23-річна широкомасштабна модель загального призначення підірвала шторм штучного інтелекту, а 24-річна вертикальна модель змінила тисячі галузей промисловості丨Шанхайська конференція зі штучного інтелекту. Колекція Golden Sentence.

Кредит зображення: створено інструментами Unbounded AI

7 липня 2023 року Всесвітня конференція зі штучного інтелекту 2023 увійшла до другого дня порядку денного.

У цей день десятки форумів, включаючи великі моделі, обчислювальну потужність, дані, метавсесвіт, управління тощо, приходили один за одним, і це було дуже жваво.

Якщо ви візьмете участь у сьогоднішньому форумі, ви точно будете вражені кількома словами, тобто галузь, галузь і застосування. Порівняно із загальною мовною моделлю ChatGPT, уся галузь з нетерпінням чекає вертикальної моделі галузі, яка може справді розширити можливості тисяч галузей.

Гість прямо сказав: 2023 рік — це рік вибуху великомасштабних моделей, а 2024 має бути роком промислового застосування.Великомасштабні моделі відступлять за лаштунки, а на перший план вийдуть моделі вертикальної промисловості. вертикальні індустріальні моделі штовхають ШІ та галузь вперед семимильними кроками. Розвиток, це трохи схоже на кембрійський вибух. Почекаємо і побачимо.

Наступним вмістом поділилися гості та організував Беббіт.

Великі моделі загального призначення не є єдиним напрямком застосування моделей, і моделі для вертикальних галузей стануть переломним моментом цінності великих моделей. З безперервною ітерацією технологій промислове застосування великих моделей також призведе до прискорення. —— Лі Цян, віце-президент Tencent і президент урядового та корпоративного бізнесу

У майбутньому кількість промислових великомасштабних моделей і вертикальних великомасштабних моделей значно перевищуватиме кількість широкомасштабних моделей загального призначення, а впровадження великомасштабних моделей буде більше відображено у вертикальних великомасштабних моделях таких як галузі та підприємства. Майбутній виклик великих моделей полягає в «останній милі», тобто в тому, щоб відігравати цінність у корпоративному бізнесі, для чого потрібне не лише потужне та гнучке базове програмне забезпечення, відкрита та гнучка модель білого ящика, а й практики, які розуміють бізнес. Однак зниження вартості обчислювальної потужності відбуватиметься швидше, ніж збільшення розміру моделі, і обчислювальна потужність не буде недоліком. ——Шан Міндон, співзасновник Jiuzhang Yunji DataCanvas

Велика модель загального призначення може вирішити 70%-80% проблем у 100 сценаріях, але вона може не на 100% задовольнити потреби певного сценарію підприємства. Якщо підприємство проводить тонке налаштування на основі великої моделі галузі та власних даних, воно може побудувати спеціальну модель для створення високодоступної інтелектуальної служби, а параметри моделі менші, ніж у загальної великої моделі, вартість навчання та міркування нижче, а оптимізація моделі також ефективніша. —— Тан Даошен, старший виконавчий віце-президент Tencent Group, генеральний директор Cloud and Smart Industry Business Group

В умовах дефіциту обчислювальної потужності традиційні обчислювальні архітектури втрачають конкурентоспроможність, і необхідно досліджувати нові обчислювальні моделі. Відповідно до попередніх розрахунків у звіті, оцінюється, що до 2025 року масштаб основної індустрії обчислювальної потужності моєї країни становитиме не менше 4,4 трильйона юанів, а масштаб галузей, пов’язаних з обчислювальною потужністю, досягне 24 трильйонів юанів. ——Кан Йонг, головний економіст KPMG

Зіткнувшись із хвилею штучного інтелекту, фінансова сфера насправді дуже стурбована. Практики часто обговорюють, як застосовувати великі моделі у фінансовій сфері. Однак через суворі вимоги відповідності у фінансовій сфері застосування великих моделей є великим викликом. Вітчизняні компанії хочуть обігнати на кривих, і велика модель є викликом.Однак у сфері великих вертикальних моделей, великих мовних моделей, які підходять для реальної галузі, через внутрішні переваги в даних і сценаріях застосування, є великі можливості для обгону на поворотах. ——ІТ-директор Haomai Fortune Фу Сяомін

У "Війні сотень моделей" існує жорстка конкуренція у вітчизняній схемі великомасштабних моделей. Після спроби цих великомасштабних моделей вони матимуть сильне відчуття впливу та прості у використанні. Це змусить людей почуватися дуже оптимістично дивляться на вітчизняні масштабні моделі. Але велика модель – це не просто технологічне змагання, а й екологічне змагання. Це залежить від того, скільки компаній і організацій бажають створювати програми на основі вашої великої моделі. Це те, що роблять усі. Вітчизняні великогабаритні моделі будуть мати благополучну екологію, і я вважаю, що вони будуть добре працювати на прикладному рівні. ——Ма Цяньлі, співзасновник Unbounded AI

Є багато інвестицій, які можуть бути знищені, 95%, може навіть більше, і всі вони зникнуть через 2-3 роки. Але ви повинні проголосувати, тому що альтернативна вартість занадто висока. У 1998 році Інтернет мав великі можливості і тільки починався, але компанія мала бульбашки в таких сферах, як оцінка. AI також пройде цей процес. Штучний інтелект – це не бульбашка, деякі компанії – бульбашки. ——Чжан Яцінь, професор Університету Цінхуа та академік Китайської інженерної академії

Існує велика різниця в розподілі талантів у сфері штучного інтелекту між Китаєм і Сполученими Штатами.У Сполучених Штатах 19% працюють у Google, потім йдуть Microsoft, META тощо, головним чином тому, що таланти зосереджені в підприємств. І 12% талантів Китаю знаходяться в Університеті Цінхуа, за яким йдуть Університет Чжецзян і Пекінський університет. Серед першої десятки рейтингу лише одна компанія Alibaba, яка займає п’яте місце, решта – університети. ——Чжоу Чжіфен, партнер компанії Qiming Venture Partners

Для всіх робити велику модель мови безглуздо, а велика модель мови не вирішує конкретних проблем. Великі мовні моделі можуть вирішувати загальні проблеми знань, і існують унікальні проблеми в професійних сферах. З боку B велика мовна модель об’єднує дані конкретних прикладних сценаріїв і різноманітні інструменти для справжнього завершення індустріалізації та виробництва, наприклад оновлення програмного забезпечення, щоб зробити його більш ефективним, простим у використанні та інтелектуальним. Це буде структурна можливість для оновлення. З боку C поєднання великих мовних моделей із роботами та персональними агентами, які допомагають користувачам приймати рішення, також матиме величезні можливості. У найближчі 3-5 років, я думаю, з’являться структуровані можливості для застосування великих мовних моделей. ——Ван Сяо, засновник Jiuhe Venture Capital