360 Group Peng Hui: اتجاه تطوير النماذج الكبيرة هو العمودي! يحتاج ChatGPT على مستوى المؤسسة إلى هذه الخطوات الأربع فقط...

المصدر: منظمة العفو الدولية الحصان الاسود

المؤلف: نائب رئيس مجموعة Peng Hui 360

01. اتجاه تطوير النماذج الكبيرة هو "الوضع الرأسي"

وبفضل ميزاته الشاملة والمنتشرة والعالمية، سيدخل النموذج واسع النطاق إلى آلاف الأسر وسيمكن آلاف الصناعات في المستقبل.

إذن لدينا هذا الرأي:

سيكون لدى كل أسرة، وكل حكومة، وكل مؤسسة نموذج واحد أو أكثر من النماذج الكبيرة.

نعتقد أيضًا أن تطور الصين والولايات المتحدة في سوق To B مختلف تمامًا. لن يكون هناك احتكار في الصين، وبالتأكيد لن يكون هناك سوى 3-5 نماذج كبيرة.

في المستقبل، يجب أن تكون النماذج الكبيرة موجودة في كل مكان، ويجب أن تكون فرص التطوير المستقبلية في سوق المؤسسات.

يعلم الجميع أن الرقمنة أصبحت استراتيجية أساسية لبلدنا، وستكون الرقمنة الصناعية سوقًا تدريجيًا لامركزيًا ضخمًا في المستقبل.

ولذلك، من خلال صنع نماذج واسعة النطاق في الصين، نعتقد اعتقادا راسخا أنه يتعين علينا اغتنام مثل هذه الفرصة الاستراتيجية لتمكين الصناعة، وترسيخ السوق على المستوى الصناعي، وسحب نماذج واسعة النطاق من ما يسمى بالسوق المركزية. الإنتاجية والكفاءة الإنتاجية للحكومة والمؤسسات.

وبطبيعة الحال، في هذه العملية، ستواجه النماذج الكبيرة بعض التحديات الضخمة في عملية الهبوط في سوق المؤسسات.

وألخصه في أربعة جوانب:

1. نقص المعرفة المهنية.

يعلم الجميع أننا سنستخدم كمية كبيرة من مجموعة الإنترنت لتغذية النموذج الكبير، فهو مثل طالب في المدرسة الثانوية، أو على الأكثر خريج جامعي. ومع ذلك، فهو ناقص للغاية في بعض المعرفة بالمجال المهني والمعرفة الصناعية والمعرفة الداخلية للمؤسسة. لم يتم تحديثها حتى في الوقت المناسب. إذن، هذه مشكلة كبيرة، نقص الخبرة.

2. الهلوسة في بعض الأحيان.

غالبًا ما يقول الجميع كلمة واحدة، والعارضة الكبيرة ستتحدث بالهراء بطريقة جادة. سيكون فيها غموض المعرفة ووهم المعرفة. نظرًا لأن البيانات والمعرفة تشبه قواعد البيانات المنظمة، يتم تشفيرها في معلمات وأوزان شبكتنا العصبية العميقة في شكل مصفوفة ومتجه آخر. ومع ذلك، أريد أن أسميه، وأستخدمه، وأحتاج بالفعل إلى القيام بعمل أفضل في عملية التمهيد. وفي هذه العملية، ستنتج آلية الخوارزمية الخاصة بها وهمًا بالمحتوى، وهو ما لا يضمن الأصالة والمصداقية.

3. القضايا الأمنية.

لا ترغب الشركات في المساهمة بمهاراتها الفريدة في النموذج العام الكبير، أو تدريبها على النموذج العام الكبير.

4. قضايا التكلفة.

الآن نفد مخزون Nvidia H100، ويدعي ChatGPT أنه يقوم بتدريب عشرات الآلاف من البطاقات في المرة الواحدة. ولذلك، فإن هذا النوع من الاستثمار صعب للغاية بالنسبة لشركة عادية. ربما قمنا بتخفيض القوى العاملة، لكننا لم نخفض التكاليف.

إذن، كيف يمكن حل هذه المشاكل؟

نحن نؤمن بأن اتجاه التطوير في المستقبل يجب أن يكون نحو العمودية وإنشاء نماذج رأسية كبيرة صغيرة ولكن متخصصة.

من المستحيل الاعتماد على نموذج واحد كبير متعدد الأغراض متعدد الأغراض لحل جميع مشكلات تحليل المهام والتفاعل بين الإنسان والحاسوب والإجابة على أسئلة المعرفة. يجب أن نعتمد على مجموعة بيانات على مستوى المؤسسة وبيانات عالية الجودة لتدريب نماذج رأسية كبيرة الحجم وصغيرة الحجم.

ستصبح النماذج الكبيرة تكوينًا قياسيًا ومكونًا لجميع الأنظمة الرقمية في المستقبل.

**02 كيف يمكن تنفيذ GPT على مستوى المؤسسة بسرعة؟ **

لقد أجرينا مقابلات مع أكثر من 100 من عملاء وشركاء الشركات، وكان لدى الجميع إجماع أساسي:

النماذج الكبيرة ليست كل شيء في الوقت الحالي.

لذا، يصبح السؤال: كيف يمكن تطبيقه بشكل أفضل على سيناريوهات المؤسسة؟

نحن بحاجة إلى إضفاء الطابع المهني على ما يسمى بالعموميين وأن نصبح خبراء حقيقيين في الحكومة والمؤسسات.

في هذا الوقت، نحن بحاجة إلى إيجاد شق صغير وإفساح المجال كاملاً لنقاط قوته.

نعتقد أن القدرات الحالية للنموذج الكبير تنعكس بشكل أساسي في قدرتي إنشاء النص أو إنشاء المحتوى والإجابة على الأسئلة المعرفية. يمكننا أن نبدأ بهاتين القدرتين.

يعتقد المزيد والمزيد من الممارسين في صناعة النماذج واسعة النطاق أنه في سيناريوهات التطبيق المركزة والضيقة نسبيًا، ستلبي النماذج الكبيرة الأصغر حجمًا والمضبوطة بدقة متطلبات الدقة للنهاية إلى B بشكل أسرع.

لذلك، يجب أن نمضي قدمًا خطوة بخطوة، لنجعل النموذج الكبير مساعدًا جيدًا أولاً، وليكن النموذج الكبير ملاحة جيدة أولاً.

وبالتركيز على مثل هذا السيناريو، نجد سيناريوهات التطبيق المقابلة التي تتكيف مع هذه المنتجات الأربعة لممارسة إنتاجيتها وفعاليتها بسرعة من الأبعاد الأربعة: الأعلى والأسفل والداخلي والخارجي.

1. في المشهد الداخلي، نعتقد أن الأمر يتعلق أكثر بالكتابة وتلخيص المكتب.

2. في المشهد الخارجي، بدأ ظهور عدد كبير من الأشخاص الرقميين في مشهد خدمة العملاء.

3. في السيناريو أعلاه نؤكد على تلخيص وتحليل المعلومات والاستخبارات.

4. في السيناريو التالي، يمكننا السماح للنموذج الكبير بإجراء سلسلة من التدريبات على المعرفة المؤسسية وحتى المهارات الوظيفية.

لذلك، خلال عملية التنفيذ بأكملها، أدركنا نقطة مهمة للغاية. في المستقبل، سيكون أكثر من 80% من سيناريوهات أعمالنا مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بقاعدة المعرفة الخاصة بالمؤسسة.

في الماضي، عندما كنا نعمل على البيانات الضخمة، بقينا جميعًا في تطبيق البيانات المنظمة. يجب أن تعلم أن 80% من المعرفة والبيانات غير المنظمة يتم التخلي عنها أو تركها بمفردها، وسيصبح هذا الجزء من البيانات الضخمة بمثابة مجموعة تدريب على النماذج الكبيرة.

لذلك، فإن كيفية استخلاص المعرفة القيمة والبيانات الدقيقة عالية الجودة من قاعدة بيانات كبيرة للمؤسسة، وتحويلها إلى قاعدة معرفية خاصة بالمؤسسة، وتمكين النموذج الكبير من خلال تصحيح الاسترجاع وتعزيزه، يمكن أن تنتج محتوى موثوقًا حقًا وتحديثات المحتوى في الوقت المناسب في سيناريو الأعمال To B، بالإضافة إلى أمان المحتوى مثل اللامركزية وتقسيم النطاقات.

وتنقسم البيانات إلى ثلاث بوابات:

قد تكون البوابة الأولى عبارة عن بيانات إنترنت مفتوحة، والبوابة الثانية عبارة عن بيانات صناعية شبه عامة، أو بيانات مؤسسة، وجزء منها بيانات سرية داخل المؤسسة.

بالنسبة لهذا النوع من البيانات السرية والبيانات المعتمدة للمؤسسة، يجب علينا وضعها في قاعدة معارف المؤسسة، أو وضعها في قاعدة بيانات متجهة، حتى تتمكن من إنشاء نوع من الإدارة مع السلطة والتدقيق، من خلال نوع من إدارة السلطة معرفة مؤسسية مصنفة وهرمية، معززة باسترجاع النماذج الكبيرة، وذلك لتوفير معرفة وتمكين أكثر دقة.

جانب آخر هو التطبيق، على مستوى التطبيق الجميع تعرض لـ ChatGPT، هل تعتقد أنه سهل الاستخدام؟

لماذا منذ بعض الوقت كانت كل العقول تذكر أنه في المستقبل سيكون هناك الكثير من الوظائف والأدوار التي تقترح مهندسين، في الواقع الأمر معقد للغاية.

نريده أن يكتب مقالًا جيدًا، وعلينا أن نعطيه الكثير من التلميحات والأفكار المركزية والملخصات والخطوط العريضة قبل أن يتمكن من كتابة مقال جيد. نتركه يرسم صورة، ويستخدم Midjourney، حتى أنه يتعين عليك القيام بذلك أخبره عن عدد المليمترات من العدسة، والبعد البؤري، والفتحة، وعمق المجال الذي تحتاج إلى استخدامه، وما نوع البيئة التي يمكن أن تصنع صورة جميلة حقًا مثل هذه، ولكن مثل هذا المشروع التلميحي قابل للاستخدام في الواقع فقط، ولكنه مفيد جدًا محرج وصعب الاستخدام.

لذلك، في عملية التطوير المستقبلية، لا تؤمن بالخرافات بشأن ما يسمى بواجهة المستخدم اللغوية، ولن يتم التخلص من الواجهات التقليدية.

علاوة على ذلك، سيتم توليدها بأعداد كبيرة في السيناريوهات المستقبلية مثل الكتابة المكتبية، وإنشاء الصور، والإبداع التسويقي، وما إلى ذلك، وحتى سيناريوهات الأسئلة والأجوبة المتعلقة بالمعرفة الحكومية، لأنها توفر المزيد من الحدس وقابلية التطبيق.

على سبيل المثال، كثيرا ما قال لاو تشو إنه يريد أن يأكل طبقًا من البطاطس المقطعة، كنت أرغب في تناول طبق من البطاطس المقلية بدلًا من الخل، وقد تكون النقرة على مستوى الثانية، وقد انتهيت من هذا الأمر.

ستقوم 360 بإصدار إطار عمل نظام المنتج بالكامل لـ GPT الخاص بها على مستوى المؤسسة. في الطبقة السفلية، ما زلنا نعتقد أن البيانات والمعرفة سوف تصبح قاعدة للنماذج الكبيرة على مستوى المؤسسات في المستقبل، والتي لا يمكن فصلها عن تراكم كل البيانات في الماضي. كل ما في الأمر أننا بحاجة إلى التكيف مع احتياجات النماذج الكبيرة وتفكيك البيانات المتراكمة من قبل جميع المؤسسات في الماضي. المحتوى والمستندات، بما في ذلك رسومات الصوت والفيديو المتعددة الوسائط، وبيانات الصور، من خلال موصلات البيانات المتعددة وروبوتات تتبع المعرفة، يدمجها محرك المعالجة الذي يعزز البيانات متعددة المصادر. في قاعدة معارف مؤسستنا، من خلال فهارس المتجهات والفهارس المجردة بالمعنى التقليدي وفهارس النص والفهارس متعددة الوسائط، قم ببناء قاعدة معرفية لنموذج كبير على مستوى المؤسسة، ومن ثم من خلال بحثنا وتعزيز المعرفة، قم بتمكين موظفينا المحترفين مؤسسة رأسية واسعة النطاق يقدم النموذج خدمات للأعلى.

03، 3 ممارسات وأفضل عملية لإنزال النماذج الكبيرة

1. الكتابة المكتبية.

سنقوم بإخفاء المشاريع المعقدة خلف القوالب الكبيرة المختلفة المكونة من 15 فئة وما يقرب من 80 فئة من قوالب المستندات المقسمة إلى أقسام فرعية. استخدم مثل هذه الأداة لإكمال كتابة المستندات الرسمية بكفاءة، وحل مشكلات كتابة المستندات الرسمية التي تستغرق وقتًا طويلاً ومنخفضة الجودة بشكل فعال.

2. الخدمات الحكومية.

من خلال النموذج الكبير والقاعدة المعرفية للشؤون الحكومية، يمكننا أن نجعل النموذج الكبير يفهم الدلالات مثل الإنسان من خلال جولات متعددة من الحوار، ويكمل المعلومات ذات الصلة من خلال أسئلة المتابعة والمتابعة، وأخيراً تشكيل سؤال وجواب. يمكنه الإجابة بموضوعية ودقة على جميع الأسئلة التي يطرحها الأشخاص العاديون أثناء ممارسة الأعمال التجارية.

3. السياحة الثقافية الرقمية الشعب.

ذكر Lao Zhou أيضًا Wenlv Digital People في مناسبات عديدة. لقد قام الجميع بالتخطيط للسفر، فهل يمكن لما يسمى بخطة رحلة السفر أن تحل مشاكل سفرك؟

ما يهمنا هو أنه بعد الهبوط في الوجهة، يكون لدينا صديق محلي ودليل سياحي محلي. المشاهد والطعام والحكايات والنكات التي أهتم بها، كيف تصبح هذه الأشياء رفيقًا رقميًا يركز على الوجهة؟ نريد إنشاء مثل هذا الرفيق الرقمي. وفي المستقبل، وتحت قيادة الحكومة، سنفتح تدريجياً إمكانيات الصين وتايوان، وبعد ربط خدماتنا عبر الإنترنت والفنادق والمطاعم المحلية.

وبالتعاون مع مجموعة 360 نفسها، وأكثر من 100 عميل وشريك من الشركات، قمنا بتشكيل عملية تنفيذ أفضل الممارسات حتى الآن.

الخطوة الأولى هي تحليل الأعمال واختيار السيناريو.

الخطوة الثانية هي جمع البيانات وإعداد التنظيف.

الخطوة الثالثة هي تدريب النموذج الكبير الخاص بالمؤسسة.

الخطوة الرابعة هي تطوير تطبيقات سيناريو المؤسسة.

نحن نؤمن أنه عندما يتم تنفيذ جميع النماذج واسعة النطاق في سيناريوهات على مستوى المؤسسة، فإن إحدى الأولويات القصوى تظل تحليل الأعمال. ولا يختلف عن الرقمنة.

ما زلنا بحاجة إلى العثور على نقاط الضعف في العمل في عملية تحليل الأعمال، حتى نتمكن من العثور على سيناريو مناسب، وبعد تحديد هذا السيناريو، حدد الحل الذي نقدمه.

بعد ذلك، قم بجمع وتنظيف البيانات والمعرفة حول هذا المشهد لتكوين بياناتنا المصنفة عالية الجودة. بعد الدخول إلى قاعدة البيانات، يتم تغذية جزء منها إلى نموذجنا الرأسي الكبير كمجموعة للتدريب، ويدخل جزء منها إلى قاعدة معارف مؤسستنا لإجراء بحث لتعزيز المعرفة. التالي هو تطوير المساعدين الأذكياء، والموظفين الرقميين، والبشر الرقميين، من خلال ترتيب تطبيق النماذج وفتح واجهات برمجة التطبيقات للتكامل مع أنظمة الأعمال الحالية.

أثناء عملية تنفيذ النموذج الكبير على مستوى المؤسسة، نؤكد أنه لا يمكن فصله عن التعاون الوثيق بين رجال الأعمال والخبراء التقنيين من كلا الطرفين.