23-летняя крупномасштабная модель общего назначения взорвала шторм ИИ, а 24-летняя вертикальная модель изменила тысячи отраслей 丨Шанхайская конференция по искусственному интеллекту Коллекция Golden Sentence

Изображение предоставлено: создано с помощью инструментов Unbounded AI.

7 июля 2023 года Всемирная конференция по искусственному интеллекту 2023 года вступила во второй день повестки дня.

В этот день один за другим пришли десятки форумов, в том числе большие модели, вычислительная мощность, данные, метавселенная, управление и т. д., что было очень оживленно.

Если вы участвуете в сегодняшнем форуме, вас обязательно впечатлят несколько слов в уме, то есть индустрия, вертикаль и приложение. По сравнению с общей языковой моделью ChatGPT, вся индустрия с нетерпением ждет вертикальной отраслевой модели, которая действительно может расширить возможности тысяч отраслей.

Гость прямо сказал: 2023 год — это год взрыва крупномасштабных моделей, а 2024 год должен стать годом промышленного применения, крупномасштабные модели отойдут за кулисы, а на первый план выйдут вертикальные отраслевые модели. Вертикальные отраслевые модели будут продвигать ИИ и отрасль вперед семимильными шагами Развитие, это немного похоже на кембрийский взрыв. Подождем - увидим.

Следующие материалы предоставлены гостями и организованы Бэббитом.

Крупные модели общего назначения — не единственное направление применения моделей, а модели для вертикальных производств станут переломным моментом ценности больших моделей. С непрерывным развитием технологий промышленное применение больших моделей также приведет к ускорению. —— Ли Цян, вице-президент Tencent и президент по государственному и корпоративному бизнесу

В будущем количество промышленных крупномасштабных моделей и вертикальных крупномасштабных моделей значительно превысит количество крупномасштабных моделей общего назначения, а реализация крупномасштабных моделей будет в большей степени отражена в вертикальных крупномасштабных моделях таких как отрасли и предприятия. Будущая задача больших моделей заключается в «последней миле», то есть в том, чтобы играть ценность в корпоративном бизнесе, что требует не только мощного и гибкого базового программного обеспечения, открытой и гибкой модели «белого ящика», но и практиков, понимающих бизнес. Однако снижение стоимости вычислительной мощности будет происходить быстрее, чем увеличение размера модели, и вычислительная мощность не будет недостатком. —— Шан Миндонг, соучредитель Jiuzhang Yunji DataCanvas

Универсальная крупная модель может решить 70-80% проблем в 100 сценариях, но может не на 100% удовлетворить потребности определенного сценария предприятия. Если предприятие проводит тонкую настройку на основе большой отраслевой модели и собственных данных, оно может построить специальную модель для создания высокодоступного интеллектуального сервиса, а параметры модели меньше, чем у общей большой модели, затраты на обучение и рассуждения ниже, а оптимизация модели также более эффективна. —— Тан Даошэн, старший исполнительный вице-президент Tencent Group, генеральный директор бизнес-группы Cloud and Smart Industry

В условиях нехватки вычислительной мощности традиционные вычислительные архитектуры теряют конкурентоспособность, и необходимо исследовать новые вычислительные модели. Согласно предварительным расчетам в отчете, предполагается, что к 2025 году масштаб основной отрасли вычислительной техники моей страны составит не менее 4,4 трлн юаней, а масштаб отрасли, связанной с вычислительной мощностью, достигнет 24 трлн юаней. —— Кан Йонг, главный экономист KPMG

Столкнувшись с волной искусственного интеллекта, финансовая сфера на самом деле очень обеспокоена.Практики часто обсуждают, как применять большие модели в финансовой сфере. Однако из-за строгих требований соответствия в финансовой сфере применение больших моделей является большой проблемой. Отечественные компании хотят обогнать кривые, и большая модель является проблемой.Однако в области вертикальных больших моделей, больших языковых моделей, подходящих для реальной отрасли, из-за внутренних преимуществ в сценариях данных и приложений есть большие возможности для обгона на поворотах. —— Haomai Fortune CIO Фу Сяомин

Существует жесткая конкуренция в «Войне сотен моделей» в отечественной схеме крупномасштабных моделей. После того, как вы попробуете эти крупномасштабные модели, они будут иметь сильное ощущение воздействия и просты в использовании. Это заставит людей чувствовать себя очень с оптимизмом смотрите на отечественные крупномасштабные модели. Но большая модель — это не только технологическое соревнование, но и экологическое соревнование. Это зависит от того, сколько компаний и организаций готовы создавать приложения на основе вашей большой модели.Это то, что делают все. У отечественных крупномасштабных моделей будет благополучная экология, и я верю, что они будут хорошо работать на прикладном уровне. —— Ма Цяньли, соучредитель Unbounded AI

Очень много вложений, которые могут быть уничтожены, 95%, а может и выше, все ушли через 2-3 года. Но вы должны голосовать, потому что альтернативные издержки слишком высоки. В 1998 году у Интернета были большие возможности, и он только начинался, но у компании были пузыри в таких областях, как оценка. ИИ также пройдет через этот процесс. Искусственный интеллект — это не пузырь, некоторые компании — это мыльные пузыри. ——Чжан Яцинь, профессор Университета Цинхуа и академик Китайской инженерной академии

Существует большая разница в распределении талантов в области ИИ между Китаем и США.В США 19% в Google, затем Microsoft, META и т.д., в основном потому что таланты сконцентрированы в предприятия. А 12% китайских талантов учатся в Университете Цинхуа, за ним следуют Чжэцзянский и Пекинский университеты. В первой десятке рейтинга есть только одна компания Alibaba, которая занимает пятое место, а остальные — университеты. ——Чжоу Чжифэн, партнер Qiming Venture Partners

Делать большую языковую модель всем бессмысленно, а большая языковая модель не решает конкретных задач. Большие языковые модели могут решать общие проблемы со знаниями, а в профессиональных областях есть уникальные проблемы. На стороне B большая языковая модель объединяет данные конкретных сценариев приложений и различных инструментов для действительно полной индустриализации и создания продукта, таких как обновление программного обеспечения инструментов, чтобы сделать его более эффективным, простым в использовании и интеллектуальным.Это будет структурной возможностью. обновить. На стороне C сочетание больших языковых моделей с роботами и личными агентами, помогающими пользователям принимать решения, также будет иметь огромные возможности. В ближайшие 3-5 лет, я думаю, появятся структурированные возможности для применения больших языковых моделей. —— Ван Сяо, основатель Jiuhe Venture Capital