Çin'in yapay zeka platformunun en son modeli yayınlandı! Baidu'nun kapsamlı puanı birinci, ikinci kademe son derece rekabetçi ve büyük model bulut satıcılarının evrimini hızlandırıyor

Kaynak: Qubits

Büyük modellerin trendi, onunla ilgili her şeye yüz milyonlarca "küçük şok" getirdi.

Bir AI/ML platformu bunlardan biridir.

Büyük modellerin trendi ile yakından ilgilidir ve büyük bulut satıcılarının AI teknolojisi Ar-Ge rezervlerinin seviyesini ve en son trendlerin içgörü ve anlayış yeteneğini doğrudan yansıtabilir.

Kim daha güçlü? Sektör tarafından konuşuluyor.

Teknolojik rüzgardaki sert değişiklikler altında, AI/ML platformları da yeni değerlendirme standartlarına sahiptir.

Forrester'ın uluslararası otorite tarafından yayınlanan en son "İlk Çin Yapay Zeka/Makine Öğrenimi Platformu Raporu" zamanında referans sağlıyor.

Forrester Research, Çin'de ve dünyada oldukça tanınan tematik raporlar yayınlayan bağımsız bir teknoloji ve pazar araştırma firmasıdır.

İki yılda bir yayınlanan Forrester Wave, Forrester'ın en etkili rapor türüdür.

Rapor, Baidu Intelligent Cloud, Alibaba Cloud, Huawei Cloud, Tencent Cloud vb. dahil olmak üzere iç pazardaki 14 ana akım bulut satıcısını araştırdı ve bunları üç açıdan değerlendirdi: ürün yetenekleri, stratejik planlama ve pazar performansı.

Forrester, 25 segmentin kapsamlı bir değerlendirmesine dayanarak, önde gelen 14 satıcıyı dört çeyreğe ayırır: Liderler, En İyi Performans Gösterenler, Yarışmacılar ve Meydan Okuyanlar.

Belirli önemli noktalara bir göz atalım.

Yeni trendler hangi yeni standartları getiriyor

Raporun temel sonuçlarıyla başlayalım.

Bu çeyrek grafikte, stratejik seviye yatay eksendir, ürün kapasitesi dikey eksendir ve dört çeyreğe ayrılmıştır: liderler, mükemmel performans gösterenler, rakipler ve meydan okuyanlar ve aynı zamanda her şirketin pazar performansını yansıtır.

Kadranların dağılımı aşağıdaki gibidir:

Liderler (2), En İyi Performans Gösterenler (5), Rakipler (4), Meydan Okuyanlar (3).

İlk kademede Baidu Akıllı Bulut ve Alibaba Bulut var. Bunlar arasında Baidu Intelligent Cloud mükemmel bir performans sergiledi ve kapsamlı puanda birinciliği kazandı.

İkinci kademe, çeyrekte çok kompakt bir konumda olan 5 satıcı ile en rekabetçi olanıdır.

Yukarıdaki sonuç, Forrester tarafından yapılan 25 değerlendirmenin sonucudur.

Forrester, Çin pazarındaki AI/ML platformlarının mevcut rekabet ortamını çözmenin yanı sıra, AI/ML platformlarını değerlendirmek için yeni bir standart referans önerdi.

Aşağıdaki üç nokta en kritik olanlardır:

• Kapsamlı araç zinciri
• Kullanımı kolay hızlandırıcı
• Ölçekli Model Operasyonları

Neden?

Forrester, üretken yapay zeka ve büyük model trendlerinin etkisi altında, üretkenliği artırmak ve iş inovasyonunu hızlandırmak için yapay zeka uygulamalarının daha önemli hale geldiğine inanıyor.

Günümüz Çin pazarında şirketler, kendi iş ortamlarındaki karmaşık sorunları çözebilecek bir AI/ML platformuna şiddetle ihtiyaç duyuyor.

Piyasa talebini karşılamak için yukarıda belirtilen üç husus vazgeçilmezdir.

İlk olarak, veri yönetimi, model eğitimi ve yapay zeka uygulama geliştirme yetenekleri sağlayan bir araç zinciri olmalıdır. **

Bu aynı zamanda AI/ML platformunun özüdür.

Forrester, platform tarafının yalnızca model oluşturma, eğitim ve değerlendirmedeki temel araçlara değil, aynı zamanda yapay zeka uygulama geliştirme için gerekli araçlara da dikkat etmesi gerektiğini öne sürüyor.

Örneğin, profesyoneller için yapay zeka çerçeveleri ve not defterleri; İş adamları için düşük kodlu, görsel araçlar.

Buna ek olarak, veri yönetimi araçlarının da model oluşturma üzerinde önemli bir etkisi vardır.

İkincisi, endüstri için kullanımı kolay bir hızlandırıcı sağlar. **

Forrester, iç pazardaki çoğu şirketin hem yapay zeka algoritmalarını hem de iş bilgisini anlayan mühendislerden yoksun olduğuna ve bunun da algoritmaları iş ihtiyaçlarına göre uyarlamalarını zorlaştırdığına dikkat çekiyor.

Şu anda, büyük model trendinin "pozunu" benimsiyorlar, ya ince ayar için büyük modeli kullanıyorlar ya da hızlı mühendislik yapıyorlar.

Bu nedenle, yapay zeka modeli yapımını ve uygulama geliştirmeyi hızlandırabilecek hızlandırma araçları çok önemlidir. Görselleştirme araçları, az kodlu geliştirme ve daha fazlası inovasyonu daha da hızlandırabilir.

Üçüncüsü, büyük ölçekli model işlemleri aracılığıyla büyük modellerin uygulanmasını hızlandırın. **

Model Ops, model kayması, performans düşüşü, güvenlik bakımı ve model güncelleştirmeleri gibi sorunları çözebilen ve A/B testi, otomatik ayarlama ve model yeniden eğitimi sağlayabilen model dağıtımı, izleme, güncelleştirme ve otomasyonu içerir.

İşletmeler büyük model trendini benimsedikçe, büyük ölçekli model operasyonlarına sahip AI/ML platformları, kuruluşların AI modellerini geliştirmesine, dağıtmasına ve yönetmesine, kurumsal dijital dönüşümü daha da teşvik etmesine, maliyetleri düşürmesine ve verimliliği artırmasına daha iyi yardımcı olabilir.

Özetle, bir AI/ML platformunun yeni trendde lider olabilmesi için kullanımı kolay araçlar sağlaması, endüstri ihtiyaçlarını karşılaması ve yapay zekanın işletmeler tarafından benimsenmesini hızlandırması gerekiyor.

Ve hangi yeteneklere sahip olunması daha spesifik, mevcut liderlerden analiz etmeliyiz.

Liderler çeyreğine nasıl girersiniz? **

Bu Forrester raporunda, Baidu Akıllı Bulut'un performansı dikkat çekicidir.

"Lider" çeyreğine giren tek bulut satıcısıdır ve ayrıca genel puanda birinciliği ve 9 alt bölüm puanında birinciliği kazanmıştır.

Ürün yetenekleri açısından Baidu Intelligent Cloud, dört alt bölümde lider seviyededir: veri, eğitim, tahmine dayalı akıl yürütme ve uygulama.

Aynı zamanda stratejik boyut ve pazar büyüklüğü açısından da Baidu bu projelerin birçoğunda birincilik kazandı.

Forrester, Baidu Akıllı Bulut'u "Çin'in temel modelinin öncülerinden biri" olarak tanımlıyor:

Baidu Intelligent Cloud, ERNIE temel model ailesini sağlam bir ürün yol haritasına sahip bir portföye yerleştirir ve PaddlePaddle etrafındaki aktif ekosistemi, yapay zeka geliştiricilerini ortak yenilik yapmaya dahil etmenin etkili bir yoludur.

Özel yetenekleri Baidu'nun AI platformundan geliyor ve ürünleri arasında BML, EasyDL ve Baidu'nun akıllı bulut Qianfan büyük model platformu yer alıyor.

Baidu'nun akıllı bulut yapay zeka platformunu örnek alarak, mevcut yapay zeka/makine öğrenimi platformunun pazarda lider bir konuma sahip olmak istiyorsa hangi yeteneklere sahip olması gerektiğini daha spesifik olarak analiz edebiliriz.

Forrester raporunun boyutlarına göre, belirli yetenekler beş yöne ayrılabilir: veri, eğitim, tahmine dayalı akıl yürütme, uygulama ve mimari. Bunlar aynı zamanda yapay zeka modellerinin geliştirilmesi ve uygulanmasındaki beş temel unsurdur.

**Verilerle başlayalım. **

Veri işleme kısmında, Baidu'nun AI platformu hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri işleyebilir.

Pasta grafikler, ısı haritaları, dağılım grafikleri, haritalar ve daha fazlası dahil olmak üzere 65'ten fazla veri görselleştirmesi türü desteklenir. 10+ çeşit filtre bileşenini destekler ve kullanıcıların gerçek zamanlı veri izleme ve yardımcı karar verme elde etmek için yalnızca basit yapılandırma ve sürükle ve bırak işlemleri yapması gerekir.

Aynı zamanda, modelleme sürecindeki en yoğun insan gücü ile açıklama bağlantısının verimliliğini artıran 30+ veri formatı açıklamasını da destekler.

Baidu AI platformunun aktif öğrenme açıklaması yeteneği sağladığını, sistemin veri kümesindeki resimlerin modelini doğrudan analiz edebildiğini, en kritik resimleri otomatik olarak filtreleyebildiğini ve sınırlı açıklama isteyebildiğini belirtmekte fayda var.

Örneğin, etiketlenmesi gereken 10.000 resim varsa, sistem karakteristik resimleri öne ve tekrar edenleri arkaya koyar, böylece yalnızca ilk 3.000 resim işaretlenir ve son 7.000 resim otomatik olarak işaretlenebilir.

Raporlara göre, bu yöntem kurumsal kullanıcılar için ortalama %70-90 insan gücü tasarrufu sağlayabilir. "Yapay zeka" daki insan emeğinin oranı büyük ölçüde azaltıldı.

Buna ek olarak, özellik mühendisliği açısından, Baidu'nun AI platformu, özellik ekleme, silme, değiştirme ve sorgulama, özellik üretimi, özellik paylaşımı, özellik sürüm yönetimi ve veri doğrulama gibi işlevler sağlayarak profesyonel düzeyde özellik veritabanı yönetimi yeteneğini entegre eder.

Tahmin hizmetleri için toplu ve akıştaki farklı veri biçimleri desteklenir ve bu da modelin özelliklerinin eğitim ve nihai tahmin sırasında tutarlı olmasını sağlayabilir ve bu da modelin doğruluğuyla doğrudan ilişkilidir.

Yukarıdaki yetenekler belirli sayılara yansıtılmıştır ve Forrester raporu, Baidu'nun AI platformuna, diğer satıcıların önemli ölçüde önünde, veri yetenekleri için 5 üzerinden 5 (puan üzerinden) bir puan verir.

**İkincisi model eğitimidir. **

Bu, yalnızca profesyonel geliştiricilere değil, aynı zamanda yapay zeka algoritmalarında uzmanlaşmamış iş adamlarına da yönelik olan pazar talebi açısından en son trendin en belirgin yönlerinden biridir, bu nedenle yetenekler sağlayan AI/ML platformunun kullanımı kolay ve esnektir.

Baidu'nun AI platformunun uygulamasına bakın.

Bir yandan "genişliğe" önem verir ve resim, video, metin ve konuşma gibi çeşitli verilerin modellenmesini ve eğitilmesini destekler.

Modelleme yöntemi de çok esnektir ve not defteri/WebIDE geliştirme, sürükle ve bırak görsel geliştirme, komut dosyası parametre ayarlama, özel işler vb. gibi çeşitli modelleme yöntemlerini destekler ve farklı profesyonel seviyelere sahip kişiler için yüksek hassasiyetli modellerin özelleştirilmiş geliştirilmesini tamamlayabilir.

Diğer tarafta "derinlik" var. Baidu'nun yapay zeka platformu, kendi kürek algoritması ekibinin desteğiyle çok sayıda sahne operatörünün derinlemesine optimizasyonunu yaptı. Görüntü sınıflandırması, nesne algılama, metin sınıflandırması, dizi açıklaması vb. dahil.

Örneğin, Paddle operatörüne dayalı olarak derinlemesine optimize edilmiş PP YOLO, nesne algılama alanında YOLO V3 kıyaslamasını aştı.

Kullanım kolaylığı da büyük bir odak noktasıdır. Baidu AI platformunda, sıfır kod modelleme ve görsel modelleme gerçekleştirilebilir. İlkinde, kullanıcıların modellemeye başlamak için yalnızca veri yüklemesi ve bir tür seçmesi gerekir. İkincisi, bileşenleri sürükleyip bırakarak ve her parçanın parametrelerini ayarlayarak bir modelleme süreci oluşturabilir.

Buna ek olarak, yapay zeka bilgi işlem miktarı yılda en az 10 kat artıyor ve derin öğrenme eğitiminde görev kaynaklarını ayarlama yeteneği özellikle önemli hale geldi. Baidu'nun yapay zeka platformu, çok makineli ve çok kartlı dağıtılmış eğitimi destekler ve çeşitli bilgi işlem kaynakları sağlar.

Buna ek olarak, Baidu'nun kendisi süper büyük modellerin eğitiminde zengin deneyime sahiptir ve kendi yeteneklerini görsel büyük modellere, üretken yapay zekaya vb. entegre edebilir. Örneğin, otomatik hiper parametre araması, dengesiz verilerin otomatik olarak işlenmesi ve ultra büyük ölçekli ön eğitim gerçekleştirilebilir.

Sonuç olarak, Baidu AI platformunda, programlama verimliliğini artırmak için birçok geliştirme aracı da görebilirsiniz.

Yetkinliğin üçüncü boyutu akıl yürütmedir. **

Büyük modellerin geliştirilmesiyle, çıkarım pazarı daha da genişleyecek ve hatta katlanarak büyüyecek, bu da AI/ML platformları için büyük zorluklar doğuruyor.

Baidu'nun yapay zeka platformu açısından bakıldığında, temel olarak geliştirme verimliliği, performans optimizasyonu, esneklik ve kapsamlılığa odaklanırlar.

Çıkarım modülü Model Serve, en yaygın Paddle, Tensor Flow ve PyTorch'un yanı sıra bilimsel hesaplama için Matlab/R ve makine öğrenimi için Xg boost dahil olmak üzere 16 AI çerçevesini destekler.

Performans optimizasyonu açısından, heterojen çıkarım çalışanları elde etmek için zamanlama katmanında doğrudan bir eşzamansız çıkarım zamanlayıcısı soyutlanır, tüm sunucunun performansını ve GPU kullanımını 1 kattan fazla artırır.

Aynı zamanda, otomatik toplu işlemeyi destekler, farklı uzunluklardaki görevleri sınıflandırır ve heterojen kaynaklardan tam olarak yararlanmak için benzer boyutlardaki görevleri aynı toplu iş içinde derler, bu da eşzamansız ayırma temelinde verimliliği %70 oranında artırabilir.

Odaklanılması gereken dördüncü alan uygulamadır. **

Raporda yer alan uygulama, temel olarak her bir platformun uygulama verimliliğini incelemektedir.

Yani, verileri hızlı bir şekilde iş üretkenliğine dönüştürmek için mevcut kaynakların nasıl kullanılacağı.

Baidu'nun yapay zeka platformu, veri toplama ve temizlemeden model geliştirme ve eğitime, model yönetiminden bulut ve çevrimdışı çıkarım hizmeti yönetimine kadar yapay zeka geliştirme süreci için tam yaşam döngüsü yönetimi yetenekleri sağlayabilir.

Baidu AI platformunun, Çin'de Bilgi ve İletişim Teknolojileri Akademisi'nin MLOps standardının amiral gemisi seviyesine ulaşan ilk platform olduğunu belirtmekte fayda var.

Şu anda, Baidu'nun AI platformunun yetenekleri finans, enerji ve ulaşım gibi sektörlere ihraç edildi. Şanghay Pudong Kalkınma Bankası, Pekin Bankası'nın yanı sıra Devlet Şebekesi, Çin Güney Elektrik Şebekesi vb.

2022'de Baidu'nun akıllı bulut yapay zeka platformunun genel bulut ödeme yapan kullanıcılarının sayısı %49, özelleştirilen müşteri sayısı %32 ve geliştirici sayısı yaklaşık %40'lık bir büyüme oranıyla 1.228 milyon artacak; Geri alım oranı yıldan yıla arttı ve kilit sektörlerde geri alım oranı %50'ye ulaştı.

Son olarak, mimari açıdan, Baidu'nun yapay zeka platformunun mimari tasarımı Forrester puanında tam puan aldı.

Tek cümleyle özetleyecek olursak, Baidu'nun yapay zeka platformu "lider" seviyesine ulaşmış, yani bunu başarmış:

Birçok algoritma, araç, hızlı çalışma, iyi sonuçlar vardır ve ayrıca güvenlik ve kullanım kolaylığı sağlarken sunuculardan ve insan gücünden tasarruf sağlar.

Baidu'nun yapay zeka platformunun genel yeteneklerinin analizi yoluyla, bu araçların ve fikirlerin çoğunun mevcut büyük model trendinin yeni ihtiyaçlarıyla uyumlu olduğunu bulmak zor değil.

Aslında, teknoloji yönündeki köklü değişiklikler bağlamında, sadece mevcut mimariyi talepteki değişikliklere uyum sağlayacak şekilde ayarlama eğilimi değil, aynı zamanda bununla başa çıkmak için yeni yollar önerme eğilimidir.

Büyük modeller çağında, yapay zekanın bulut üzerindeki yeni rekabet modeli önceden belirlendi

Peki, büyük model dalgasının etkisiyle, AI/ML platformlarına yönelik pazar talebinde ne gibi yeni değişiklikler oldu?

Geçmişte, birçok CV ve NLP modeli SOTA olarak adlandırılıyordu, ancak yine de sektördeki temel olmayan işlerde daha sık kullanılıyorlardı. Şimdi, geleneksel iş akışlarını alt üst etme konusundaki inanılmaz yeteneğiyle, büyük modeller giderek daha fazla tanınmaya başlıyor ve çeşitli endüstrilerdeki zeka darboğazını aşmanın anahtarı olarak kabul ediliyor.

Ancak bulut satıcıları için bu, büyük modeller çağının küçük modeller çağında "sıfırdan başladığı" anlamına gelmez.

Aslında, büyük modellerin uygulanmasının derinleşmesiyle birlikte, ajanlar gibi teknik alanlar giderek daha fazla ilgi çekmiştir. Çekirdek, büyük modelin kendi yeteneklerine dayanması ve üretim senaryosunda daha hızlı ve daha değerli olduğu düşünülen pratik uygulamalardaki sorunu çözmek için küçük modeli olgun zamanlama ile birleştirmesi gerçeğinde yatmaktadır.

Bu nedenle, büyük modellerin açtığı "yeni dönem"de, AI/ML platformlarının "liderleri" için, küçük modeller çağındaki teknik birikim ve büyük modeller çağındaki teknolojik yenilik tamamlayıcı ve vazgeçilmezdir.

Baidu'nun "yeni dönemdeki" yapay zeka platformu cevap kağıdını teslim etti - Baidu Akıllı Bulut Qianfan Büyük Model Platformu buna bir örnektir.

Tek noktadan kurumsal düzeyde büyük model platformu olan Baidu Akıllı Bulut Qianfan Platformu, esasen Baidu'nun çip katmanı, çerçeve katmanı, model katmanı ve uygulama katmanındaki derin birikiminin ürünüdür.

Beş açıdan somutlaştırılmıştır:

İlk olarak, bilgi işlem gücü düzeyinde, Baidu'nun akıllı bulut Qianfan platformu, verimli ve uygun maliyetli heterojen bilgi işlem hizmetleri sağlayabilir.

Büyük model eğitimi sürecinde, dağıtılmış paralel eğitim stratejisi ve mikrosaniye düzeyinde ara bağlantı yetenekleri sayesinde, Baidu Qianfan platformunda 10.000 kart ölçekli küme eğitiminin hızlanma oranı %95'e ulaşabilir. Aynı zamanda, Vanka kümesinin etkin eğitim süresi% 96'ya ulaşabilir, bu da bilgi işlem gücü ve zaman maliyetini büyük ölçüde azaltır.

İkincisi, model düzeyinde, Baidu Qianfan platformu, Wenxin büyük modeli, Llama serisi, ChatGLM vb. dahil olmak üzere yurtiçinde ve yurtdışında 44 ana akım büyük modeli yönetti ve kullanıcıların API'leri hızlı bir şekilde çağırmasını ve doğrudan büyük model yetenekleri elde etmesini destekliyor.

Üçüncü taraf büyük modeller için Baidu Qianfan platformu, Çince geliştirme, performans geliştirme, bağlam geliştirme vb. dahil olmak üzere hedefli bir şekilde optimize edilmiştir.

Baidu, Baidu'nun Qianfan platformundaki büyük model API çağrılarının sayısının yüksek bir hızla artmaya devam ettiğini açıkladı. Şu anda, Baidu Qianfan platformu 20.000'den fazla müşteriye hizmet vermiştir.

Üçüncüsü, mevcut büyük modellere dayalı ikincil geliştirme yapmak isteyen müşteriler için Baidu Qianfan platformu, büyük modellerin yeniden eğitilmesi, ince ayarı, değerlendirilmesi ve devreye alınması için tam bir yaşam döngüsü araç zincirinin yanı sıra belirli iş senaryoları için hızlı model optimizasyonu gerçekleştirebilen 41 yüksek kaliteli veri kümesi sağlar.

Dördüncüsü, uygulama düzeyinde, işletmelerin büyük modellere dayalı yapay zeka tabanlı uygulamalar geliştirme ihtiyaçlarına yanıt olarak, Baidu Qianfan platformu bir dizi yetenek bileşeni ve çerçevesi sağlar.

Örneğin, geliştiricilerin hızlı mühendisliğe aşina olmasalar bile büyük model yanıtlarının kalitesini hızla artırabilmeleri için 226 yerleşik şablon vardır.

Baidu Intelligent Cloud, 17 Ekim'deki Baidu Dünya Konferansı'nda "Baidu Qianfan AI Yerel Uygulama Geliştirme Çalışma Tezgahı"nı da piyasaya sürdü. Spesifik olarak, bu "tezgah" iki bölümden oluşur: uygulama bileşenleri + uygulama çerçeveleri.

**Uygulama bileşeni hizmetleri iki bileşenden oluşur: AI ve temel bulut. **

Bunlar arasında, AI bileşeni, yani büyük model yeteneklerinin bileşen tabanlı kapsüllenmesi, Soru-Cevap ve Düşünce Zinciri (CoT) gibi büyük dil modeli bileşenlerinin yanı sıra Wensheng diyagramı ve konuşma tanıma gibi çok modlu bileşenleri içerir.

Temel bulut bileşenleri, vektör veritabanları ve nesne depolama gibi geleneksel bulut hizmetlerini içerir.

Uygulama çerçevesi, büyük modellerin yeteneklerine dayalı olarak yukarıdaki uygulama bileşenlerinin etkili bir kombinasyonu olarak anlaşılabilecek belirli senaryo görevlerine yöneliktir.

Şu anda Baidu Qianfan platformu, Retrieval Enhanced Generation (RAG) ve Agent gibi yaygın olarak kullanılan AI yerel uygulama çerçeveleri sağlamaktadır.

Bunlar arasında, RAG çerçevesi, profesyonel bilgiye daha doğru cevaplar vermek için kuruluşun tescilli alanındaki bilgiyi, büyük model Soru-Cevap yeteneği ile birleştirebilir.

Bu RAG çerçevesine dayanarak, Sany Heavy Industry, resmi web sitesinde akıllı müşteri hizmetleri uygulamasının geliştirilmesini ve piyasaya sürülmesini hızlı bir şekilde gerçekleştirdi.

Baidu Group'un başkan yardımcısı ve Baidu Akıllı Bulut İş Grubu'nun başkanı Shen Dou, binlerce uzun kelimeli belgeyi işlemeniz gerekse bile, böyle bir "küçük asistan" oluşturmanın maliyetinin sadece birkaç yüz yuan olduğunu açıkladı; Bundan sonra, kullanıcılar için her bir bilginin maliyeti sadece birkaç senttir.

Ajan çerçevesine dayalı olarak, büyük model, insanlar tarafından verilen görevleri otomatik olarak parçalarına ayırabilir, görevleri işbirliği içinde tamamlamak için çeşitli bileşenleri otomatik olarak planlayabilir ve çağırabilir ve aynı zamanda kendi yeteneklerini geliştirmek için görev tamamlama etkisine göre kendi kendine geri bildirim sağlayabilir.

Şu anda, bu ajan çerçevesine dayanarak, Zhongtian Iron and Steel, görev talimatlarının otomatik olarak algılanmasını, ayrıştırılmasını ve yürütülmesini gerçekleştirmek için akıllı bir "kurumsal zamanlama merkezi" inşa etti.

Örneğin, çelik çıktısının standartlara uygun olmadığı tespit edildiğinde, büyük model, uyumsuzluğun nedenini bulmak, üretim programını zamanında ayarlamak ve sevk memurunu bilgilendirmek için bir e-posta göndermek için platform tarafından yönetilen çeşitli kaynakları ve API'leri otomatik olarak çağırabilir.

Son olarak Baidu Qianfan, yapay zeka yerel uygulamalarının arz tarafını ve talep tarafını birbirine bağlayan ve büyük ölçekli model iş fırsatları için bir buluşma yeri sağlayan "AI Native App Store"u da piyasaya sürdü.

Bir yandan, Baidu'nun akıllı bulut Qianfan büyük model platformunun hızlı lansmanının, Baidu'nun kendi büyük model teknolojisinin geliştirilmesinden yararlandığını görmek zor değil; Öte yandan, Baidu'nun yapay zeka platformunun yıllar içinde biriktirdiği ürün yetenekleri ve sektördeki zengin pratik deneyimi, Baidu'nun Qianfan platformunun uygulama tarafında etkili bir rol oynamada başı çekmesini sağladı.

IDC verilerine göre, Çin'in AI genel bulut hizmeti pazarı 2022'de %80,6'lık pozitif bir büyüme gösterecek ve toplam pazar büyüklüğü 7,97 milyar yuan'a ulaşacak.

IDC analizi, üretken yapay zeka ve büyük modellerin uygulanmasının şu anda emekleme aşamasında olduğuna ve bu yeteneklerin genel bulutta daha hızlı güncellenebileceğine ve yinelenebileceğine ve bunun da kısa vadede yapay zeka genel bulut hizmetlerine önemli faydalar sağlayacağına inanıyor.

Gartner ayrıca, üretken yapay zekanın büyük modeller tarafından yönlendirildiğine dikkat çekiyor ve bu da sağlam ve yüksek düzeyde ölçeklenebilir bir bilgi işlem altyapısı için gereksinimleri ortaya koyuyor. "Bulut, mükemmel bir çözüm ve platform sağlıyor ve üretken yapay zeka yarışındaki kilit oyuncular, en iyi bulut satıcıları olmalı."

Forrester'ın en son raporuyla birleştiğinde, bulut satıcıları için yapay zeka bulut hizmetlerinin rekabetin yeni odak noktası haline geldiği görülebilir.

Ve rekabet gücünün nasıl ölçüleceği, şimdi değerlendirme kriterleri yavaş yavaş netleşiyor.

Son tahlilde, iki temel husus vardır:

Birincisi, geliştiriciler ve kurumsal kullanıcılar açısından bakıldığında, AI bulut hizmeti platformunun yeteneğinin, karmaşık işletmelerin karşılaştığı pratik sorunları ve özellikle büyük modeller dalgası altında akıllı yükseltme sürecinde profesyonel yeteneklerin eksikliğini gerçekten uygun maliyetli bir şekilde çözüp çözemeyeceğidir.

İkincisi, teknoloji trendleri açısından bakıldığında, büyük modellerle daha yakından entegredir.

Baidu'nun yapay zeka platformunun düzeni, rekabet ortamındaki en son değişikliklerde önde gelen yapay zeka bulut satıcıları tarafından verilen bir referans yanıt olarak kabul edilebilir.

Sonuçlara gelince? Daha fazla iniş durumunda, gerçek bölümü görebilirsiniz.