CTO Baidu Wang Haifeng: Bilangan pembangun Flying Paddle telah mencapai 8 juta, dan model bahasa yang besar membawa fajar kecerdasan buatan umum

Beijing akan menjadi tuan rumah Persidangan Pembangun Pembelajaran Dalam WAVE SUMMIT 2023 yang dihoskan oleh Pusat Penyelidikan Kejuruteraan Kebangsaan untuk Teknologi dan Aplikasi Pembelajaran Dalam

Wang Haifeng, ketua pegawai teknologi Baidu dan pengarah Pusat Penyelidikan Kejuruteraan Kebangsaan untuk Teknologi dan Aplikasi Pembelajaran Dalam, berkata buat pertama kali dalam ucaptamanya bahawa model bahasa berskala besar mempunyai keupayaan asas teras kecerdasan buatan, termasuk pemahaman , generasi, logik dan ingatan, dan merupakan kecerdasan buatan sejagat Kecerdasan membawa harapan baharu

8 juta pembangun menggunakan Flying Paddle dan lebih daripada 800,000 model telah dicipta

Pada April 2019, Persidangan Pembangun Pembelajaran Mendalam WAVE SUMMIT telah diadakan buat kali pertama. Pada persidangan itu, Wang Haifeng menekankan fleksibiliti pembelajaran mendalam dan ciri-ciri penyeragaman, automasi dan modularitinya untuk pengeluaran besar-besaran industri, yang mempromosikan kecerdasan buatan ke peringkat pengeluaran besar-besaran industri. Selepas empat tahun pembangunan, kemajuan teknologi dan aplikasi pembelajaran mendalam telah mengesahkan sepenuhnya sudut pandangan ini. Teknologi pembelajaran mendalam menjadi lebih serba boleh, dan ciri penyeragaman, automasi dan modular platform pembelajaran mendalam menjadi semakin jelas. Pada masa yang sama, peningkatan model besar yang telah dilatih telah mengembangkan lagi kedalaman dan keluasan aplikasi kecerdasan buatan. Oleh itu, boleh dikatakan kecerdasan buatan telah memasuki peringkat pengeluaran besar-besaran industri

Dari segi penyeragaman, kami bersama-sama mengoptimumkan rangka kerja dan model serta menyesuaikan secara seragam kepada pelbagai perkakasan untuk menjadikan model aplikasi lebih ringkas dan cekap, dengan itu menurunkan ambang untuk aplikasi kecerdasan buatan dengan ketara. Dari segi automasi, kami menyediakan penyelesaian R&D kecerdasan buatan proses penuh, termasuk latihan, penyesuaian dan penggunaan inferens untuk meningkatkan kecekapan. Dari segi modulariti, kami menyediakan perpustakaan model peringkat industri yang kaya untuk menyokong aplikasi mudah kecerdasan buatan dalam pelbagai senario

Platform terbuka sumber terbuka pembelajaran mendalam gred industri FeiPaddle dan model besar Wenxin mempromosikan satu sama lain, menjadikan ekologi FeiPaddle berkembang pesat, menarik 8 juta pembangun, menyediakan perkhidmatan kepada 220,000 perusahaan dan institusi, dan mencipta 800,000 produk berdasarkan Model FeiPaddle. Wang Haifeng menerangkan maksud mendalam nama Cina komuniti pembangun Flying Paddle AI Studio "Galaxy Community": "Wenxin dan Flying Paddle bercampur dan belayar ke galaksi bersama-sama." Dengan promosi bersama Feipiao dan Wenxin, kami akan bekerjasama dengan semua pembangun untuk membina komuniti Galaxy dan bersama-sama meneroka kemungkinan tak terhingga kecerdasan buatan am

Model bahasa berskala besar membawa harapan baharu untuk kecerdasan buatan umum

Wang Haifeng percaya bahawa kecerdasan buatan mempunyai pelbagai kebolehan tipikal, antaranya kebolehan asas teras termasuk pemahaman, penjanaan, logik dan ingatan. Lebih kuat empat kebolehan ini, lebih dekat kecerdasan buatan dengan tahap kecerdasan buatan umum. Model bahasa besar mempunyai empat keupayaan ini, membawa harapan kepada pembangunan kecerdasan buatan umum

Secara khusus, keupayaan tipikal kecerdasan buatan, seperti penciptaan, pengaturcaraan, penyelesaian masalah, perancangan, dll., adalah berdasarkan keupayaan asas teras, seperti pemahaman, penjanaan, logik, ingatan, dll., walaupun tahap pergantungan berbeza-beza kepada tahap yang berbeza-beza. Ambil penyelesaian masalah sebagai contoh Daripada memahami soalan, menyelesaikan soalan hingga akhirnya menulis jawapan, anda perlu menggunakan pemahaman, ingatan, logik dan kebolehan generatif secara menyeluruh

.

Bagaimana untuk mendapatkan kebolehan ini? Mengambil Wen Xinyiyan sebagai contoh, kami mula-mula melatih model besar yang telah dilatih dengan mempelajari gabungan trilion data dan ratusan bilion pengetahuan. Kami kemudian menggunakan teknik seperti penalaan halus diselia, pembelajaran pengukuhan dengan maklum balas manusia dan gesaan untuk meningkatkan lagi prestasi model. Selain itu, kami juga mempunyai kelebihan teknikal seperti peningkatan pengetahuan, peningkatan perolehan dan peningkatan dialog

Optimumkan sumber data dan pengedaran data melalui pelbagai strategi, bina model asas untuk pemodelan teks panjang, jalankan penalaan halus yang diselia berbilang jenis dan pelbagai peringkat dan penyesuaian penyeliaan penyesuaian berbilang tugas, serta melaksanakan inovasi teknologi seperti berbilang -Model ganjaran tahap dan berbutir-butir Meningkatkan secara menyeluruh kebolehan am asas. Dari segi perolehan dan pengetahuan yang dipertingkatkan, keupayaan untuk menguasai dan menggunakan pengetahuan dunia dipertingkatkan melalui peningkatan titik pengetahuan, keupayaan logik dipertingkatkan melalui pembinaan data logik berskala besar, pemodelan pengetahuan logik, gabungan pengetahuan semantik berbutir, dan rangkaian saraf simbolik; ; melalui pembinaan sistem keselamatan data, kandungan, model dan sistem selamat yang komprehensif untuk memastikan keselamatan model besar

Melalui teknologi latihan selari hibrid adaptif hujung ke hujung Flying Paddle dan pengoptimuman kolaboratif bagi pemampatan, inferens dan penggunaan perkhidmatan, kelajuan latihan model besar Wenxin telah ditingkatkan sebanyak 3 kali, dan kelajuan inferens telah meningkat lebih daripada 30 kali ganda, dengan itu meningkatkan kecekapan

Melalui aplikasi dipacu data, pembinaan segera dan pemalam yang dipertingkatkan, kami telah melancarkan lima pemalam, termasuk Wen Xin Yi Yan, Carian Baidu, Dokumen Semak Imbas, E Yan Yi Tu, Shuo Tu Jie Hua dan Yijing Liuying. Pemalam ini membolehkan model kami menjana maklumat tepat masa nyata, ringkasan teks panjang dan Soal Jawab, cerapan data dan pengeluaran carta, penciptaan dan Soal Jawab berasaskan imej serta video Vincent. Melalui mekanisme pemalam, kami mengembangkan sempadan keupayaan model besar untuk menyesuaikan diri dengan lebih baik kepada keperluan pelbagai senario. Wang Haifeng berkata bahawa pada masa hadapan, kami akan bekerjasama dengan pembangun untuk membina ekosistem pemalam dan berkongsi hasil inovasi teknologi

Kecerdasan buatan yang diwakili oleh model bahasa yang besar meresap ke dalam beribu-ribu industri, mempercepatkan peningkatan industri dan pertumbuhan ekonomi. Dalam proses ini, inovasi teknologi dan pelaksanaan aplikasi membentuk kitaran yang mulia Keupayaan seperti pemahaman, penjanaan, logik, dan ingatan terus bertambah baik Keluasan dan kedalaman aplikasi industri terus berkembang membawa harapan baru untuk umum kecerdasan buatan.

Atas ialah kandungan terperinci CTO Baidu Wang Haifeng: Bilangan pembangun Flying Paddle telah mencapai 8 juta, dan model bahasa yang besar membawa fajar kecerdasan buatan umum. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!