prestasi; 5. Beri perhatian kepada ruang cakera, keizinan dan parameter, dan terus memantau dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data. Hanya dengan menguasai ia dengan mahir memerlukan amalan yang berterusan, anda boleh benar -benar memahami penciptaan dan pengurusan pangkalan data Oracle.

Cara Membuat Pangkalan Data Oracle Cara Membuat Pangkalan Data Oracle Cara Membuat Pangkalan Data Oracle Cara Membuat Pangkalan Data Oracle Apr 11, 2025 pm 02:36 PM

Untuk membuat pangkalan data Oracle, kaedah biasa adalah menggunakan alat grafik DBCA. Langkah -langkah adalah seperti berikut: 1. Gunakan alat DBCA untuk menetapkan DBName untuk menentukan nama pangkalan data; 2. Tetapkan SYSPASSWORD dan SYSTEMPASSWORD kepada kata laluan yang kuat; 3. Tetapkan aksara dan NationalCharacterset ke Al32utf8; 4. Tetapkan MemorySize dan Tablespacesize untuk menyesuaikan mengikut keperluan sebenar; 5. Tentukan laluan logfile. Kaedah lanjutan dibuat secara manual menggunakan arahan SQL, tetapi lebih kompleks dan terdedah kepada kesilapan. Perhatikan kekuatan kata laluan, pemilihan set aksara, saiz dan memori meja makan

Pantau titisan redis dengan perkhidmatan pengeksport redis Pantau titisan redis dengan perkhidmatan pengeksport redis Apr 10, 2025 pm 01:36 PM

Pemantauan yang berkesan terhadap pangkalan data REDIS adalah penting untuk mengekalkan prestasi yang optimum, mengenal pasti kemungkinan kesesakan, dan memastikan kebolehpercayaan sistem keseluruhan. Perkhidmatan Pengeksport Redis adalah utiliti yang kuat yang direka untuk memantau pangkalan data REDIS menggunakan Prometheus. Tutorial ini akan membimbing anda melalui persediaan lengkap dan konfigurasi perkhidmatan pengeksport REDIS, memastikan anda membina penyelesaian pemantauan dengan lancar. Dengan mengkaji tutorial ini, anda akan mencapai tetapan pemantauan operasi sepenuhnya

Apakah parameter konfigurasi memori Redis? Apakah parameter konfigurasi memori Redis? Apr 10, 2025 pm 02:03 PM

** Parameter teras konfigurasi memori Redis adalah MaxMemory, yang menghadkan jumlah memori yang boleh digunakan oleh Redis. Apabila had ini melebihi, REDIS melaksanakan strategi penghapusan mengikut dasar-dasar MaxMemory, termasuk: noeviction (secara langsung menolak menulis), AllKeys-LRU/Volatile-LRU (dihapuskan oleh LRU), allkeys-rawak-rawak-rawak (dihapuskan oleh penghapusan rawak), dan volatili-volatili-ttl), dan volatili-volatili-ttl (tidak meniru-rawak), dan volatili-ttl (tidak meniminasi volatili), dan volatili-ttl (tidak meniminasi volatili), dan volatili-ttl (tidak meniru-rawak), dan volatili-ttl (eximination-ttl) Parameter lain yang berkaitan termasuk MaxMemory-Samples (kuantiti sampel LRU), RDB-Mampatan

Cara Menulis Penyataan Pangkalan Data Oracle Cara Menulis Penyataan Pangkalan Data Oracle Apr 11, 2025 pm 02:42 PM

Inti dari pernyataan Oracle SQL adalah pilih, masukkan, mengemas kini dan memadam, serta aplikasi fleksibel dari pelbagai klausa. Adalah penting untuk memahami mekanisme pelaksanaan di sebalik pernyataan, seperti pengoptimuman indeks. Penggunaan lanjutan termasuk subqueries, pertanyaan sambungan, fungsi analisis, dan PL/SQL. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks, isu prestasi, dan isu konsistensi data. Amalan terbaik pengoptimuman prestasi melibatkan menggunakan indeks yang sesuai, mengelakkan pilih *, mengoptimumkan di mana klausa, dan menggunakan pembolehubah terikat. Menguasai Oracle SQL memerlukan amalan, termasuk penulisan kod, debugging, berfikir dan memahami mekanisme asas.

Apakah Mekanisme Pengurusan Memori Redis? Apakah Mekanisme Pengurusan Memori Redis? Apr 10, 2025 pm 01:39 PM

Redis mengamalkan mekanisme pengurusan memori berbutir, termasuk: struktur data yang mesra memori yang direka dengan baik, peruntukan multi-memori yang mengoptimumkan strategi peruntukan untuk pelbagai saiz blok memori, mekanisme penghapusan memori yang memilih strategi penghapusan berdasarkan keperluan khusus, dan alat untuk memantau penggunaan memori. Matlamat mekanisme ini adalah untuk mencapai prestasi muktamad, melalui kawalan halus dan penggunaan memori yang cekap, meminimumkan pemecahan memori dan meningkatkan kecekapan akses, memastikan Redis berjalan dengan stabil dan cekap dalam pelbagai senario.

See all articles