С момента публичного выпуска ChatGPT в ноябре 2022 года крупные модели искусственного интеллекта быстро стали горячей точкой на рынке и постепенно стали применяться в различных отраслях, таких как GPT-3 от Open-AI, Pangu NLP от Huawei Cloud, Wenxinda от Baidu. не только добился знаковых технологических прорывов в области обработки естественного языка, компьютерного зрения и интеллектуального голоса, но также добился скачкообразного развития с точки зрения точности моделей, универсальности и возможностей обобщения.Реализовал реализацию многосценарных приложений, повысил эффективность, снижение затрат и создание ценности.
1. Модель развития крупной модели отечественной и зарубежной промышленности
(1) Модель развития крупной зарубежной промышленности
Согласно исследованиям Китайского научно-исследовательского института телекоммуникаций, в настоящее время существуют три основные модели развития крупномасштабных моделей в зарубежных отраслях, причем первые две модели развития являются доминирующими.
**Первый вариант — «ведущая крупная модель + оригинальный бизнес». **Например, Microsoft использует GPT для расширения возможностей традиционных предприятий, таких как Office. Преимущество этой модели заключается в том, что она может использовать мощные языковые возможности большой модели для повышения уровня интеллекта исходного бизнеса. В то же время она также может использовать данные и пользовательские ресурсы исходного бизнеса для улучшения приложения. актуальность и точность большой модели.
**Второй вариант — «ведущая крупная модель + внешние данные». **Этот метод обычно применяется малыми и средними компаниями.Преимущество этой модели заключается в том, что она может не только использовать преимущества передовых технологий крупных моделей, но также быть тесно интегрирована с отраслью для повышения актуальности и точности отрасли. .
**Третий вариант — «большая модель с открытым исходным кодом + вертикальные отраслевые данные для построения крупной отраслевой модели». **Преимущество этой модели заключается в том, что она может в полной мере использовать собственные данные для создания более точной отраслевой модели. Она также может учиться на технологиях и опыте крупных моделей с открытым исходным кодом для повышения эффективности и результативности обучения.
Вообще говоря, крупные зарубежные модели обладают сильными возможностями и очевидным «ведущим эффектом» и могут напрямую удовлетворять потребности многих отраслей. По неполным статистическим данным, по состоянию на май 2023 года за рубежом зарегистрировано 138 случаев применения ИИ, в основном сосредоточенных в медиа, играх, офисе, медицине и других сферах.
(2) Модель разработки крупной модели отечественной промышленности
В настоящее время существуют две основные модели развития крупных моделей отечественной промышленности: одна - «собственная большая модель + внешние отраслевые данные», другая - «собственная или другая крупная модель с открытым исходным кодом + собственные отраслевые данные».
«Собственная общая крупномасштабная модель + внешние отраслевые данные» в основном означает, что предприятия со своими собственными общими крупномасштабными моделями извлекают из основной модели несколько отраслевых крупномасштабных моделей. Например, Baidu расширила крупномасштабные модели для таких отраслей, как финансы, медицина и средства массовой информации на основе «Вэньсинь». Преимущество этой модели заключается в том, что она может быстро адаптироваться к потребностям различных отраслей за счет использования мощных языковых возможностей большой модели общего назначения и в то же время она также может использовать внешние источники данных для повышения актуальности и точности отрасли. .
«Собственные или другие большие модели с открытым исходным кодом + собственные отраслевые данные», например, компания DeepWise Medical независимо разработала общую модель понимания медицинских изображений, модель DeepWise-CIRP, на основе модели больших изображений архитектуры Transformer. Эта модель похожа на третью зарубежную модель. Она может в полной мере использовать собственные данные для создания более профессиональной отраслевой модели. Она также может учиться на технологиях и опыте других крупных моделей с открытым исходным кодом для повышения эффективности и результативности обучения.
Хотя отечественные возможности крупномасштабных моделей по-прежнему отсутствуют, промышленные крупномасштабные модели могут восполнить этот пробел и стать ускорителем развития индустрии крупномасштабных моделей. По неполным статистическим данным, по состоянию на конец июля 2023 года в Китае существует 113 крупномасштабных моделей различных отраслей с более чем 1 миллиардом параметров.
2. Особенности применения больших моделей в крупных отраслях
(1) Финансовая отрасль
Финансовая отрасль является важной областью применения больших моделей. Большие модели в основном используются в сфере обслуживания клиентов, банковском деле, страховании и других подразделениях для достижения улучшений в управлении рисками, эффективности и других аспектах.
**Во-первых, это разумные инвестиции. **Крупные модели могут использоваться в инвестиционной сфере для анализа большого количества исторических данных и рыночных условий в реальном времени, помощи инвесторам в принятии решений и динамической корректировки распределения полномочий на основе множества факторов, таких как вероятность получения прибыли, отдельные тенденции акций, индивидуальные фондовые риски, отраслевые риски и политические тенденции, соотношение для получения рейтинга отдельных акций.
**Во-вторых, необходимо улучшить возможности управления репутационными рисками и реагирования на них. **Предварительно обученные большие модели могут помочь финансовым учреждениям снизить репутационные риски. Предприятия могут использовать предварительно обученные большие модели для анализа настроений и классификации тем по жалобам клиентов, отзывам в социальных сетях и текстовым данным по другим каналам, чтобы быстро понимать потребности и отзывы клиентов, повышать доверие клиентов и повышать ценность бренда.
**В-третьих, повышение уровня управления рисками, связанными с соблюдением нормативных требований. **Предварительно обученные большие модели могут просматривать большое количество файлов данных и обеспечивать их достоверность и точность в соответствии с соответствующими государственными и отраслевыми нормами. Что касается внутреннего соответствия, предварительно обученные большие модели могут записывать, отслеживать и анализировать записи телефонных разговоров сотрудников, трафик электронной почты, карты рабочего времени и отдыха и другую информацию, выявлять и напоминать внутреннему персоналу о потенциальных рисках и неправомерных действиях, а также помогать финансовым учреждениям обеспечивать соответствие требованиям. надзор.Цели управления рисками.
**Четвертое — борьба с мошенничеством. **Модель финансовой борьбы с мошенничеством отслеживает и анализирует рискованное поведение или подозрительное поведение с помощью методов сбора данных, а также реализует такие меры, как раннее предупреждение или вмешательство, на основе стандартов измерения риска и моделей правил различных рисковых событий или подозрительного поведения, тем самым эффективно снижая риск мошенничества. финансовое мошенничество произошло.
На основе общей модели Вэньсинь компания Baidu создала крупную модель для финансовой отрасли «Вэньсинь Финансы», которая предоставляет финансовой отрасли множество возможностей, таких как интеллектуальные вопросы и ответы, интеллектуальное письмо и интеллектуальное обобщение. «Wenxin Finance» может извлекать или генерировать ответы из обширной базы финансовых знаний на основе вопросов, заданных пользователями, для обеспечения эффективных и точных интеллектуальных услуг вопросов и ответов; «Wenxin Finance» также может автоматически генерировать статьи по финансовой тематике на основе потребностей пользователей. .
(2) Медицинская промышленность
Медицинская промышленность является важной областью для инноваций в области применения крупных моделей. Медицинская промышленность предъявляет чрезвычайно высокие требования к точности, надежности, а также возможностям обучения и понимания больших моделей. Медицинская промышленность в основном применяет крупные модели для исследований и разработок лекарств, управления здравоохранением, вспомогательной диагностики, интернет-консультаций и других сценариев, добиваясь улучшения качества медицинской помощи, эффективности медицинской помощи, медицинского страхования и других аспектов.
** Первая – это область медицинской визуализации. **Технология больших моделей может помочь врачам быстро и точно идентифицировать визуальные характеристики заболеваний и повысить точность и эффективность диагностики. Технология больших моделей также может быстро и точно анализировать рентгеновские, КТ, МРТ и другие изображения пациентов, помогая врачам быстро определить состояние и повышая эффективность и точность диагностики.
**Второе – это область прогнозирования заболеваний. **Технология крупных моделей может прогнозировать риск заболевания пациента путем анализа генов пациента, истории болезни и других данных, заранее проводить профилактику и вмешательство, а также снижать заболеваемость и смертность.
**Третий – диагностическая помощь. **Медицинские изображения можно быстро и точно анализировать с помощью больших моделей, предоставляя врачам более точные диагностические результаты. Например, при скрининге рака молочной железы большие модели могут помочь врачам быстро выявить подозрительные узелки в груди, повышая эффективность и точность скрининга.
**Четвёртый — интеллектуальные медицинские роботы. **Большие модели могут помочь медицинским роботам лучше взаимодействовать с пациентами и предоставлять более качественные медицинские услуги. Например, в операционной интеллектуальные медицинские роботы могут помочь врачам выполнять хирургические операции и повысить эффективность и безопасность хирургических операций.
**Пятая — карта медицинских знаний. **Большие модели могут помочь построить графики медицинских знаний и предоставить врачам более полные и точные медицинские знания и информацию. Например, когда врач ставит диагноз, карта медицинских знаний может помочь врачам быстро найти такую информацию, как критерии диагностики и варианты лечения сопутствующих заболеваний, повышая точность и эффективность диагностики.
Компания Huawei Cloud создала большую медицинскую модель Pangu Medical на основе серии больших моделей Pangu NLP. «Pangu Medical» может проверять лекарства-кандидаты из огромной библиотеки соединений на основе заданных целей или показаний, а также прогнозировать их активность и токсичность для обеспечения эффективных и точных услуг по поиску лекарств. «Pangu Medical» также может извлекать эффективную информацию из массивных данных клинических испытаний, основанных на конкретном лекарстве или заболевании, и создавать стандартизированные отчеты о клинических испытаниях для обеспечения высококачественных и эффективных услуг по клиническим испытаниям.
(3) Энергетика
Сценарии применения крупных моделей в энергетике очень широки и позволяют значительно повысить эффективность каждого звена. Например, с точки зрения организационного управления это может помочь компаниям повысить эффективность управления; с точки зрения маркетинга оно может лучше понять рыночный спрос и повысить эффективность маркетинга.
Во-первых, это прогнозирование спроса на энергию. **Он может анализировать большие объемы энергетических данных, чтобы прогнозировать будущий спрос на энергию и цены, а также предоставлять инвестиционные рекомендации и поддержку принятия решений.
**Второе — разумное распознавание ошибок. **Большие модели могут использовать передовые технологии для автоматического обнаружения и идентификации неисправностей в текущей системе. В частности, некоторые потенциальные скрытые опасности можно обнаружить заранее, чтобы избежать больших потерь.
**Третий — интерпретация политики. **Большая модель энергетической отрасли может анализировать и интерпретировать действующие правила энергетической отрасли и защиты окружающей среды, предоставлять компаниям рекомендации по соблюдению соответствующих правил и избегать ненужных потерь.
«Спросите большую модель» компании Qingbo Intelligent — это передовое техническое решение, которое позволяет реализовать бесшовное соединение и интеграцию данных производственных, управленческих, эксплуатационных и других связей.
3. Тенденции развития отечественных приложений для крупных моделей
Успех большой модели должен зависеть от приложений, сценариев и бизнес-моделей. Большая модель вызвала три революционных изменения:
Во-первых, способствовать переходу от слабого искусственного интеллекта к общему искусственному интеллекту (AGI);
Вторая цель — повышение производительности, начиная с вычислительных мощностей и заканчивая машинным интеллектом;
**В-третьих, способствовать переходу от цифрового общества к интеллектуальному обществу. **Внедрение промышленного Интернета является настоящим «главным полем битвы» крупных моделей, но необходимо решить такие проблемы, как приватизированное развертывание, безопасность данных, согласование ценностей, тесная интеграция бизнес-систем и экономическая эффективность.
Например, в области промышленного применения большие модели и малые модели в промышленной области дополняют друг друга на этом этапе. В будущем большие модели могут заменить маленькие модели с высокой степенью индивидуальной настройки. Из-за сложных промышленных сценариев, сложных сред и сложных условий процессов, одномодальные модели в настоящее время в основном используются для услуг. В основном разработка крупных промышленных моделей ИИ затруднена, и их количество невелико. Мы считаем, что комплексное применение крупных моделей ИИ в области промышленного производства происходит относительно медленно, но миграция одиночных вертикальных больших моделей относительно высока.
Благодаря накоплению промышленной платформы искусственного интеллекта, камеры искусственного интеллекта и других данных порог обучения модели машинного зрения значительно снизился.Проверка и проверка качества промышленного искусственного интеллекта применяются во многих сценариях применения, таких как 3C-электроника, автомобили и детали, потребительские товары и сырье.
**В целом, развитие отечественных крупномасштабных моделей покажет, что базовая крупномасштабная модель «остается королем», уделяет больше внимания процессу, а качественные данные становятся ключевым элементом.Пять основных тенденций в возможностях локализации . **
**Первый – базовый масштабный модельный конкурс «Победитель – король». **То есть, большие модели будут постепенно развиваться от количества к эффективности, и то, как уменьшить большие модели, также станет важным направлением будущего развития.
**Во-вторых, качественные данные — залог успеха. **При исследовании и разработке крупномасштабных моделей в отрасли можно понять, что наличие высококачественных данных является волшебным оружием для изменения ценности крупномасштабных моделей.
**В-третьих, обратить внимание на реализацию отрасли. **Поскольку базовые большие модели не могут решить отраслевые проблемы, крупные отраслевые модели являются важным средством, помогающим решать практические проблемы в отрасли.
**Четвёртое — уделять больше внимания процессу. **При использовании крупных моделей больше внимания уделяется технической безопасности, ценностям и этике.
** В-пятых, он автономен и управляем. **В контексте игры великой державы китайская крупная модель должна иметь возможность создать полнофункциональную локализацию.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Saizhi Times: Исследование применения крупномасштабных моделей искусственного интеллекта в ключевых отраслях
Источник: Сайжи Таймс
С момента публичного выпуска ChatGPT в ноябре 2022 года крупные модели искусственного интеллекта быстро стали горячей точкой на рынке и постепенно стали применяться в различных отраслях, таких как GPT-3 от Open-AI, Pangu NLP от Huawei Cloud, Wenxinda от Baidu. не только добился знаковых технологических прорывов в области обработки естественного языка, компьютерного зрения и интеллектуального голоса, но также добился скачкообразного развития с точки зрения точности моделей, универсальности и возможностей обобщения.Реализовал реализацию многосценарных приложений, повысил эффективность, снижение затрат и создание ценности.
1. Модель развития крупной модели отечественной и зарубежной промышленности
(1) Модель развития крупной зарубежной промышленности
Согласно исследованиям Китайского научно-исследовательского института телекоммуникаций, в настоящее время существуют три основные модели развития крупномасштабных моделей в зарубежных отраслях, причем первые две модели развития являются доминирующими.
**Первый вариант — «ведущая крупная модель + оригинальный бизнес». **Например, Microsoft использует GPT для расширения возможностей традиционных предприятий, таких как Office. Преимущество этой модели заключается в том, что она может использовать мощные языковые возможности большой модели для повышения уровня интеллекта исходного бизнеса. В то же время она также может использовать данные и пользовательские ресурсы исходного бизнеса для улучшения приложения. актуальность и точность большой модели.
**Второй вариант — «ведущая крупная модель + внешние данные». **Этот метод обычно применяется малыми и средними компаниями.Преимущество этой модели заключается в том, что она может не только использовать преимущества передовых технологий крупных моделей, но также быть тесно интегрирована с отраслью для повышения актуальности и точности отрасли. .
**Третий вариант — «большая модель с открытым исходным кодом + вертикальные отраслевые данные для построения крупной отраслевой модели». **Преимущество этой модели заключается в том, что она может в полной мере использовать собственные данные для создания более точной отраслевой модели. Она также может учиться на технологиях и опыте крупных моделей с открытым исходным кодом для повышения эффективности и результативности обучения.
Вообще говоря, крупные зарубежные модели обладают сильными возможностями и очевидным «ведущим эффектом» и могут напрямую удовлетворять потребности многих отраслей. По неполным статистическим данным, по состоянию на май 2023 года за рубежом зарегистрировано 138 случаев применения ИИ, в основном сосредоточенных в медиа, играх, офисе, медицине и других сферах.
(2) Модель разработки крупной модели отечественной промышленности
В настоящее время существуют две основные модели развития крупных моделей отечественной промышленности: одна - «собственная большая модель + внешние отраслевые данные», другая - «собственная или другая крупная модель с открытым исходным кодом + собственные отраслевые данные».
«Собственная общая крупномасштабная модель + внешние отраслевые данные» в основном означает, что предприятия со своими собственными общими крупномасштабными моделями извлекают из основной модели несколько отраслевых крупномасштабных моделей. Например, Baidu расширила крупномасштабные модели для таких отраслей, как финансы, медицина и средства массовой информации на основе «Вэньсинь». Преимущество этой модели заключается в том, что она может быстро адаптироваться к потребностям различных отраслей за счет использования мощных языковых возможностей большой модели общего назначения и в то же время она также может использовать внешние источники данных для повышения актуальности и точности отрасли. .
«Собственные или другие большие модели с открытым исходным кодом + собственные отраслевые данные», например, компания DeepWise Medical независимо разработала общую модель понимания медицинских изображений, модель DeepWise-CIRP, на основе модели больших изображений архитектуры Transformer. Эта модель похожа на третью зарубежную модель. Она может в полной мере использовать собственные данные для создания более профессиональной отраслевой модели. Она также может учиться на технологиях и опыте других крупных моделей с открытым исходным кодом для повышения эффективности и результативности обучения.
Хотя отечественные возможности крупномасштабных моделей по-прежнему отсутствуют, промышленные крупномасштабные модели могут восполнить этот пробел и стать ускорителем развития индустрии крупномасштабных моделей. По неполным статистическим данным, по состоянию на конец июля 2023 года в Китае существует 113 крупномасштабных моделей различных отраслей с более чем 1 миллиардом параметров.
2. Особенности применения больших моделей в крупных отраслях
(1) Финансовая отрасль
Финансовая отрасль является важной областью применения больших моделей. Большие модели в основном используются в сфере обслуживания клиентов, банковском деле, страховании и других подразделениях для достижения улучшений в управлении рисками, эффективности и других аспектах.
**Во-первых, это разумные инвестиции. **Крупные модели могут использоваться в инвестиционной сфере для анализа большого количества исторических данных и рыночных условий в реальном времени, помощи инвесторам в принятии решений и динамической корректировки распределения полномочий на основе множества факторов, таких как вероятность получения прибыли, отдельные тенденции акций, индивидуальные фондовые риски, отраслевые риски и политические тенденции, соотношение для получения рейтинга отдельных акций.
**Во-вторых, необходимо улучшить возможности управления репутационными рисками и реагирования на них. **Предварительно обученные большие модели могут помочь финансовым учреждениям снизить репутационные риски. Предприятия могут использовать предварительно обученные большие модели для анализа настроений и классификации тем по жалобам клиентов, отзывам в социальных сетях и текстовым данным по другим каналам, чтобы быстро понимать потребности и отзывы клиентов, повышать доверие клиентов и повышать ценность бренда.
**В-третьих, повышение уровня управления рисками, связанными с соблюдением нормативных требований. **Предварительно обученные большие модели могут просматривать большое количество файлов данных и обеспечивать их достоверность и точность в соответствии с соответствующими государственными и отраслевыми нормами. Что касается внутреннего соответствия, предварительно обученные большие модели могут записывать, отслеживать и анализировать записи телефонных разговоров сотрудников, трафик электронной почты, карты рабочего времени и отдыха и другую информацию, выявлять и напоминать внутреннему персоналу о потенциальных рисках и неправомерных действиях, а также помогать финансовым учреждениям обеспечивать соответствие требованиям. надзор.Цели управления рисками.
**Четвертое — борьба с мошенничеством. **Модель финансовой борьбы с мошенничеством отслеживает и анализирует рискованное поведение или подозрительное поведение с помощью методов сбора данных, а также реализует такие меры, как раннее предупреждение или вмешательство, на основе стандартов измерения риска и моделей правил различных рисковых событий или подозрительного поведения, тем самым эффективно снижая риск мошенничества. финансовое мошенничество произошло.
На основе общей модели Вэньсинь компания Baidu создала крупную модель для финансовой отрасли «Вэньсинь Финансы», которая предоставляет финансовой отрасли множество возможностей, таких как интеллектуальные вопросы и ответы, интеллектуальное письмо и интеллектуальное обобщение. «Wenxin Finance» может извлекать или генерировать ответы из обширной базы финансовых знаний на основе вопросов, заданных пользователями, для обеспечения эффективных и точных интеллектуальных услуг вопросов и ответов; «Wenxin Finance» также может автоматически генерировать статьи по финансовой тематике на основе потребностей пользователей. .
(2) Медицинская промышленность
Медицинская промышленность является важной областью для инноваций в области применения крупных моделей. Медицинская промышленность предъявляет чрезвычайно высокие требования к точности, надежности, а также возможностям обучения и понимания больших моделей. Медицинская промышленность в основном применяет крупные модели для исследований и разработок лекарств, управления здравоохранением, вспомогательной диагностики, интернет-консультаций и других сценариев, добиваясь улучшения качества медицинской помощи, эффективности медицинской помощи, медицинского страхования и других аспектов.
** Первая – это область медицинской визуализации. **Технология больших моделей может помочь врачам быстро и точно идентифицировать визуальные характеристики заболеваний и повысить точность и эффективность диагностики. Технология больших моделей также может быстро и точно анализировать рентгеновские, КТ, МРТ и другие изображения пациентов, помогая врачам быстро определить состояние и повышая эффективность и точность диагностики.
**Второе – это область прогнозирования заболеваний. **Технология крупных моделей может прогнозировать риск заболевания пациента путем анализа генов пациента, истории болезни и других данных, заранее проводить профилактику и вмешательство, а также снижать заболеваемость и смертность.
**Третий – диагностическая помощь. **Медицинские изображения можно быстро и точно анализировать с помощью больших моделей, предоставляя врачам более точные диагностические результаты. Например, при скрининге рака молочной железы большие модели могут помочь врачам быстро выявить подозрительные узелки в груди, повышая эффективность и точность скрининга.
**Четвёртый — интеллектуальные медицинские роботы. **Большие модели могут помочь медицинским роботам лучше взаимодействовать с пациентами и предоставлять более качественные медицинские услуги. Например, в операционной интеллектуальные медицинские роботы могут помочь врачам выполнять хирургические операции и повысить эффективность и безопасность хирургических операций.
**Пятая — карта медицинских знаний. **Большие модели могут помочь построить графики медицинских знаний и предоставить врачам более полные и точные медицинские знания и информацию. Например, когда врач ставит диагноз, карта медицинских знаний может помочь врачам быстро найти такую информацию, как критерии диагностики и варианты лечения сопутствующих заболеваний, повышая точность и эффективность диагностики.
Компания Huawei Cloud создала большую медицинскую модель Pangu Medical на основе серии больших моделей Pangu NLP. «Pangu Medical» может проверять лекарства-кандидаты из огромной библиотеки соединений на основе заданных целей или показаний, а также прогнозировать их активность и токсичность для обеспечения эффективных и точных услуг по поиску лекарств. «Pangu Medical» также может извлекать эффективную информацию из массивных данных клинических испытаний, основанных на конкретном лекарстве или заболевании, и создавать стандартизированные отчеты о клинических испытаниях для обеспечения высококачественных и эффективных услуг по клиническим испытаниям.
(3) Энергетика
Сценарии применения крупных моделей в энергетике очень широки и позволяют значительно повысить эффективность каждого звена. Например, с точки зрения организационного управления это может помочь компаниям повысить эффективность управления; с точки зрения маркетинга оно может лучше понять рыночный спрос и повысить эффективность маркетинга.
Во-первых, это прогнозирование спроса на энергию. **Он может анализировать большие объемы энергетических данных, чтобы прогнозировать будущий спрос на энергию и цены, а также предоставлять инвестиционные рекомендации и поддержку принятия решений.
**Второе — разумное распознавание ошибок. **Большие модели могут использовать передовые технологии для автоматического обнаружения и идентификации неисправностей в текущей системе. В частности, некоторые потенциальные скрытые опасности можно обнаружить заранее, чтобы избежать больших потерь.
**Третий — интерпретация политики. **Большая модель энергетической отрасли может анализировать и интерпретировать действующие правила энергетической отрасли и защиты окружающей среды, предоставлять компаниям рекомендации по соблюдению соответствующих правил и избегать ненужных потерь.
«Спросите большую модель» компании Qingbo Intelligent — это передовое техническое решение, которое позволяет реализовать бесшовное соединение и интеграцию данных производственных, управленческих, эксплуатационных и других связей.
3. Тенденции развития отечественных приложений для крупных моделей
Успех большой модели должен зависеть от приложений, сценариев и бизнес-моделей. Большая модель вызвала три революционных изменения:
Во-первых, способствовать переходу от слабого искусственного интеллекта к общему искусственному интеллекту (AGI);
Вторая цель — повышение производительности, начиная с вычислительных мощностей и заканчивая машинным интеллектом;
**В-третьих, способствовать переходу от цифрового общества к интеллектуальному обществу. **Внедрение промышленного Интернета является настоящим «главным полем битвы» крупных моделей, но необходимо решить такие проблемы, как приватизированное развертывание, безопасность данных, согласование ценностей, тесная интеграция бизнес-систем и экономическая эффективность.
Например, в области промышленного применения большие модели и малые модели в промышленной области дополняют друг друга на этом этапе. В будущем большие модели могут заменить маленькие модели с высокой степенью индивидуальной настройки. Из-за сложных промышленных сценариев, сложных сред и сложных условий процессов, одномодальные модели в настоящее время в основном используются для услуг. В основном разработка крупных промышленных моделей ИИ затруднена, и их количество невелико. Мы считаем, что комплексное применение крупных моделей ИИ в области промышленного производства происходит относительно медленно, но миграция одиночных вертикальных больших моделей относительно высока.
Благодаря накоплению промышленной платформы искусственного интеллекта, камеры искусственного интеллекта и других данных порог обучения модели машинного зрения значительно снизился.Проверка и проверка качества промышленного искусственного интеллекта применяются во многих сценариях применения, таких как 3C-электроника, автомобили и детали, потребительские товары и сырье.
**В целом, развитие отечественных крупномасштабных моделей покажет, что базовая крупномасштабная модель «остается королем», уделяет больше внимания процессу, а качественные данные становятся ключевым элементом.Пять основных тенденций в возможностях локализации . **
**Первый – базовый масштабный модельный конкурс «Победитель – король». **То есть, большие модели будут постепенно развиваться от количества к эффективности, и то, как уменьшить большие модели, также станет важным направлением будущего развития.
**Во-вторых, качественные данные — залог успеха. **При исследовании и разработке крупномасштабных моделей в отрасли можно понять, что наличие высококачественных данных является волшебным оружием для изменения ценности крупномасштабных моделей.
**В-третьих, обратить внимание на реализацию отрасли. **Поскольку базовые большие модели не могут решить отраслевые проблемы, крупные отраслевые модели являются важным средством, помогающим решать практические проблемы в отрасли.
**Четвёртое — уделять больше внимания процессу. **При использовании крупных моделей больше внимания уделяется технической безопасности, ценностям и этике.
** В-пятых, он автономен и управляем. **В контексте игры великой державы китайская крупная модель должна иметь возможность создать полнофункциональную локализацию.