Dorongan baharu untuk peningkatan AI; kebimbangan aplikasi model besar, bagaimana Baidu menyelesaikannya;

Pemerhatian Pemasaran AI

《Storan, daya penggerak baharu untuk peningkatan AI》

Dalam era model besar, penyimpanan bukan sahaja memerlukan kuantiti yang banyak dan kualiti yang tinggi, tetapi juga memerlukan prestasi yang kukuh, kestabilan yang baik, dan penjimatan tenaga. Menyediakan langkah sokongan storan untuk AI: Dengan menyokong semua jenis protokol storan, kami boleh merealisasikan penyesuaian pintar dan gabungan data berbilang protokol dalam berbilang senario dengan merealisasikan akses data langsung oleh cip pintar, kami boleh meningkatkan pemuatan dan pemprosesan data; ditetapkan semasa proses latihan. (Sumber: "Kajian Teknologi Yuanchuan" akaun rasmi WeChat)

"Cita-cita AI Apple: Konflik Dalaman, Serangan Balas dan Cabaran"

Selepas Apple melancarkan iOS 10 pada 2016, ia memulakan serangan balas AI baharu, terutamanya dicerminkan dalam dua aspek: penyepaduan menegak dan gabungan perisian dan perkakasan. Apple telah melabur dalam pelbagai bidang AI, seperti pengecaman pertuturan, pengecaman muka, dsb., dan menyepadukan fungsi AI ke dalam produk dan perkhidmatannya. Langkah: Adalah perlu untuk mencari keseimbangan antara melindungi privasi pengguna dan meningkatkan kuasa pengkomputeran, dan pada masa yang sama bertindak balas terhadap serangan gergasi teknologi seperti Google dan Microsoft pada model AI yang besar. (Sumber: "Chuangye Bang" akaun awam WeChat)

《RLHF tidak lagi memerlukan anotasi manusia, Google mencadangkan penjanaan maklum balas berasaskan AI: kesannya setanding dengan anotasi manusia》

RLAIF ialah kaedah penjanaan maklum balas berasaskan AI yang boleh menggantikan maklum balas manusia dalam RLHF, supaya latihan model besar tidak lagi tertakluk kepada batasan manusia. RLAIF menggunakan LLM untuk menjana data maklum balas, dan kemudian menggunakan versi algoritma A2C yang diubah suai untuk melaksanakan pembelajaran pengukuhan dan melatih model sasaran. Prestasi RLAIF pada tugas ringkasan teks adalah setanding dengan RLHF, dan lebih baik dalam beberapa butiran. (Sumber: Akaun rasmi WeChat "Xi Xiaoyao Technology Talk")

Pemerhatian pada aplikasi model besar

《Bagaimana Baidu menyelesaikan kebimbangan aplikasi model besar? 》

Industri model besar berhadapan dengan kekurangan lapisan aplikasi dan kehilangan minat pengguna, dan perlu beralih daripada "menggoda" kepada inovasi yang benar-benar boleh mengubah kehidupan dan kerja. Inisiatif Baidu: Pertandingan Keusahawanan "Piala Wenxin" telah diadakan untuk menyediakan antara muka API Model Besar Wenxin kepada pasukan yang mengambil bahagian, sumber pengkomputeran Awan Pintar Baidu dan Model Besar Wenxin telah digunakan untuk membina semula Carian Baidu dan siri lain dengan lebih 100 juta pengguna. (Sumber: "Senarai Alphabet" akaun rasmi WeChat)

《Dialog Shen Dou: Terdapat banyak model besar di pasaran hari ini, tetapi kebanyakannya akan hilang dengan cepat》Industri model besar perlu beralih kepada inovasi yang boleh mengubah kehidupan dan kerja, dan Baidu melalui Wen Platform Xinyiyan dan Qianfan , memenuhi keperluan kedua-dua bahagian C dan bahagian B. Kelebihan Baidu dalam penyelidikan dan pembangunan teknologi model besar: Wenxin Large Model 3.5 mempunyai peningkatan 50% dalam kesan model, peningkatan 2x dalam kelajuan latihan dan peningkatan 17x dalam kelajuan inferens, yang secara signifikan mengurangkan kos inferens dan membolehkan Baidu untuk menjadi tuan rumah kepada bilangan pengguna yang lebih besar. (Sumber: "Geek Park" akaun awam WeChat)

《Baichuan Intelligent mengeluarkan Baichuan2, Wang Xiaochuan: Era perusahaan China menggunakan LLaMA2 telah berlalu｜Jiazi Discovery》

Ciri: Menyokong berpuluh-puluh bahasa seperti bahasa Cina, Inggeris, Sepanyol dan Perancis memilih dan menyaring data industri menegak berkualiti tinggi berdasarkan trilion data Internet mencipta sistem pengelompokan kandungan berskala besar untuk melengkapkan ratusan; berbilion pembersihan dan penapisan data setiap jam ;Sistem pemarkahan kualiti kandungan berbilang butiran. Prospek: Model parameter 100 bilion tahap penanda aras GPT-3.5 akan dikeluarkan pada suku keempat tahun ini, dan aplikasi super dijangka dikeluarkan pada suku pertama tahun depan. (Sumber: Akaun awam WeChat "Jiazi Discovery") [Tamat]

Gambar berasal dari Internet dan telah dipadamkan kerana pelanggaran

Atas ialah kandungan terperinci Dorongan baharu untuk peningkatan AI; kebimbangan aplikasi model besar, bagaimana Baidu menyelesaikannya;. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!