جنون النماذج الكبيرة: أحلى كعكة وأصعب

المؤلف 丨 باي جياجيا

محرر أمريكي 丨 صياد سمك

المصدر: مختبر أبحاث قائم على السيليكون

ملحوظة المحرر:

أحد الجانبين متعصب والجانب الآخر بارد .. هذا هو الوضع الحالي لصناعة النماذج واسعة النطاق في الصين ، وقد يكون "عصر الفوضى" هو الملصق الأنسب لهذه الصناعة. في الأشهر الستة الماضية ، دخلت التكنولوجيا والناس والتكنولوجيا والصناعة والحضارة الإنسانية والحضارة التكنولوجية مرحلة جديدة من إعادة الإعمار. وراء هذا التغيير ليس فقط تقدم التكنولوجيا ، ولكن أيضًا ترقية الأشخاص الرئيسيين والشركات الرئيسية.

بصفته مراقبًا حدوديًا للعصر الذكي ، يولي "مكتب الأبحاث القائم على السيليكون" اهتمامًا لجميع القصص المتعلقة بالتكنولوجيا. واليوم ، سنطلق خطة "عصر الفوضى للنماذج واسعة النطاق" ، بدءًا من تفكيك النماذج واسعة النطاق ، وتحويل العدسة إلى طليعة هذه الموجات ، الشركات والأفراد ، تشارك وتفسر رؤاهم الفريدة للقراء.

هذه المقالة هي المقالة الثانية المخطط لها في هذه السلسلة: "جنون التطبيقات للنماذج الكبيرة: أحلى كعكة وأصعب ممر". الجزء الأول: العصر الفوضوي للنماذج الكبيرة: التناقضات والتمايز والمستقبل

* مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة أداة Unbounded AI *

"لقد رأيت أشياء لن تصدقها أيها البشر أبدًا. شاهدت سفنًا حربية تحترق على حافة أوريون ، وشاهدت أشعة سي تومض في الظلام بالقرب من بوابة تانهاوزر. كل هذه اللحظات ، ستمر بمرور الوقت ، مثل الدموع تختفي في مطر."

هذا هو المونولوج الأخير في فيلم "Blade Runner" ، الذي نطق به المقلد روي باتي.

تم اختيار هذا الخط لاحقًا من قبل "الأوبزرفر" البريطاني باعتباره السادس من بين أفضل عشر لحظات كلاسيكية في تاريخ الفيلم ، وغالبًا ما يتم الاستشهاد به كممثل لأعمال الخيال العلمي.

بطريقة ما ، أصبح هذا المقطع حقيقة واقعة. اليوم ، فإن النموذج واسع النطاق الذي تسبب في وقوع العالم في حالة جنون هو استيعاب المعرفة العالمية بسرعة لا يمكن تصورها. قد لا يكون سيل الأشخاص والأشياء والأشياء وراء هذه الشخصيات واضحًا مثل Starheap Wars.

والعلماء والمهندسون ورجال الأعمال الذين صنعوا كل هذا ما زالوا ينتظرون ، ربما لا يستطيعون معرفة ما يريدون انتظاره ، تحقيقات تقنية أكثر تعقيدًا؟ أدوات إنتاج أكثر كفاءة؟ تطبيق ممتاز بمزيد من المال؟

أو نسخة طبق الأصل مثل روي باتي ، تخفف الشعور بالوحدة اليائسة التي يشعر بها البشر عند النظر إلى المجرة.

هل هو قادم

ماذا تجلب

كيف حدث ذلك؟

أين نبت أول مرة؟

ما هو الفرق بين الصين والدول الأجنبية؟

……

في مواجهة النماذج الكبيرة التي لا نهاية لها اليوم ، فقد فات الأوان للقلق أو التطلع إلى الأمام. بالنسبة لهذا الشريك الذي سيبقى معنا لفترة طويلة في المستقبل ، فإن أفضل حفل ترحيب هو التحديق فيه.

** يتدحرج الجانب C إلى الجانب B ، وتأثيرات مفتوحة المصدر مغلقة المصدر **

إن ظهور ChatGPT يشبه طرق الذكاء الاصطناعي على بابك.

تم إصداره للجمهور في 30 نوفمبر 2022. في غضون شهرين فقط ، تجاوز ChatGPT بنجاح 100 مليون مستخدم نشط شهريًا ، مما يجعله التطبيق الأسرع نموًا للمستهلكين في التاريخ.

في بداية شهر مارس ، طورت Codeway Dijital الدردشة مع Ask AI استنادًا إلى واجهة برمجة تطبيقات ChatGPT. مع وظيفة الأسئلة والأجوبة القوية ، تجاوزت إيراداتها في النصف الأول من العام 16 مليون دولار أمريكي (حوالي 112 مليون رينمينبي) ، أن يصبح مسار AI + Chatbot مع أعلى تنزيلات وإيرادات. تطبيق.

** يبدو أن نجاح ChatGPT يشير إلى أن منطق الأعمال الخاص بتطبيقات الذكاء الاصطناعي للمستخدمين النهائيين C قد تم إنشاؤه من خلال تسليم المنتج للمستخدمين ، وسوف يستكشفون الإمكانيات اللانهائية التي يوفرها الذكاء الاصطناعي. وفي هذه العملية ، سيكون منحنى الدخل الرائع أيضًا ثم تظهر. **

لسوء الحظ ، الأمور ليست بهذه البساطة.

في 4 تموز (يوليو) ، أصدرت شركة "سليك ويب" لتحليل الويب بيانات تفيد بأن زيارات ChatGPT العالمية في يونيو انخفضت بنسبة 9.7٪ على أساس شهري ، وانخفض عدد الزوار الفريدين بنسبة 5.7٪ على أساس شهري.

بالإضافة إلى ChatCPT ، شهد حجم زيارات Character.AI أيضًا انخفاضًا حادًا في يونيو ، مع انخفاض شهري بنسبة 32٪.

يمكن لـ Character.AI تقليد شخصيات مشاهير الترفيه والشخصيات التاريخية والشخصيات الخيالية للمحادثات ، لتحتل المرتبة الثانية بين جميع أدوات الذكاء الاصطناعي المماثلة.

وفي هذا الصدد ، قال المحلل في موقع "شبيه ويب" ديفيد كار: "من الآن فصاعدًا ، يجب أن تثبت برامج الدردشة الآلية قيمتها وألا تأخذ كل شيء على أنه أمر مفروغ منه".

** إلى حد ما ، الانخفاض في عدد الزيارات إلى ChatGPT و Character.AI يرمز إلى أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي لمستخدمي C-end قد وصلت تدريجياً إلى الحد الأقصى ، وهذا يوضح أن - **

** لا يهتم المستخدمون كثيرًا باستكشاف إمكانية الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل ، فالتكامل العميق للذكاء الاصطناعي مع سيناريوهات التطبيق و "وضع المطرقة بجانب المسمار" هي شروط ضرورية لتركيب النماذج الكبيرة. **

أخذت مايكروسوفت زمام المبادرة في أن تصبح "حمال المطرقة".

باستخدام تقنية OpenAI ، الشركة الأم لـ ChatGPT ، أطلقت Microsoft Microsoft 365 Copilot ، وفي مؤتمر Inspire السنوي في 18 يوليو ، عرضت سعرًا قدره 30 دولارًا شهريًا للعملاء التجاريين.

وفقًا للتقارير ، يمكن لـ Microsoft 365 Copilot مساعدة المؤسسات على التفكير في جميع بيانات الأعمال ، بما في ذلك إنشاء أحدث المعلومات من الاجتماعات الصباحية ورسائل البريد الإلكتروني وسجلات الدردشة وإرسالها إلى الفريق ؛ مساعدة المستخدمين على فهم تقدم المشاريع الأسبوع الماضي ؛ أو من الداخلية الملفات والشبكات قم بإنشاء تحليل SWOT من البيانات.

** من خلال الدمج مع السيناريوهات الخاصة بها ، شرعت Microsoft في مسار تسييل أكثر صلابة ، وهذا أيضًا نموذج للعديد من الشركات الكبيرة التي تختبر الذكاء الاصطناعي للمياه اليوم. العملية برمتها هي حلقة مغلقة ، وتتدفق البيانات والنماذج فقط بين العمالقة . **

إنها مثل تكنولوجيا تصنيع الروبوت الأكثر تقدمًا في "Blade Runner" يتم التحكم فيها بقوة بواسطة شركة Taylor Corporation.

ومع ذلك ، فإن التطورات الحقيقية غالبًا ما تكون أكثر دراماتيكية من الأفلام. مؤخرًا ، أعلنت Meta ، وهي أيضًا عملاقة للإنترنت ، عن نموذج Llama2 الأساسي مفتوح المصدر ، والذي توزعه Microsoft Cloud وهو متاح للاستخدام التجاري المجاني من قبل الشركات ، وأطلق اللقطة الأولى من " ضد احتكار التكنولوجيا ".

انطلاقًا من نتائج التقييم ، لا يزال لدى Llama2 فجوة معينة من GPT-4 ، وله مزايا وعيوب مع GPT-3.5 ، فهو حاليًا أفضل نموذج مفتوح المصدر في السوق.

ولكن ماذا يعني هذا بالضبط؟

بأخذ تقسيم Huawei لمستويات النماذج الكبيرة كمثال ، يمكن تقسيمه إلى نماذج كبيرة أساسية (محاكاة الوظائف البشرية ، مثل اللغة والرؤية) ، ونماذج صناعية كبيرة (وفقًا لأقسام الصناعة ، يمكن تنسيق وظائف العديد من النماذج الأساسية الكبيرة) ونماذج السيناريوهات (المقابلة لسيناريوهات محددة في الصناعة ، مثل مساعدي المنفذ ، ولوجستيات سلسلة التوريد ، وتحسين الجزيئات الصغيرة).

تعد Llama2 مفتوحة المصدر من Meta نموذجًا لغويًا كبيرًا في النموذج الأساسي الكبير ، ولا تتطلب كمية كبيرة من البيانات لتدريب النموذج ، ولكنها تتطلب مجموعة كبيرة فقط. من خلال الضبط الدقيق ، يمكن لأصحاب النماذج واسعة النطاق تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المناسبة للصناعات أو السيناريوهات المقابلة.

تمامًا مثل نظام Android الذي يدعم نظام الإنترنت عبر الهاتف المحمول للهواتف المحمولة غير التابعة لشركة Apple ، يقلل Llama2 من تكلفة تطوير نماذج واسعة النطاق للمؤسسات ، حتى يتمكنوا من التركيز بشكل أكبر على السيناريوهات الصناعية الخاصة بهم.

"كاميرا مياويا" ، التي انفجرت فجأة في الصين مؤخرًا ، مستفيدة من المصدر المفتوح.

يعد Stable Diffusion (SD) أحد أهم أدوات الرسم بالذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي ، وهو مشروع مجاني ومفتوح المصدر يمكن نشره واستخدامه من قبل أي شخص مجانًا. وفقًا لتوقعات السوق ، فإن مبدأ "Miaoya Camera" هو حل مشكلة العشوائية في إخراج صورة SD من خلال المكون الإضافي لنموذج LoRA.

LoRA هي في الواقع تقنية ضبط نموذجية مجانية ومفتوحة للجمهور. في 25 يوليو ، أطلقت Alibaba Cloud خطة تدريب ونشر لسلسلة كاملة من إصدارات Llama2 في الصين ، بما في ذلك ضبط LoRA.

من ChatGPT التي تواجه المستهلكين C-end مباشرة ، إلى مجموعة Microsoft من النماذج الكبيرة مع سيناريوهاتها الخاصة ثم دفعها إلى المستهلكين أو المؤسسات ، ثم إلى Meta open source Llama2 ، مما يوفر نماذج كبيرة أساسية وخدمات ضبط دقيقة للمؤسسات ، ** مسارات متعددة للترويج على نطاق واسع وراء هبوط النموذج ، هناك لاعبون على نطاق واسع يحاولون فتح حلقة العمل المغلقة في أسرع وقت ممكن ، كما أن التفكير في سحب الأموال لدعم التكرار التكنولوجي هو أيضًا طويل الأجل الاستثمار في بناء بيئة صناعية للذكاء الاصطناعي والتنافس على الحق في الكلام. **

وتجدر الإشارة إلى أنه على الرغم من أن المقالة تستخدم Microsoft و OpenAI و Meta كأمثلة ، إلا أن ذلك لا يعني أنها مقتصرة على المسارات المقابلة. في الواقع ، بدعم من التكنولوجيا والأموال ، تتمتع الشركات الرائدة بالقوة لنشر العديد من المسارات ، وهذا أيضًا جعل وضع المعركة أكثر قلقًا.

على سبيل المثال ، وفقًا لمقال نشرته The Information في 24 يوليو ، فإن نموذج اللغة مفتوحة المصدر واسع النطاق الذي تقوم OpenAI بتطويره هو حاليًا باسم G3PO ، ولم يتم تحديد جدول الإصدار داخليًا بعد.

ومن المثير للاهتمام ، أنه على الرغم من أن زوكربيرج في المقدمة على فيسبوك قال إن "المصدر المفتوح يعزز الابتكار لأنه يسمح لمزيد من المطورين باستخدام تقنيات جديدة ... أعتقد أنه إذا كان النظام البيئي أكثر انفتاحًا ، فسيتم إطلاق المزيد من التقدم" ، ولكن في مؤتمر عبر الهاتف بعد بضعة أيام ، اقترح أن يتقاضى جزءًا من الإيرادات من إعادة بيع الخدمات لشركات الحوسبة السحابية الكبيرة مثل Microsoft و Amazon و Google.

** قد تصبح البيانات أقوى خندق مائي للشركات الصينية **

Dai Yusen ، الشريك الإداري لـ ZhenFund ، لديه استعارة بارعة لهذه الجولة من ريادة الأعمال النموذجية واسعة النطاق: ظهور GPT-3 يعادل اكتشاف قارة جديدة ، و ChatGPT-4 يشبه اكتشاف الذهب في قارة جديدة.

رحلة اللحاق بالركب التي تقوم بها الشركة الصينية تشبه معرفة العالم الجديد ومكان الذهب ، ومعرفة أن شركة OpenAI تسير بالقارب ، ومعرفة المظهر العام للقارب ، ولكن بدون خريطة مفصلة.

لذلك ، بالنسبة للاعبين الصينيين على نطاق واسع ، فإن العثور على إمدادات الشاطئ خلال هذه الرحلة الطويلة هو مسألة حياة أو موت.

الإرساء هو العثور على مشهد هبوط للنموذج الكبير وتشكيل نموذج أعمال مستدام.

لا يمكن إنكار أنه لا تزال هناك فجوة معينة بين رقائق الذكاء الاصطناعي المحلية والمعايير العالمية. مقيدة بعقوبات الرقائق ، يصعب على الشركات الصينية توسيع نطاق قوة الحوسبة.

بالإضافة إلى ذلك ، من ناحية الخوارزمية ، بما في ذلك العديد من النماذج الكبيرة مثل معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والصوت والوسائط المتعددة ، تتمتع الصين بمزايا معينة ، لكن الخوارزمية نفسها وقوة الحوسبة يكملان بعضهما البعض ، لذلك فهو أيضًا مؤقتًا في نفس منصب OpenAI وقادة الصناعة الآخرين. مسافة معينة.

في ظل هذا الوضع الحالي ، يجب على الشركات المحلية العمل بجد على البيانات إذا أرادت عدم التخلف عن الركب في هذه الموجة من الذكاء الاصطناعي.

** بمعنى آخر ، يعتمد أحد العوائق الأساسية أمام لاعبي النماذج الصينية الكبيرة الحجم في هذه الجولة من المنافسة على البيانات التي تم تكوينها في السوق الصينية. **

في عملية تطوير النموذج الكبير ، تكون البيانات هي العامل الحاسم ، وتؤثر جودة البيانات وحجمها بشكل مباشر على تكلفة التطوير وتأثير العرض النهائي للنموذج.

ومع ذلك ، غالبًا ما تحتوي البيانات عالية الجودة على عدد كبير من أسرار الشركة ، والتي لا يُسمح حتى بتحميلها على الشبكات الخارجية ، ناهيك عن تقديمها إلى شركات أخرى لتطوير النماذج على نطاق واسع.

في مارس من هذا العام ، أفاد "الاقتصادي" الإعلامي الكوري أن هناك ثلاث حالات تنطوي على إساءة استخدام وإساءة استخدام ChatGPT داخل Samsung ، مما أدى إلى تخزين بيانات قياس معدات أشباه الموصلات وإنتاجية المنتج ومحتويات أخرى في قاعدة بيانات التعلم ChatGPT ، مما تسبب في حدوث مشكلات كبيرة. خسائر للشركة.

وبسبب مخاطر تسرب المعلومات على وجه التحديد والتكلفة العالية للثقة بين الشركات ، غالبًا ما تبدأ شركات النماذج الأجنبية واسعة النطاق في زيادة حجم النماذج واسعة النطاق ، وإنشاء بيئة صناعية ، ثم متابعة الطلبات.

إلى حد ما ، فإن "خطاب الالتزام الطوعي" الذي وقعته مؤخرًا شركات مثل Microsoft و OpenAI و Amazon في البيت الأبيض ليس فقط استجابة للمخاوف الاجتماعية الناجمة عن التطور السريع للذكاء الاصطناعي ، ولكنه أيضًا إشارة إلى السوق ، على أمل الحصول على المزيد من المؤسسات الاجتماعية وثقة الأعمال.

** بالعودة إلى الصين ، وبتوجيه من السلطة الوطنية ، فإن الشركات المملوكة للدولة والحكومات المحلية منفتحة نسبيًا على النماذج واسعة النطاق ، ويتم تطوير التطبيقات والبيئة وبناء النماذج في وقت واحد. **

على سبيل المثال ، هبط نموذج Pangea واسع النطاق من Huawei في العمود المتقاطع الحديث واسع النطاق "Lilou Coal Mine" مع أكبر احتياطيات تعدين وأطول عمر خدمة للمناجم في مقاطعة Shandong.

في أكتوبر 2022 ، وقعت Huawei إطار تعاون مع Yunding Technology ، وهي شركة تابعة لمجموعة Shanneng Group ، لإطلاق المناجم والذكاء الاصطناعي والبنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات والحدائق الذكية وتدريب المواهب والأجهزة القابلة للارتداء الذكية ومحطات التعدين وحلول تكنولوجيا المعلومات والاتصالات لسيناريوهات الصناعة بشكل كامل. تعاون.

منذ ذلك الحين ، توغل الخبراء من كلا الجانبين عميقاً في الخط الأمامي للمنجم وشاركوا بعمق في تطبيق النماذج واسعة النطاق. في الإنتاج الفعلي ، 21 تخصصًا في 9 تخصصات بما في ذلك تعدين الفحم ، والتنقيب ، والنقل الرئيسي ، والنقل الإضافي ، تم التنقيب عن الرفع ، ومراقبة السلامة ، ومكافحة الجلي ، والغسيل ، وفحم الكوك.

من المفهوم أن إحدى وظائف نموذج Pangu الكبير هي مساعدة قسم مكافحة الجلي في التحقق القياسي من مشاريع مكافحة الجلي وتخفيف الضغط ، والتي يمكن أن تقلل من عبء العمل على المراجعة اليدوية بنسبة 82٪ وتحقيق 100 نسبة قبول مشاريع مكافحة الجلي.

حدثت قصص مماثلة أيضًا لشركات مثل Baidu و HKUST Xunfei.

في 27 يونيو من هذا العام ، أصدرت بكين الدفعة الأولى من 10 حالات تطبيق نموذجية لنماذج صناعية واسعة النطاق ، معظمها مجالات "جوهرية صلبة" مثل الإدارة الحضرية ، والتمويل الذكي ، والرعاية الصحية ، والتحديث الصناعي.

وتشمل هذه "مساعد معرفة عمليات فحص تشغيل المعدات المجهز بنموذج NLP الكبير لصناعة الطاقة" الذي تم تطويره بالاشتراك مع Baidu ووحدة أبحاث الشبكة الذكية للشبكة الحكومية ، والتي يمكنها تحسين مؤشرات F1 لتجزئة الكلمات الاحترافية في مجال الطاقة الكهربائية والتعرف على الكيانات الحساسة لتسويق الطاقة الكهربائية بحلول 9.27 ٪ و 13.28٪ وصلت إلى 92.376٪ و 94.947٪.

"نموذج الدماغ الحضري الكبير" الذي تم تطويره بشكل مشترك من قبل iFLYTEK و Zhongguancun Science City Brain يحل مشاكل مثل الوصول المحدود وتطبيق موارد بيانات الإدارة الحضرية ، وضعف القدرة التعميمية لنماذج خدمة الحوكمة الحضرية ، وأمن المعلومات في عصر الذكاء الاصطناعي.

** شرعت الشركات الصينية بالتالي في مسار فريد - من النماذج الصناعية الكبيرة إلى النماذج الكبيرة العامة ، ثم تنظر في نوع تكنولوجيا النماذج واسعة النطاق اللازمة لتنفيذ التطبيقات على نطاق واسع. **

** وتتوافق هذه العملية أيضًا مع الإجماع العام في الصناعة على إنتاج بيانات عالية الجودة - خفض الحد الأدنى من خلال تعميم الذكاء الاصطناعي ، وفي نفس الوقت تنفيذ الذكاء الاصطناعي في الصناعة ، ثم تجميع وجمع المزيد من البيانات عالية الجودة ، وأخيراً ادفع النموذج إلى الأمام كرر بسرعة. **

السبب وراء اختلاف سيناريوهات تطبيق النماذج المحلية واسعة النطاق عن تلك الموجودة في الخارج هو أنه في ظل الخلفية التي لا تهيمن فيها قوة الحوسبة والخوارزميات ، فإن الدولة والمؤسسات تشكل قوة مشتركة لتسريع تطوير "بيانات نموذج البيانات "دولاب الموازنة.

** وما يحدد الاتجاه المستقبلي حقًا خلال هذه الجولة من الإرساء هو في الواقع ما إذا كان يمكن بناء سوق بيانات بجودة عالية وسيولة وأمان في الصين. **

قبل أيام قليلة ، أصدرت جمعية معايير الاتصالات الصينية والأكاديمية الصينية لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات "تقرير أبحاث تطوير قواعد البيانات (2023)" ، وأشار التقرير إلى أن حجم سوق قاعدة البيانات العالمية في عام 2022 سيكون 83.3 مليار دولار أمريكي ، وسيبلغ حجم سوق قاعدة البيانات الصينية 5.97 مليار دولار أمريكي (حوالي 40.36 مليار دولار أمريكي). مليار يوان) ، وهو ما يمثل 7.2٪ من العالم.

تشير التقديرات إلى أنه بحلول عام 2027 ، سيصل الحجم الإجمالي لسوق قاعدة البيانات في الصين إلى 128.68 مليار يوان ، مع معدل نمو سنوي مركب في السوق يبلغ 26.1٪.

** أين أحلى كعكة؟ **

باختصار ، هناك اتجاهان في مسار النموذج الكبير ككل.

** الأول هو أن الشركات الرائدة تنتقل من تطبيقات الجانب C إلى الجانب B. يختار بعض اللاعبين دمج مواردهم الخاصة وإنشاء نظام خدمة كامل السلسلة من قاعدة البيانات إلى التطبيقات الصناعية. ويختار الجزء الآخر بناء مجموعة كبيرة منصة نموذجية قابلة للتكامل مع المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم لتشكيل قوة مشتركة لمهاجمة اللاعبين البارزين. **

** ثانيًا ، الشركات الخارجية هي الأولى في تنفيذ نماذج واسعة النطاق في سيناريوهاتها الخاصة ، والشركات المحلية مندمجة بشكل كبير مع الصناعات الحقيقية لتشكيل دولاب موازنة للبيانات. **

بين المد والجزر ، ظهرت "أحلى قطعة من الكعكة" في طبقة التطبيق لسلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي تدريجياً.

** انطلاقا من الوضع الحالي ، فإن النماذج اللغوية واسعة النطاق والنماذج المرئية واسعة النطاق هي أوضح مسارات التسويق والنماذج واسعة النطاق الأكثر تركيزًا في السوق. ** بالإضافة إلى التطبيقات المباشرة إلى المستهلك مثل ChatGPT و Miaoya Camera ، فإنها تحرز أيضًا تقدمًا مطردًا في مجالات مثل المكتب التعاوني وتحرير الصور وخدمة العملاء الذكية.

ومع ذلك ، فإن مثل هذه التطبيقات تتمتع بدرجة عالية من التجانس. وما لم تكن متقدمة تقنيًا مثل OpenAI ، فلن تكون النتائج مختلفة كثيرًا. والأكثر من ذلك ، حتى OpenAI تحتاج إلى تقديم وظائف جديدة باستمرار للاحتفاظ بالعملاء.

في 20 يوليو و 21 يوليو ، زاد ChatGPT عدد الرسائل التي يمكن إرسالها عبر GPT-4 وأطلق وظيفة الأوامر المخصصة.

في المقابل ، تتمتع الألعاب متعددة اللاعبين عبر الإنترنت (MMO) بحواجز صناعية أعلى ، تعتمد أيضًا على قدرات إنشاء الرسوم. تتناسب وظيفة التعلم العميق للذكاء الاصطناعي مع الخصائص متعددة الأوجه للعبة وتلعب دورًا رائدًا في عملية تطوير تكنولوجيا اللعبة الحالية ، مما يوفر للاعبين تجربة لعب أكثر ذكاءً وثراءً وذات طابع شخصي.

على خلفية التوزيع المستقر لأرقام إصدارات اللعبة ، من المتوقع أن تصبح صناعة الألعاب أحلى قطعة من الكيك على المدى القصير لتطبيقات النماذج واسعة النطاق.

** على المدى الطويل ، يعد النموذج الكبير بشكل أساسي أداة لتحسين جودة الصناعة وكفاءتها. ويرتبط استعداد العملاء لشراء الخدمات أو المنتجات مباشرة بالمزايا التي يمكن أن يستفيد منها النموذج الكبير. لذلك ، من أجل العثور على سيناريوهات التطبيق الأكثر إبداعًا في المستقبل ، فإن المؤشرات الرئيسية التي يجب التحقيق فيها هي حجم الصناعة نفسها وارتفاع الخندق. **

يعتقد "مكتب الأبحاث القائم على السيليكون" أن مركبات الطاقة الجديدة هي المجال الأكثر إبداعًا لنماذج المستقبل واسعة النطاق.

من منظور آفاق التنمية ، تتوافق سيارات الطاقة الجديدة مع اتجاه الاستهلاك العالمي "منخفض الكربون والصديق للبيئة" ، مما يؤدي إلى تقليل استهلاك الطاقة البتروكيماوية.

على سبيل المثال ، في يونيو 2022 ، توصل وزراء البيئة في 27 دولة في الاتحاد الأوروبي إلى اتفاق بشأن تشريع جديد لحماية المناخ.اعتبارًا من عام 2035 ، سيسمح الاتحاد الأوروبي فقط للسيارات التي لا تصدر عنها انبعاثات ثاني أكسيد الكربون بالسير على الطريق.

من وجهة نظر الحد من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون وحدها ، يمكن للنماذج الكبيرة أن تجد طريقها.

بالإضافة إلى القيادة ، فإن سلسلة صناعة السيارات بأكملها هي أيضًا مصدر رئيسي لانبعاث الكربون ، وصهر المواد الخام المعدنية ، والنقل عبر الوطني ، والتصنيع وغيرها من الروابط هي محور الحد من انبعاثات الكربون. ومع ذلك ، نظرًا للسلسلة الصناعية المعقدة والبيانات التافهة وسيناريوهات التطبيقات الواسعة ، يصعب على شركات السيارات جمع وتقييم البصمة الكربونية لدورة حياة السيارات بأكملها.

من خلال إضفاء الطابع الذكي على سلسلة صناعة السيارات ، يتم إرسال العديد من البيانات إلى السحابة ، ومن الممكن تدريجيًا تحديد مسار واضح لتخفيض الكربون. في هذه العملية ، من المتوقع أن تصبح دولاب الموازنة "البيانات" للنموذج الكبير " الخامس "من السيارة". "عجلة" لكسر حواجز البيانات بين الروابط وتشكيل مسار ذكي في السلسلة الصناعية.

** من ناحية أخرى ، فإن الجمع بين الطرازات الكبيرة ومركبات الطاقة الجديدة هو في الواقع طريق يربح فيه الجميع. **

التكلفة العالية للاستدلال للنماذج الكبيرة هي السبب وراء عدم تشجيع العديد من المؤسسات عليها. مع تطور التكنولوجيا ، يتم إطلاق النماذج الكبيرة من السحابة إلى المنتجات ، ويمكن للسيارة نفسها أيضًا أداء درجة معينة من مهام التفكير استنادًا إلى الشريحة الموجودة على متن الطائرة ، وإرجاع النتائج إلى السحابة. بالنسبة لمالكي السيارات ، هذا يعني أن سيارات الطاقة الجديدة ستظل تحافظ على درجة معينة من "الذكاء" دون الاتصال بالإنترنت ، وهو عنصر إضافي لتجربة المستخدم.

** ومع ذلك ، لا تزال هناك العديد من الصعوبات التي يجب التغلب عليها قبل أن يتمكن النموذج الكبير من تمكين صناعة سيارات الطاقة الجديدة حقًا. **

على سبيل المثال ، مشاكل تخزين البيانات.

في وقت مبكر من عام 2017 ، كانت هناك موجة من ازدهار البيانات الصناعية الضخمة في الصين ، حيث كان السيناريو المعتاد هو الإنذار المبكر وصيانة المعدات الرئيسية. وفقًا لشروط الشخص العادي ، من الضروري التنبؤ بموعد إغلاق الجهاز من خلال البيانات التي يتم تغذيتها بواسطة المستشعر ، والتحفيز على نوع المعدات التي يجب استبدالها.

ومع ذلك ، بعد التنفيذ الفعلي ، وجد أنه يلزم ما لا يقل عن 2 إلى 3 دورات من البيانات لتشكيل نموذج بيانات كامل ، وتكلفة التخزين وحدها تصل إلى عشرات الملايين ، وهو أمر محفوف بالمخاطر للغاية بالنسبة للمؤسسات.

وهذا صحيح أيضًا اليوم ، لأن البحث والتطوير للنماذج الكبيرة والتكرار اللاحق يتطلب أيضًا بيانات ضخمة كدعم ، لذلك تميل شركات السيارات اليوم أكثر لبناء منصات أولاً ، وربط البيانات والأعمال ، ثم استخدام النماذج الكبيرة لصنع بعض تناسبها.

** ثانيًا ، بالمقارنة مع النماذج الكبيرة التوليدية ، يولي المجال الصناعي مزيدًا من الاهتمام للاستقرار. **

لإعطاء مثال بسيط ، نستخدم ChatGPT لكتابة القصائد ، ونتوقع أن تكون إبداعية ، كل قطعة مختلفة ، ولكن في المجال الصناعي ، إذا كانت كل تعليمات مختلفة ، فستتسبب في مشاكل كبيرة.

لذلك ، يجب أن يكون التكامل المتعمق للنماذج الكبيرة وخطوط الإنتاج مشابهًا لكتابة الأكواد لإنشاء تعليمات صناعية أو اقتراح حلول تحسين لروابط محددة ، ومن المستحيل التدخل حقًا في الإنتاج.

كما يقول المثل ، تأتي النعم من المحن ، وتأتي المصائب من النعم. والصعوبات التي تواجه النماذج الكبيرة لدخول صناعة السيارات ذات الطاقة الجديدة هي في الواقع الخنادق للشركات التي ستحقق إنجازات في هذا المجال في المستقبل. التطور المستمر لتكنولوجيا التخزين ، وظهور المصانع الرقمية الجديدة مثل "مصانع الضوء الأسود" ، كما تتناقص مقاومة ربط النماذج الكبيرة بصناعة الطاقة الجديدة.

في بعض المجالات الأكثر تطورًا ، بدأ الاثنان في إنتاج تفاعلات كيميائية.

في الوقت الحالي ، يركز تنفيذ النماذج واسعة النطاق في مجال مركبات الطاقة الجديدة بشكل أساسي على القيادة الذاتية.تم نشر كل من بايدو وتيسلا وهواوي وجوجل. منطقة عرض على الطريق.