Jadual Kandungan
Model besar merujuk kepada model dengan struktur kompleks dan data berskala besar. Mereka biasanya terdiri daripada berbilang submodel dan boleh mengendalikan tugas dan masalah yang lebih kompleks. Kemunculan model besar telah membawa banyak faedah kepada kita. Pertama, mereka boleh memberikan ramalan dan hasil analisis yang lebih tepat. Oleh kerana model besar mampu mengendalikan lebih banyak data dan pembolehubah, mereka dapat memahami dan menerangkan fenomena dengan lebih lengkap. Kedua, model besar juga boleh memberikan prestasi dan kecekapan yang lebih tinggi. Oleh kerana model besar mempunyai kuasa pengkomputeran dan kuasa pemprosesan yang lebih besar, mereka boleh menyelesaikan tugas yang kompleks dengan lebih cepat. Selain itu, model besar boleh memberikan sokongan keputusan dan penyelesaian pengoptimuman yang lebih baik. Dengan menganalisis dan memodelkan data berskala besar, model besar boleh membantu kami membuat keputusan yang lebih bijak dan mencari penyelesaian yang lebih dioptimumkan. Ringkasnya, kemunculan model besar telah membawa kami lebih banyak peluang dan cabaran, dan mereka akan terus memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang
Jadi, apakah maksud membuka model besar kepada orang ramai
Ditulis pada penghujung:
Rumah Peranti teknologi AI Model besar dibuka kepada orang ramai, persaingan model meningkat lagi?

Model besar dibuka kepada orang ramai, persaingan model meningkat lagi?

Sep 18, 2023 pm 12:25 PM
AI

Model besar dibuka kepada orang ramai, persaingan model meningkat lagi?

Dari pembinaan hingga penggunaan, model besar kini mula terbang ke rumah orang biasa.

Pada 31 Ogos, Baidu, SenseTime, Zhipu AI, Baichuan Intelligence dan MiniMax secara rasmi mengeluarkan pengumuman, mengumumkan bahawa produk model berskala besar mereka akan dibuka kepada seluruh masyarakat. Menurut laporan, lima syarikat ini telah meluluskan semakan dan pemfailan "Langkah Interim untuk Pengurusan Perkhidmatan Kecerdasan Buatan Generatif"

Perlu dinyatakan bahawa terdapat juga Byte, Chinese Academy of Sciences, Shanghai AI Laboratory, 360, iFlytek dan Alibaba Cloud juga telah lulus proses pendaftaran, menjadikan jumlah keseluruhan 11. Antaranya, iFlytek mengumumkan pada 5 September bahawa model besar kognitif iFlytek Spark dibuka kepada orang ramai Pengguna boleh memuat turun Aplikasi "iFlytek Spark" daripada kedai aplikasi utama atau log masuk ke laman web rasmi "iFlytek Spark" untuk mendaftar dan menggunakannya. secara langsung. Pada hari yang sama, 360 mengumumkan bahawa model kecerdasan buatan umum kognitif berskala besar "360 Intelligent Brain" yang dibangunkan sendiri akan dibuka kepada orang ramai mulai sekarang dan akan disepadukan sepenuhnya ke dalam 360 ​​"Family Bucket". Pada 13 September, Alibaba Cloud mengumumkan bahawa model besar Tongyi Qianwen dibuka secara rasmi kepada orang ramai Pengguna boleh log masuk ke laman web rasmi Tongyi Qianwen untuk mengalaminya adakah model besar?

Model besar merujuk kepada model dengan struktur kompleks dan data berskala besar. Mereka biasanya terdiri daripada berbilang submodel dan boleh mengendalikan tugas dan masalah yang lebih kompleks. Kemunculan model besar telah membawa banyak faedah kepada kita. Pertama, mereka boleh memberikan ramalan dan hasil analisis yang lebih tepat. Oleh kerana model besar mampu mengendalikan lebih banyak data dan pembolehubah, mereka dapat memahami dan menerangkan fenomena dengan lebih lengkap. Kedua, model besar juga boleh memberikan prestasi dan kecekapan yang lebih tinggi. Oleh kerana model besar mempunyai kuasa pengkomputeran dan kuasa pemprosesan yang lebih besar, mereka boleh menyelesaikan tugas yang kompleks dengan lebih cepat. Selain itu, model besar boleh memberikan sokongan keputusan dan penyelesaian pengoptimuman yang lebih baik. Dengan menganalisis dan memodelkan data berskala besar, model besar boleh membantu kami membuat keputusan yang lebih bijak dan mencari penyelesaian yang lebih dioptimumkan. Ringkasnya, kemunculan model besar telah membawa kami lebih banyak peluang dan cabaran, dan mereka akan terus memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang

Sebagai model pembelajaran mendalam yang dilatih menggunakan sejumlah besar data teks, model besar boleh menjana teks bahasa semula jadi Atau memahami maksud teks bahasa, yang merupakan laluan penting kepada kecerdasan buatan. Model besar boleh digunakan pada pelbagai tugas pembelajaran mesin, termasuk pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer, pengecaman pertuturan, terjemahan mesin, sistem pengesyoran, pembelajaran pengukuhan, dll., dan boleh membantu orang ramai menyelesaikan pelbagai tugas dengan cekap

Sebagai contoh, secara bertulis , kita boleh mengambil Wen Xin Yi Yan sebagai contoh, ia boleh membantu pengguna dengan cepat meningkatkan kecekapan menulis. Wenxinyiyan menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menganalisis kandungan dan bahasa artikel, dan menyediakan fungsi bantuan menulis seperti bahan bahasa, cadangan perenggan, pembetulan tatabahasa, pengembangan perbendaharaan kata, dsb., dengan itu membantu pengguna meningkatkan kualiti artikel dan kecekapan penulisan

Menurut Baidu data platform rasmi Ia menunjukkan bahawa hanya pada hari pembukaan, iaitu, antara 0:00 dan 24:00 pada 31 Ogos, Wen Xinyiyan menjawab lebih daripada 33.42 juta soalan daripada netizen, dan bilangan pengguna aktif harian melebihi 1 juta dalam 19 jam dibuka untuk muat turun. Perlu dinyatakan bahawa Aplikasi Wen Xinyiyan juga telah muncul dalam senarai hangat banyak kedai aplikasi, dan telah mendahului beberapa kedudukan kedai aplikasi yang berkaitan.

Dari segi penulisan kod, ambil 360 ​​Intelligent Brain sebagai contoh Model ini berdasarkan teknologi penjanaan kod inovatif 360 dan menyediakan perkhidmatan keupayaan kod yang cekap Ia menyokong penjanaan kod boleh laku berdasarkan huraian bahasa semula jadi atau pseudokod mencapai tugas pengaturcaraan yang cepat.

Dari segi terjemahan, mengambil model besar kognitif iFlytek Spark sebagai contoh, ia boleh mencapai terjemahan masa nyata antara pelbagai bahasa dan membawa kemudahan kepada orang ramai. Data menunjukkan bahawa pada 5 September, selepas model skala besar kognitif iFlytek Spark dilancarkan, bilangan pengguna melebihi 1 juta dalam masa 14 jam.

Sebagai alat yang berkuasa, model besar mempunyai kepentingan yang besar untuk meningkatkan kecekapan dan produktiviti. Menurut ramalan terkini saiz pasaran kecerdasan buatan berdasarkan model besar oleh organisasi penyelidikan pasaran IDC, saiz pasaran kecerdasan buatan China dijangka melebihi AS$14.7 bilion menjelang 2023 dan melebihi AS$26.3 bilion menjelang 2026

Apakah itu kepentingan membuka diri?

Jadi, apakah maksud membuka model besar kepada orang ramai

Membuka model besar kepada masyarakat mempunyai maksud berikut:

Pertama, menggalakkan kemajuan teknologi. Latihan model besar memerlukan sejumlah besar data Membukanya kepada umum boleh menarik lebih ramai pengguna untuk menggunakan dan maklum balas, dengan itu memperoleh skala data yang lebih besar untuk memacu pembangunan teknologi dan lelaran produk.

Kedua, kita perlu memupuk persekitaran ekologi untuk inovasi. Membuka model berskala besar untuk kegunaan awam boleh menggalakkan pembentukan ekosistem yang lebih aktif dan inovatif. Dengan menggabungkan pengetahuan dan pengalaman profesional dalam pelbagai bidang, kami akan mempromosikan pembangunan inovatif model berskala besar

Ketiga, mempercepatkan peningkatan industri. Malah, aplikasi model berskala besar tidak terhad kepada bidang tertentu, tetapi juga boleh memainkan peranan dalam pelbagai senario yang berbeza. Membukanya kepada orang ramai akan membantu mempercepatkan aplikasi industri model berskala besar, sekali gus menggalakkan peningkatan dan inovasi dalam semua bidang kehidupan

Ringkasnya, pembukaan model besar kepada masyarakat boleh membantu menggalakkan kemajuan teknologi, mempercepatkan aplikasi perindustrian, meningkatkan faedah sosial dan memupuk ekosistem yang inovatif. Ia adalah peluang strategik yang melampaui. Pada masa yang sama, pembukaan model besar kepada orang ramai juga bermakna persaingan dalam industri model besar akan menjadi lebih sengit, kerana lebih ramai orang boleh menggunakan model besar, yang sebenarnya menyediakan lebih banyak peluang untuk aplikasi dan promosi model besar. Bagi perusahaan yang mempunyai kelebihan teknikal dan pemahaman yang mendalam tentang senario aplikasi, mereka boleh meningkatkan bahagian pasaran mereka dengan cepat. Bagi syarikat yang mempunyai teknologi yang lemah, mereka pasti akan menghadapi cabaran yang lebih besar.

Ditulis pada penghujung:

Pembukaan model besar kepada umum telah membawa dimensi baharu kepada persaingan dalam industri model besar, termasuk keupayaan dalam teknologi, data, kuasa pengkomputeran, senario aplikasi, dll. Untuk mencapai pembangunan mampan dalam persekitaran pasaran yang sentiasa berubah ini, perusahaan yang berkaitan perlu sentiasa menyesuaikan diri dengan perubahan dan mengukuhkan kekuatan mereka sendiri

Pada masa ini, kami berada dalam paradigma pembangunan baharu yang diterajui oleh pendigitalan dan didorong oleh kecerdasan buatan salah satu enjin utama untuk menggalakkan kemajuan sosial dan inovasi. Saya percaya bahawa dengan pembangunan berterusan dan aplikasi model besar, kecerdasan buatan akan cepat bergerak ke arah masa depan yang lebih luas dan juga akan memberi kesan yang lebih mendalam kepada masyarakat manusia

Atas ialah kandungan terperinci Model besar dibuka kepada orang ramai, persaingan model meningkat lagi?. 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

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

See all articles