Пройдет ли в конце концов эпоха традиционного ИИ?

Источник изображения: сгенерировано Unbounded AI

Генеративный ИИ набирает обороты и продолжает демонстрировать все больший и больший потенциал. Например, пусть ИИ автоматически проектирует чипы или пусть ИИ посещает врача.

Чтобы захватить лидирующие позиции, спешащие компании не только делают все возможное, чтобы высвободить свою техническую мощь, но и делают модели ИИ все больше и больше, чтобы добиться эффекта летящих мощных кирпичей и реализовать появление интеллекта.

«Отчет об исследовании больших моделей искусственного интеллекта в Китае», подготовленный Исследовательским центром развития искусственного интеллекта нового поколения Министерства науки и технологий, показывает, что на сегодняшний день Китай выпустил 79 больших моделей со шкалой параметров более 1 миллиарда, а битва больших моделей постепенно вступила во вторую половину, все больше людей стали обращать внимание на сочетание больших моделей и реальных производств, а предприятия также один за другим показывали сценарии применения своих продуктов.

Но, честно говоря, действительно ли приложения, изначально использующие традиционную технологию искусственного интеллекта, должны использовать большие модели? На конференции разработчиков Huawei 2023 (HDC.Cloud 2023) компания Huawei Cloud продемонстрировала свой последний прогресс в области «ИИ для отраслей» и модели Pangu и предложила позволить ИИ изменить тысячи отраслей.

Отраслевая модель становится новой тенденцией

Ни одно предприятие не хочет отставать в наплыве масштабных моделей.Если вы споете, я выйду на сцену.В последние месяцы новости о масштабной модели будут каждые несколько дней. В условиях ротации рынка предприятия уже воспользовались возможностью и запустили крупномасштабные модели общего назначения и постепенно перешли к крупномасштабным промышленным моделям, чтобы продемонстрировать практичность своих продуктов, включая демонстрации реальных машин и демонстрации программ.

Причина, по которой большая модель хорошо известна публике, заключается в том, что такие продукты C, как ChatGPT, заставляют людей по-настоящему оценить ценность технологии. На самом деле, ключ к большой модели не в том, насколько она велика или насколько сильна ее общая способность, а в том, может ли она решить проблемы существующих приложений Только за счет изменения тысяч отраслей и улучшения качества жизни людей на основе приложения сам по себе может быть признан принятым людьми.

Во всем мире из-за таких проблем, как высокая стоимость вычислительной мощности, утечка информации и надзор за политикой, процесс коммерциализации крупномасштабных моделей для C. Большинство компаний предпочитают быть прагматичными и ориентироваться на корпоративных клиентов B-end для удовлетворения требования конкретных отраслевых сценариев. ** Можно сказать, что стало общим консенсусом построить крупномасштабную отраслевую модель. **

Традиционный искусственный интеллект для малых моделей обычно может выполнять только определенные задачи или конкретные проблемы.Для отрасли до B большие модели могут не только связывать воедино традиционную системную информацию, но и реализовывать более сложные процессы принятия решений и планирования.

**Однако создать масштабную модель отрасли непросто, и многим компаниям, которые хотят применять ИИ, в конце концов приходится сдаваться. **

Во-первых, бизнес-сценарии предприятий сложны, и большинство из них необходимо настраивать.Необходимо обрабатывать разнообразные задачи, такие как текст, изображения, аудио, видео и механизмы.Вопреки этому, у большинства предприятий отсутствуют образцы данных. .

Во-вторых, большая модель — это игра, которая сжигает деньги: она требует не только использования больших вычислительных мощностей, начиная с килокалории на этапе обучения, но и высококвалифицированных профессиональных талантов по разработке приложений ИИ.

Наконец, данные и знания являются основными активами предприятий, и необходимо обеспечить конфиденциальность, безопасность и соответствие корпоративным данным.

Профессиональные вещи следует отдавать профессионалам, и то же самое относится и к крупным моделям, вместо того, чтобы позволить компаниям выполнять базовую работу, такую как изготовление винтов, подшипников и шестерен.

Облако Huawei, как предприятие, выпустившее базовую крупномасштабную модель Pangu еще в 2021 году, отнюдь не является новичком в области крупномасштабных моделей, в то время оно было нацелено на индустриализацию ИИ. Сегодня HUAWEI CLOUD официально выпускает облачный сервис Pangu 3.0 и Ascend AI, став первой в Китае независимой моделью ИИ с полным стеком, придерживаясь направления ИИ для отраслей и глубоко интегрируя ИИ во все сферы жизни.

Как упомянул Чжан Пинъаньфа, исполнительный директор Huawei и генеральный директор Huawei Cloud, крупная модель **Pangu не сочиняет стихов, а только делает что-то. шахты, железные дороги, фармацевтика, метеорология и другие отрасли промышленности. **

Изменения, вызванные заменой маленьких на большие

На самом деле большая модель уже давно вышла из стадии концепта, но потихоньку меняет все в жизни.

Метеорология неотделима от человека и тоже наносит большой ущерб нашему развитию. Например, каждый год в мире генерируется около 80 тайфунов, из которых около 25 затрагивают северо-западную часть Тихого океана и Южно-Китайское море, а в среднем 7 приходится на мою страну. В 2022 году прямые экономические потери от тайфунов составят 5,42 млрд юаней.

Традиционные метеорологические прогнозы в основном рассчитываются высокопроизводительными компьютерами HPC.Чтобы предсказать путь тайфуна в ближайшие 10 дней, необходимо провести несколько часов на суперкомпьютере с более чем 3000 узлов для моделирования. С ростом вычислительной мощности и сложности физических моделей узкое место традиционного численного прогнозирования стало заметным.

Для большой метеорологической модели Pangu требуется только одна машина и одна карта, и она может составить прогноз погоды в течение 10 секунд. Это первая в мире модель искусственного интеллекта, точность которой превосходит традиционные методы прогнозирования. Она может пройти путь тайфуна в следующие 10 дней за секунды. Точность прогнозирования траектории движения тайфуна является первой в мире, что примерно на Европейское метеорологическое агентство.

**Такое же изменение произошло в области фармацевтики. **

Антибиотики спасли бесчисленное количество жизней, но с тех пор, как в 1987 году был открыт даптомицин, в течение почти 40 лет не открывалось ни одного нового антибиотика. Мало того, что лекарственная устойчивость угрожает здоровью каждого, она также может привести к сокращению ВВП не менее чем на 3,4 триллиона долларов в год к 2030 году и привести к крайней нищете 24 миллионов человек. Мир срочно нуждается в новом классе антибиотиков, чтобы изменить ситуацию, когда у пациентов нет доступных лекарств, когда они сталкиваются с инфекциями, вызванными «сверхрезистентными к лекарствам бактериями».

Исследовать новое лекарство непросто.В течение длительного времени разработка новых лекарств не может избежать проклятия «Двойного закона 10», то есть средняя стоимость превышает 1 миллиард долларов США, а цикл исследований и разработок длиннее. чем 10 лет. Кроме того, это лучший формат бизнеса.В реальности требуется в среднем от 10 до 15 лет, чтобы новый препарат был одобрен для продажи, стоимость которого превышает 2,6 миллиарда долларов США, а показатель клинического успеха меньше, чем 10%.

Большая молекулярная модель лекарств Huawei Cloud Pangu использует новую сетевую архитектуру глубокого обучения для создания 100 миллионов библиотек малых молекул, подобных лекарствам, со 100% новой структурой.По сравнению с традиционными методами точность прогнозирования лекарственной эффективности может быть увеличена на 20%.

Профессор Лю Бин из Первой дочерней больницы Сианьского университета Цзяотун использовал службу разработки лекарств с помощью ИИ, основанную на большой молекулярной модели препарата Пангу в облаке Huawei, в исследованиях и разработке новых лекарств и разработал супер антибактериальный препарат. X (циннамоилмицин), который, как ожидается, станет почти первой новой мишенью и новым классом антибиотиков за 40 лет, сократил цикл исследований и разработок ведущих препаратов с нескольких лет до одного месяца, снизил затраты на исследования и разработки на 70% и прервал « Закон двойной десятки» в фармацевтической промышленности.

** Изменяются не только пациенты. **

Под темной шахтой жизнь рабочих. Рабочие, спускающиеся в скважину, долгое время находились в условиях повышенного риска и высокого давления, не только в ловушке тени смерти, но и сопровождаясь пожизненными травмами. Наоборот, нынешнее 300-метровое подземелье по-прежнему требует большого количества персонала для работы на месте, и они нуждаются в большей технической и гуманистической заботе.

ИИ хорошо помогает в обеспечении безопасности подземных работ и может стать хорошим помощником в неопределенных ручных процессах. Однако внедрение ИИ в угледобывающую промышленность не так просто, как предполагалось. Скважинная рабочая среда сурова и требует высокой точности распознавания изображений и видео. Кроме того, различия между шахтами велики, а операции на месте сложны, поэтому модель нельзя легко использовать повторно. В то же время в угледобывающей отрасли не хватает качественных талантов в области искусственного интеллекта.

Большой модели шахты Пангу нужно всего лишь импортировать большое количество немаркированных данных сцены шахты для предварительной подготовки, а затем она может выполнять независимое обучение без учителя. другие бизнес-процессы угольной шахты.Более 1000 разделенных сценариев могут проводить полноценные инспекции, помогать персоналу вовремя обнаруживать проблемы, избегать несчастных случаев, связанных с безопасностью, вызванных пропущенными инспекциями, сокращать время простоя и повышать эффективность работы подземного инспекционного персонала. В настоящее время он используется на 8 шахтах по всей стране.

Бесчисленное количество крупных, средних и малых городов последовательно соединены железными дорогами. На сегодняшний день железные дороги моей страны имеют протяженность 155 000 километров и более 1 миллиона грузовых железнодорожных вагонов. С повышением уровня безопасности на железных дорогах в моей стране многие аварии случались редко, и большинство людей никогда их не видели, но если авария происходит, то обычно это крупная авария. Например, если выходила сердечная плита надрессорной балки, в масштабах всей страны обнаруживался только один бракованный образец.

** За безопасностью стоит тяжелая работа бесчисленного количества людей. **Из-за технологического развития широко используемая в настоящее время TFDS (система динамического обнаружения неисправностей при работающем грузовике) по-прежнему использует ручные методы для идентификации неисправностей. Если взять, к примеру, инспекционный цех 5T на определенной узловой станции, то в среднем ежедневно осматривается около 800 поездов и более 40 000 транспортных средств, а система TFDS делает более 2,8 млн снимков. неисправности поезда.

С помощью большой модели Pangu изначально необходимо было вручную идентифицировать 4000 изображений, но теперь требуется только перепроверить более 170 изображений, а трудоемкость рабочих снизилась на 95,75%. При практическом применении он может точно идентифицировать более 430 типов различных неисправностей 67 типов грузовиков, 100% идентификацию основных ненормальных неисправностей, а скорость проверки исправных изображений достигает 95%, что превышает ожидания клиентов.

Таких примеров слишком много, чтобы их перечислять. Фактически, каждый раз, когда я использую One Netcom для ведения бизнеса и использования интеллектуальных продуктов, это может быть заслугой большой модели. Мы прямо или косвенно наслаждаемся дивидендами, приносимыми технологическими обновлениями. .

Чем отличается модель Pangu

Сегодняшнее крупномасштабное модельное поле все еще очень горячее.Отечественные игроки устроили «Конкурс ста моделей», среди которых много влиятельных интернет-производителей.**Так каковы отличительные преимущества большой модели Pangu? **

Прежде всего, HUAWEI CLOUD имеет сотни проектов в области искусственного интеллекта и придерживается концепции искусственного интеллекта для отраслей.Сочетая свой накопленный за более чем 30 лет опыт работы в отрасли и постоянное совершенствование более 10 отраслевых корпусов, Huawei Cloud накопила богатое ноу-хау от отраслевых клиентов и партнеров.Интеграция с большой моделью, чтобы большая модель обладала отраслевыми знаниями и опытом.

Во-вторых, помимо изучения большого количества общих знаний, модель Pangu также изучила общедоступные данные из более чем 10 отраслей, охватывающих финансы, государственные дела, метеорологию, медицинское обслуживание, здравоохранение, Интернет, образование, автомобили, розничную торговлю и т. д.

Что еще более важно, в крупной модели Pangu реализованы независимые инновации от базового чипа до всей технологической платформы. Вы знаете, во время подъема ИИ GPU стали ходовым товаром, но под многочисленным влиянием геополитических трений и нехватки поставок развертывание высокопроизводительных вычислительных карт будет затруднено Поэтому независимые инновации стали общим консенсусом в индустрия.

** Обзор истории крупномасштабных моделей Pangea — это процесс постоянного удовлетворения потребностей отрасли. ** В марте 2020 года Тянь Ци присоединился к HUAWEI CLOUD и начал формировать команду; в апреле 2021 года была официально выпущена большая модель Pangu, включая большую модель NLP и большую модель CV; в сентябре 2021 года HUAWEI CLOUD выпустила научные вычисления модели Модели и модели больших молекул лекарств; в июне 2022 года HUAWEI CLOUD выпустила большую модель шахты Пангу; в ноябре 2022 года HUAWEI CLOUD выпустила большую модель погоды.

В свое время HUAWEI CLOUD официально выпустила большую модель Pangu 3.0 и одновременно выпустила большие модели государственных дел, финансов и производства. **Большая модель некоторое время назад была очень популярна. Почему компания HUAWEI CLOUD выбрала именно это время, чтобы объявить о прогрессе большой модели Pangu? **

На самом деле, сталкиваясь с новыми технологиями и тенденциями в отрасли, HUAWEI CLOUD отдает приоритет потребностям отрасли, и только когда технология станет достаточно зрелой, она выведет новые технологии на рынок. С точки зрения Pangu Large Model 3.0, на этот раз Huawei Cloud уточнила отраслевое позиционирование своих продуктов, интегрировала предыдущие крупные модели, реорганизовала структуру и расширила сеть с помощью новой большой модели, чтобы охватить все отрасли.

Ху Хоукунь, постоянно меняющийся председатель Huawei, также недавно подчеркнул на Всемирной конференции по искусственному интеллекту 2023 года, что ключом к развитию искусственного интеллекта является «углубление и основательность», чтобы обеспечить модернизацию промышленности. На текущем этапе у Huawei есть два основных направления развития искусственного интеллекта: во-первых, создание мощной вычислительной базы для поддержки развития индустрии искусственного интеллекта в Китае. Во-вторых, от крупномасштабных моделей общего назначения до отраслевых крупномасштабных моделей пусть искусственный интеллект хорошо обслуживает тысячи отраслей и научных исследований.

Большая модель Pangu 3.0 использует многоуровневую структуру, включающую трехуровневую структуру 5+N+X: 5 больших базовых больших моделей уровня L0 обеспечивают различные общие навыки, N крупных отраслевых моделей уровня L1 помогают компаниям создавать свои собственные крупномасштабные модели. , а масштабные модели сценариев уровня L2 ориентированы на конкретные сценарии приложений или конкретные предприятия и предоставляют клиентам готовые услуги модели.

Вычислительная мощность — это пища для больших моделей. В процессе обучения каждой серии больших моделей Pangu почти нужны сотни или даже тысячи чипов Ascend для обучения. Облачный сервис Ascend AI является основой больших моделей Пангу обеспечивает прочную основу.

Однокластерный облачный сервис HUAWEI CLOUD Ascend AI с вычислительной мощностью 2000 P Flops был запущен одновременно в Уланкабе и Гуйане.Центр обработки данных HUAWEI CLOUD, использующий платформу с жидкостным охлаждением Tiancheng, может гарантировать 30-дневную долгосрочную стабильность скорости 90% на килокалорийную тренировку Время восстановления точки не превышает 10 минут.

«Чтобы помочь глобальным клиентам, партнерам и разработчикам обучать и использовать большие модели, мы стремимся создать еще один полюс мирового ИИ для глобальных клиентов и предоставить новые возможности для всех разработчиков ИИ», — сказал Чжан Пинъань.

Для многих предприятий соблюдение требований безопасности данных является основным соображением.Помимо модели развертывания общедоступного облака, большая модель Pangea может дополнительно предоставить облачную зону большой модели и создать пул ресурсов для конкретного облака для обучения больших моделей и рассуждений для обеспечения данных. соблюдение безопасности. Для более строгих требований к локализации данных также предоставляется гибридное облачное развертывание, чтобы помочь клиентам обучать большие модели на их собственных частных HCS.

Ключевым фактором для продукта является простота использования. HUAWEI CLOUD предоставляет простой в использовании и надежный набор инструментов для крупномасштабных моделей, Kaitian aPaaS, который объединяет большое количество многоотраслевых API-интерфейсов, а также эксклюзивное сообщество для крупномасштабных моделей, которое включает в себя обширные и высококачественные курсы и технические сертификации, чтобы помочь разработчикам быстро развиваться.

** Это правда, что сама технология является революционной, но для того, чтобы большая модель Pangu вошла в тысячи отраслей, ей еще нужно дать время, чтобы укорениться в отрасли. **

Как сказал Эндрю Нг, один из четырех королей ИИ: «Трудно представить крупную отрасль, которую не изменит искусственный интеллект. К крупным отраслям относятся здравоохранение, образование, транспорт, розничная торговля, связь и сельское хозяйство. быть в этих отраслях. Эта тенденция очень очевидна». В будущем каждая отрасль может быть изменена крупными моделями различных отраслей.