فجر النموذج الواسع النطاق للأغراض العامة البالغ من العمر 23 عامًا عاصفة الذكاء الاصطناعي ، وأعاد النموذج الرأسي البالغ من العمر 24 عامًا تشكيل الآلاف من الصناعات 丨 مؤتمر شنغهاي للذكاء الاصطناعي مجموعة الجمل الذهبية

رصيد الصورة: تم إنشاؤه بواسطة أدوات * Unbounded AI *

في 7 يوليو 2023 ، دخل المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي لعام 2023 في اليوم الثاني من جدول الأعمال.

في هذا اليوم ، ظهرت عشرات المنتديات ، بما في ذلك النماذج الكبيرة ، وقوة الحوسبة ، والبيانات ، والميتافيرس ، والحوكمة ، وما إلى ذلك ، الواحدة تلو الأخرى ، والتي كانت حيوية للغاية.

إذا شاركت في منتدى اليوم ، فسوف تنبهر بالتأكيد ببضع كلمات في ذهنك ، أي الصناعة والعمود والتطبيق. بالمقارنة مع نموذج اللغة العام لـ ChatGPT ، فإن ما تتطلع إليه الصناعة بأكملها هو نموذج صناعة عمودي يمكنه حقًا تمكين الآلاف من الصناعات.

قال أحد الضيوف بصراحة: عام 2023 هو عام انفجار النماذج الضخمة ، وعام 2024 هو عام التطبيقات الصناعية. وستتراجع النماذج الكبيرة الحجم وراء الكواليس ، وستظهر نماذج الصناعة الرأسية في المقدمة. هذه ستدفع نماذج الصناعة العمودية الذكاء الاصطناعي والصناعة إلى الأمام على قدم وساق على قدم وساق ، وهذا يشبه إلى حد ما الانفجار الكمبري. سوف ننتظر و نرى.

يتم مشاركة المحتوى التالي من قبل الضيوف ويتم تنظيمه بواسطة Babbitt.

النماذج الكبيرة للأغراض العامة ليست هي الاتجاه الوحيد لتطبيق النموذج ، وستصبح نماذج الصناعات العمودية نقطة التحول في قيمة النماذج الكبيرة. مع التكرار المستمر للتكنولوجيا ، فإن التطبيق الصناعي للنماذج الكبيرة سيؤدي أيضًا إلى تسارع. —— لي تشيانغ ، نائب رئيس Tencent ورئيس الحكومة والأعمال التجارية

في المستقبل ، سيتجاوز عدد النماذج الصناعية واسعة النطاق والنماذج العمودية واسعة النطاق إلى حد كبير عدد النماذج واسعة النطاق للأغراض العامة ، وسوف ينعكس تنفيذ النماذج واسعة النطاق بشكل أكبر في النماذج الرأسية واسعة النطاق مثل الصناعات والمؤسسات. يكمن التحدي المستقبلي للنموذج الكبير في "الميل الأخير" ، أي لعب القيمة في أعمال المؤسسة ، والتي لا تتطلب فقط برامج أساسية قوية ومرنة ، ونموذجًا مفتوحًا ومرنًا للصندوق الأبيض ، ولكن أيضًا الممارسين الذين يفهمون عمل. ومع ذلك ، فإن خفض تكلفة طاقة الحوسبة سيكون أسرع من الزيادة في حجم النموذج ، ولن تكون هناك فجوة في قوة الحوسبة. —— شنغ مينغ دونغ ، الشريك المؤسس لشركة Jiuzhang Yunji DataCanvas

يمكن للنموذج الكبير للأغراض العامة حل 70٪ -80٪ من المشكلات في 100 سيناريو ، ولكنه قد لا يتمكن من تلبية احتياجات سيناريو معين للمؤسسة بنسبة 100٪. إذا أجرت مؤسسة ضبطًا دقيقًا استنادًا إلى النموذج الكبير للصناعة والبيانات الخاصة بها ، فيمكنها إنشاء نموذج مخصص لإنشاء خدمة ذكية عالية التوفر ، وتكون معلمات النموذج أقل من النموذج الكبير العام ، وتكلفة التدريب والاستدلال أقل ، وتحسين النموذج أيضًا أكثر كفاءة. سهل. —— Tang Daosheng ، نائب الرئيس التنفيذي الأول لمجموعة Tencent Group ، الرئيس التنفيذي لمجموعة Cloud and Smart Industry Business Group

في واقع نقص المعروض من قوة الحوسبة ، تفقد معماريات الحوسبة التقليدية قدرتها التنافسية ، ويجب استكشاف نماذج حوسبة جديدة. وفقًا للحسابات الأولية الواردة في التقرير ، تشير التقديرات إلى أنه بحلول عام 2025 ، لن يقل حجم صناعة طاقة الحوسبة الأساسية في بلدي عن 4.4 تريليون يوان ، وسيصل حجم الصناعات المتعلقة بالطاقة الحاسوبية إلى 24 تريليون يوان. —— كانغ يونغ ، كبير الاقتصاديين في KPMG

في مواجهة موجة الذكاء الاصطناعي ، فإن المجال المالي في الواقع قلق للغاية ، وغالبًا ما يناقش الممارسون كيفية تطبيق النماذج الكبيرة في المجال المالي. ومع ذلك ، نظرًا لمتطلبات الامتثال الصارمة في المجال المالي ، فإن تطبيق النماذج الكبيرة يمثل تحديًا كبيرًا. تريد الشركات المحلية تجاوز المنحنيات ، والنموذج الكبير يمثل تحديًا. ومع ذلك ، في مجال النماذج العمودية الكبيرة ، نماذج اللغة الكبيرة المناسبة للصناعة الفعلية ، بسبب المزايا المحلية في سيناريوهات البيانات والتطبيقات ، هناك الكثير فرص التجاوز على المنحنيات. ——Haomai Fortune CIO فو شياومين

هناك منافسة شرسة في "حرب المائة نموذج" في دائرة النماذج المحلية واسعة النطاق. بعد تجربة هذه النماذج واسعة النطاق ، سيكون لديهم إحساس قوي بالتأثير وسهولة الاستخدام. وهذا سيجعل الناس يشعرون بالارتياح متفائل بشأن النماذج المحلية واسعة النطاق. لكن النموذج الكبير ليس مجرد منافسة تكنولوجية ، ولكنه أيضًا منافسة بيئية. يعتمد ذلك على عدد الشركات والكيانات التي ترغب في إنشاء تطبيقات بناءً على نموذجك الكبير. وهذا ما يفعله الجميع. ستتمتع النماذج المحلية واسعة النطاق ببيئة مزدهرة ، وأعتقد أنها ستعمل بشكل جيد على مستوى التطبيق. —— ما تشيانلي ، المؤسس المشارك لشركة Unbounded AI

هناك الكثير من الاستثمارات ، التي يمكن القضاء عليها ، 95٪ ، وربما أعلى ، وكلها ذهب بعد 2-3 سنوات. لكن عليك التصويت لأن تكلفة الفرصة البديلة مرتفعة للغاية. في عام 1998 ، حظي الإنترنت بفرص كبيرة وكان قد بدأ لتوه ، لكن كان لدى الشركة فقاعات في مجالات مثل التقييم. سوف يمر الذكاء الاصطناعي أيضًا بهذه العملية. الذكاء الاصطناعي ليس فقاعة ، بعض الشركات عبارة عن فقاعات. —— تشانغ يقين ، أستاذ بجامعة تسينغهوا وأكاديمي في الأكاديمية الصينية للهندسة

هناك فرق كبير في توزيع المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي بين الصين والولايات المتحدة. في الولايات المتحدة ، 19٪ في Google ، تليها Microsoft ، و META ، وما إلى ذلك ، ويرجع ذلك أساسًا إلى تركز المواهب في الشركات. و 12٪ من المواهب الصينية في جامعة تسينغهوا ، تليها جامعة تشجيانغ وجامعة بكين. من بين المراكز العشرة الأولى ، هناك شركة واحدة فقط ، علي بابا ، التي تحتل المرتبة الخامسة ، والباقي جامعات. ——Zhou Zhifeng ، شريك Qiming Venture Partners

لا معنى للجميع أن يصنعوا نموذجًا لغويًا كبيرًا ، ونموذج اللغة الكبير لا يحل مشكلات معينة. يمكن لنماذج اللغات الكبيرة حل مشكلات المعرفة العامة ، وهناك مشاكل فريدة في المجالات المهنية. على الجانب B ، يجمع نموذج اللغة الكبير بين بيانات سيناريوهات تطبيق محددة وأدوات متنوعة لإكمال التصنيع والإنتاج بشكل حقيقي ، مثل ترقية برنامج الأدوات لجعله أكثر كفاءة ، وسهل الاستخدام ، وذكيًا. وستكون هذه فرصة هيكلية لترقية. على الجانب C ، فإن الجمع بين نماذج اللغات الكبيرة مع الروبوتات والوكلاء الشخصيين لمساعدة المستخدمين على اتخاذ القرارات سيكون له أيضًا فرص هائلة. في السنوات 3-5 القادمة ، أعتقد أنه ستكون هناك فرص منظمة لتطبيق نماذج اللغة الكبيرة. —— وانغ شياو ، مؤسس Jiuhe Venture Capital