- Chủ đề
20k Phổ biến
53k Phổ biến
4k Phổ biến
16k Phổ biến
30k Phổ biến
988 Phổ biến
93k Phổ biến
26k Phổ biến
26k Phổ biến
7k Phổ biến
- Ghim
20k Phổ biến
53k Phổ biến
4k Phổ biến
16k Phổ biến
30k Phổ biến
988 Phổ biến
93k Phổ biến
26k Phổ biến
26k Phổ biến
7k Phổ biến
Cơn sốt mô hình lớn: chiếc bánh ngọt ngào nhất và khó nhằn nhất
Tác giả 丨 Bai Jiajia
Biên tập viên người Mỹ丨Fisherman
Nguồn: Phòng thí nghiệm nghiên cứu dựa trên silicon
Ghi chú của biên tập viên:
Một bên là cuồng tín, một bên là lạnh lùng, đây là hiện trạng của ngành công nghiệp người mẫu quy mô lớn của Trung Quốc, "Thời đại hỗn loạn" có thể là cái tên thích hợp nhất cho ngành công nghiệp này. Trong sáu tháng qua, công nghệ và con người, công nghệ và công nghiệp, nền văn minh nhân loại và nền văn minh công nghệ đã bước vào một giai đoạn tái thiết mới. Đằng sau sự thay đổi này không chỉ là sự tiến bộ của công nghệ mà còn là sự thăng tiến của những người chủ chốt và các công ty chủ chốt.
Là người quan sát tiên phong của kỷ nguyên thông minh, "Văn phòng nghiên cứu dựa trên silicon" chú ý đến tất cả các câu chuyện liên quan đến công nghệ. Hôm nay, chúng tôi sẽ khởi động kế hoạch "Thời đại hỗn loạn của các mô hình quy mô lớn", bắt đầu từ việc giải cấu trúc của các mô hình quy mô lớn và chuyển ống kính sang các công ty và con người đi đầu trong làn sóng này, chia sẻ và giải thích những hiểu biết độc đáo của họ cho độc giả.
Bài viết này là bài viết thứ hai được lên kế hoạch trong loạt bài này: "Cơn sốt ứng dụng của các mô hình lớn: Chiếc bánh ngọt ngào nhất và chặng đường khó khăn nhất". Phần 1: Thời đại hỗn loạn của các mô hình lớn: Mâu thuẫn, khác biệt và tương lai
"Tôi đã nhìn thấy những thứ mà con người các bạn sẽ không bao giờ tin được. Tôi đã nhìn thấy những chiếc tàu chiến bốc cháy trên vành đai Orion, và tôi đã nhìn thấy tia C nhấp nháy trong bóng tối gần Cổng Tannhauser. Tất cả những khoảnh khắc này, sẽ trôi qua theo thời gian, giống như những giọt nước mắt biến mất trong cơn mưa."
Đây là đoạn độc thoại cuối cùng trong bộ phim "Blade Runner", do người sao chép Roy Batty nói.
Dòng này sau đó đã được "Người quan sát" của Anh chọn là khoảnh khắc thứ sáu trong mười khoảnh khắc kinh điển nhất trong lịch sử điện ảnh, và thường được coi là đại diện cho các tác phẩm khoa học viễn tưởng.
Theo một cách nào đó, đoạn văn này đang trở thành hiện thực. Ngày nay, mô hình quy mô lớn từng khiến thế giới rơi vào điên cuồng đang hấp thụ tri thức toàn cầu với tốc độ không thể tưởng tượng nổi, dòng người, vật và sự việc đằng sau những nhân vật đó có thể không đơn giản như Starheap Wars.
Còn những học giả, kỹ sư, doanh nhân đã làm nên tất cả những điều này vẫn đang chờ đợi, có lẽ họ không thể biết được họ muốn chờ đợi điều gì, những thăm dò công nghệ tinh vi hơn? Công cụ sản xuất hiệu quả hơn? Một siêu ứng dụng với nhiều tiền hơn?
Hay một replicant như Roy Batty, làm vơi đi nỗi cô đơn gần như tuyệt vọng của loài người khi ngước nhìn dải ngân hà.
nó có đến không
nó mang lại những gì
Nó đã xảy ra như thế nào?
Nó mọc đầu tiên ở đâu?
Sự khác biệt giữa Trung Quốc và nước ngoài là gì?
……
Trước những mô hình quy mô lớn vô tận ngày nay, lo lắng hay mong đợi đã quá muộn, đối với đối tác sẽ đồng hành lâu dài với chúng ta trong tương lai, nghi thức chào mừng tốt nhất chính là nhìn chằm chằm vào nó.
Bên C cuộn sang bên B, nguồn mở tác động đến nguồn đóng
Sự xuất hiện của ChatGPT giống như trí tuệ nhân tạo gõ cửa nhà bạn.
Nó được phát hành ra công chúng vào ngày 30 tháng 11 năm 2022. Chỉ trong hai tháng, ChatGPT đã thành công vượt mốc 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng, khiến nó trở thành ứng dụng tiêu dùng phát triển nhanh nhất trong lịch sử.
Vào đầu tháng 3, Codeway Dijital đã phát triển Chat with Ask AI dựa trên API ChatGPT, với chức năng hỏi đáp mạnh mẽ, doanh thu nửa đầu năm của nó đã vượt 16 triệu đô la Mỹ (khoảng 112 triệu Nhân dân tệ), trở thành đường đua AI+Chatbot có lượt tải xuống và doanh thu cao nhất.
**Thành công của ChatGPT dường như chỉ ra rằng logic kinh doanh của các ứng dụng AI dành cho người dùng C-end được thiết lập - bàn giao sản phẩm cho người dùng và họ sẽ khám phá những khả năng vô tận do AI mang lại. Trong quá trình này, một đường cong thu nhập tuyệt vời cũng sẽ Sau đó nổi lên. **
Thật không may, mọi thứ không đơn giản như vậy.
Vào ngày 4 tháng 7, công ty phân tích web Similarweb đã công bố dữ liệu cho biết số lượt truy cập toàn cầu của ChatGPT trong tháng 6 đã giảm 9,7% so với tháng trước và số lượng khách truy cập giảm 5,7% so với tháng trước.
Character.AI có thể bắt chước tính cách của những người nổi tiếng trong ngành giải trí, nhân vật lịch sử và nhân vật hư cấu để trò chuyện, đứng thứ hai trong số tất cả các công cụ AI tương tự.
Về vấn đề này, nhà phân tích David Carr của Similarweb cho biết: "Từ giờ trở đi, các chatbot phải chứng minh được giá trị của chúng và không coi mọi thứ là điều hiển nhiên."
Ở một mức độ nào đó, sự sụt giảm số lượt truy cập vào ChatGPT và Character.AI cho thấy rằng các ứng dụng AI dành cho người dùng C-end đã dần đạt đến giới hạn trên và điều này cho thấy—
**Người dùng không quá quan tâm đến việc khám phá khả năng của AI một cách độc lập. Tích hợp sâu AI với các tình huống ứng dụng và "đặt búa cạnh đinh" là điều kiện cần thiết để các mô hình lớn đổ bộ. **
Microsoft đã dẫn đầu trong việc trở thành "người khuân vác búa".
Sử dụng công nghệ của OpenAI, công ty mẹ của ChatGPT, Microsoft đã ra mắt Microsoft 365 Copilot và tại hội nghị Inspire hàng năm vào ngày 18 tháng 7, Microsoft đã đưa ra mức giá $30 mỗi tháng cho khách hàng thương mại.
**Bằng cách kết hợp với các kịch bản của riêng mình, Microsoft đã bắt tay vào con đường kiếm tiền vững chắc hơn và đây cũng là mô hình của nhiều công ty lớn đang thử nghiệm AI dưới nước hiện nay. . **
Giống như công nghệ chế tạo robot tiên tiến nhất trong "Blade Runner" được kiểm soát chặt chẽ bởi tập đoàn Taylor.
Tuy nhiên, diễn biến thực tế thường kịch tính hơn phim ảnh. Gần đây, Meta, cũng là một gã khổng lồ Internet, đã công bố mô hình cơ bản Llama2 mã nguồn mở, được phân phối bởi Microsoft Cloud và được các doanh nghiệp sử dụng thương mại miễn phí, bắn phát súng đầu tiên của " chống độc quyền công nghệ”.
Xét từ kết quả đánh giá, Llama2 vẫn còn một khoảng cách nhất định so với GPT-4, đồng thời có những ưu nhược điểm riêng với GPT-3.5, hiện là mô hình mã nguồn mở tốt nhất trên thị trường.
Nhưng chính xác thì điều này có nghĩa là gì?
Lấy ví dụ về sự phân chia các cấp độ mô hình lớn của Huawei, nó có thể được chia thành các mô hình lớn cơ bản (mô phỏng các chức năng của con người, chẳng hạn như ngôn ngữ và tầm nhìn), các mô hình lớn của ngành (theo sự phân chia ngành, các chức năng của nhiều mô hình lớn cơ bản có thể được phối hợp) và các Mô hình kịch bản (tương ứng với các kịch bản cụ thể trong ngành, chẳng hạn như trợ lý cửa hàng, hậu cần chuỗi cung ứng và tối ưu hóa phân tử nhỏ).
Mã nguồn mở Llama2 của Meta là một mô hình ngôn ngữ lớn trong mô hình lớn cơ bản, không yêu cầu lượng dữ liệu lớn để huấn luyện mô hình mà chỉ cần một kho văn bản lớn. Thông qua tinh chỉnh, các doanh nhân mô hình quy mô lớn có thể phát triển các ứng dụng AI phù hợp với các ngành hoặc kịch bản tương ứng.
"Máy ảnh Miaoya", gần đây đột nhiên bùng nổ ở Trung Quốc, là một người hưởng lợi từ nguồn mở.
Stable Diffusion (SD) là một trong những công cụ vẽ AI hot nhất hiện nay, là một dự án mã nguồn mở miễn phí mà bất kỳ ai cũng có thể triển khai và sử dụng miễn phí. Theo dự báo thị trường, nguyên tắc của "Máy ảnh Miaoya" là giải quyết vấn đề ngẫu nhiên trong đầu ra hình ảnh SD thông qua trình cắm mô hình LoRA.
LoRA thực sự là một công nghệ tinh chỉnh mô hình miễn phí và mở cửa cho công chúng. Vào ngày 25 tháng 7, Alibaba Cloud đã đưa ra kế hoạch đào tạo và triển khai cho toàn bộ loạt phiên bản của Llama2 tại Trung Quốc, bao gồm cả tinh chỉnh LoRA.
Từ ChatGPT đối mặt trực tiếp với người tiêu dùng C-end, đến sự kết hợp của Microsoft giữa các mô hình lớn với các kịch bản riêng và sau đó đẩy chúng đến người tiêu dùng hoặc doanh nghiệp, sau đó đến Llama2 mã nguồn mở Meta, cung cấp các mô hình lớn cơ bản và dịch vụ tinh chỉnh cho doanh nghiệp, ** nhiều con đường để thúc đẩy quy mô lớn Đằng sau sự đổ bộ của mô hình, có những người chơi mô hình quy mô lớn đang cố gắng mở ra vòng khép kín kinh doanh càng sớm càng tốt và việc xem xét rút tiền để hỗ trợ lặp lại công nghệ cũng là một kế hoạch dài hạn đầu tư xây dựng hệ sinh thái công nghiệp AI và tranh giành quyền nói. **
Điều đáng nói là mặc dù bài viết sử dụng Microsoft, OpenAI và Meta làm ví dụ nhưng điều đó không có nghĩa là chúng bị giới hạn trong các con đường tương ứng. con đường, và Điều này cũng làm cho tình hình chiến đấu trở nên lo lắng hơn.
Ví dụ: theo một bài báo được xuất bản bởi The Information vào ngày 24 tháng 7, mô hình ngôn ngữ quy mô lớn mã nguồn mở mà OpenAI đang phát triển hiện có tên mã là G3PO và lịch phát hành vẫn chưa được xác định trong nội bộ.
Thật thú vị, mặc dù Zuckerberg đã tuyên bố trên Facebook rằng "nguồn mở thúc đẩy sự đổi mới vì nó cho phép nhiều nhà phát triển hơn sử dụng các công nghệ mới... Tôi tin rằng nếu hệ sinh thái cởi mở hơn thì sẽ có nhiều tiến bộ hơn", Nhưng trong một cuộc gọi hội nghị vài ngày sau, anh ấy đề xuất rằng anh ấy sẽ tính một phần doanh thu từ việc bán lại dịch vụ cho các công ty điện toán đám mây lớn như Microsoft, Amazon và Google.
Dữ liệu có thể trở thành con hào mạnh nhất đối với các công ty Trung Quốc
Dai Yusen, đối tác quản lý của ZhenFund, có một phép so sánh khéo léo về vòng khởi nghiệp mô hình quy mô lớn này: sự xuất hiện của GPT-3 tương đương với việc khám phá ra một lục địa mới và ChatGPT-4 giống như khám phá ra vàng ở một lục địa mới.
Hành trình bắt kịp của công ty Trung Quốc giống như biết Thế giới mới và vàng ở đâu, biết OpenAI đang đi bằng thuyền và biết hình dáng chung của con thuyền nhưng không có bản đồ chi tiết.
Vì vậy, đối với những người chơi mô hình cỡ lớn của Trung Quốc, việc tìm nguồn hàng vào bờ trong chuyến hải hành dài ngày này là vấn đề sinh tử.
Cập bến là tìm bến đỗ cho mô hình lớn và hình thành mô hình kinh doanh bền vững.
Không thể phủ nhận rằng giữa chip trí tuệ nhân tạo trong nước và các tiêu chuẩn đẳng cấp thế giới vẫn còn một khoảng cách nhất định, bị hạn chế bởi các lệnh trừng phạt chip, các công ty Trung Quốc khó có thể mở rộng quy mô sức mạnh tính toán.
Ngoài ra, về mặt thuật toán, bao gồm nhiều mô hình lớn khác nhau như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, âm thanh và đa phương thức, Trung Quốc có một số lợi thế nhất định, nhưng bản thân thuật toán và sức mạnh tính toán bổ sung cho nhau nên cũng tạm thời ở vị trí dẫn đầu. cùng vị trí với OpenAI và các nhà lãnh đạo ngành khác.một khoảng cách nhất định.
Trước tình hình hiện nay, các doanh nghiệp trong nước phải nỗ lực về dữ liệu nếu không muốn tụt hậu trong làn sóng AI này.
**Nói cách khác, một trong những rào cản cốt lõi đối với những người chơi mô hình quy mô lớn của Trung Quốc trong vòng cạnh tranh này là dựa trên dữ liệu được hình thành tại thị trường Trung Quốc. **
Tuy nhiên, dữ liệu chất lượng cao thường chứa một số lượng lớn bí mật của công ty, thậm chí không được phép tải lên mạng bên ngoài chứ đừng nói đến việc gửi cho các công ty khác để phát triển mô hình quy mô lớn.
Vào tháng 3 năm nay, "nhà kinh tế" truyền thông Hàn Quốc đã đưa tin rằng có ba trường hợp liên quan đến việc sử dụng sai và lạm dụng ChatGPT trong Samsung, dẫn đến dữ liệu đo lường thiết bị bán dẫn, sản lượng sản phẩm và nội dung khác được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu học tập ChatGPT, gây ra hậu quả nghiêm trọng. thiệt hại cho công ty.
Chính vì nguy cơ rò rỉ thông tin và chi phí tin tưởng cao giữa các doanh nghiệp mà các công ty mô hình quy mô lớn nước ngoài thường bắt đầu tăng quy mô mô hình quy mô lớn, thiết lập hệ sinh thái công nghiệp và sau đó theo dõi các ứng dụng.
Ở một mức độ nào đó, "Thư cam kết tự nguyện" vừa được các công ty như Microsoft, OpenAI và Amazon ký tại Nhà Trắng không chỉ là phản ứng trước những lo ngại của xã hội do sự phát triển nhanh chóng của AI, mà còn là một tín hiệu cho thị trường , hy vọng sẽ nhận được nhiều tổ chức xã hội và sự tin tưởng của doanh nghiệp.
** Trở lại Trung Quốc, dưới sự dẫn dắt của quyền lực quốc gia, các doanh nghiệp nhà nước và chính quyền địa phương tương đối cởi mở với các mô hình quy mô lớn, đồng thời các ứng dụng, hệ sinh thái và xây dựng mô hình đang phát triển đồng thời. **
Ví dụ: mô hình quy mô lớn Pangea của Huawei đã hạ cánh tại "Mỏ than Lilou" quy mô lớn hiện đại với trữ lượng khai thác lớn nhất và tuổi thọ mỏ dài nhất ở tỉnh Sơn Đông.
Vào tháng 10 năm 2022, Huawei đã ký một khuôn khổ hợp tác với Yunding Technology, một công ty con của Tập đoàn Shanneng, để triển khai đầy đủ các mỏ, trí tuệ nhân tạo, cơ sở hạ tầng CNTT-TT, công viên thông minh, đào tạo nhân tài, thiết bị đeo thông minh, thiết bị đầu cuối khai thác và giải pháp CNTT-TT cho các kịch bản của ngành. sự hợp tác.
Kể từ đó, các chuyên gia của hai bên đã đi sâu vào tuyến đầu của mỏ và tham gia sâu vào việc áp dụng các mô hình quy mô lớn, vào thực tế sản xuất, 21 chuyên ngành thuộc 9 bộ môn bao gồm khai thác than, đào lò, vận tải chính, vận tải phụ, nâng, giám sát an toàn, chống cọ rửa, rửa và luyện cốc đã được khai quật.Các kịch bản ứng dụng, liên tục nâng cấp mô hình và chính thức phát hành mô hình lớn AI đầu tiên trong lĩnh vực khai thác vào ngày 18 tháng 7 năm nay.
Những câu chuyện tương tự cũng xảy ra với các công ty như Baidu và HKUST Xunfei.
Vào ngày 27 tháng 6 năm nay, Bắc Kinh đã công bố đợt đầu tiên gồm 10 trường hợp ứng dụng điển hình của các mô hình công nghiệp quy mô lớn, hầu hết là các lĩnh vực "cốt lõi" như quản trị đô thị, tài chính thông minh, chăm sóc sức khỏe và hiện đại hóa công nghiệp.
Chúng bao gồm "Trợ lý kiến thức kiểm tra vận hành thiết bị được trang bị Mô hình lớn NLP trong ngành điện" do Baidu và Đơn vị nghiên cứu lưới điện thông minh của State Grid đồng phát triển, có thể cải thiện các chỉ số F1 về phân đoạn từ chuyên nghiệp điện năng và nhận dạng thực thể nhạy cảm tiếp thị điện năng bằng 9,27 % và 13,28%, đạt 92,376% và 94,947%;
"Mô hình não lớn đô thị" do iFLYTEK và Zhongguancun Science City City Brain đồng phát triển giải quyết các vấn đề như hạn chế truy cập và ứng dụng tài nguyên dữ liệu quản trị đô thị, khả năng khái quát hóa yếu của các mô hình dịch vụ quản trị đô thị và bảo mật thông tin trong thời đại trí tuệ nhân tạo.
** Do đó, các công ty Trung Quốc đã bắt tay vào một con đường duy nhất - từ các mô hình lớn trong ngành đến các mô hình lớn nói chung, và sau đó xem xét loại công nghệ mô hình quy mô lớn nào là cần thiết để triển khai các ứng dụng trên quy mô lớn. **
**Và quy trình này cũng phù hợp với sự đồng thuận chung của ngành về sản xuất dữ liệu chất lượng cao—giảm ngưỡng bằng cách phổ biến AI, đồng thời triển khai AI trong ngành, sau đó tích lũy và thu thập dữ liệu chất lượng cao hơn, và cuối cùng đẩy mô hình về phía trước Lặp lại nhanh chóng. **
Lý do tại sao các kịch bản ứng dụng mô hình quy mô lớn trong nước khác với các kịch bản ở nước ngoài về cơ bản là do sức mạnh tính toán và thuật toán không chiếm ưu thế, quốc gia và doanh nghiệp tạo thành một lực lượng chung để đẩy nhanh sự phát triển của "mô hình dữ liệu-dữ liệu "bánh đà.
**Và điều thực sự quyết định hướng đi trong tương lai trong đợt cập bến này thực sự là liệu một thị trường dữ liệu với chất lượng, tính thanh khoản và bảo mật cao có thể được xây dựng ở Trung Quốc hay không. **
Vài ngày trước, Hiệp hội Tiêu chuẩn Truyền thông Trung Quốc và Học viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trung Quốc đã công bố "Báo cáo Nghiên cứu Phát triển Cơ sở dữ liệu (2023)". Báo cáo chỉ ra rằng quy mô thị trường cơ sở dữ liệu toàn cầu vào năm 2022 sẽ là 83,3 tỷ đô la Mỹ, và quy mô thị trường cơ sở dữ liệu của Trung Quốc sẽ là 5,97 tỷ đô la Mỹ (khoảng 40,36 tỷ đô la Mỹ. tỷ nhân dân tệ), chiếm 7,2% thế giới.
** Đâu là bánh ngọt nhất? **
Tóm lại, có hai xu hướng trong toàn bộ đường đua mô hình lớn.
**Một là các công ty hàng đầu đang chuyển từ ứng dụng bên C sang bên B. Một số người chơi chọn tích hợp tài nguyên của riêng họ và thiết lập hệ thống dịch vụ toàn chuỗi từ cơ sở dữ liệu đến ứng dụng công nghiệp. Phần khác chọn xây dựng một chuỗi lớn -nền tảng mô hình quy mô để tích hợp với các doanh nghiệp vừa và nhỏ Tạo thành một lực lượng chung để tấn công những người chơi hàng đầu. **
**Thứ hai, các công ty nước ngoài là những công ty đầu tiên triển khai các mô hình quy mô lớn theo kịch bản của riêng họ và các công ty trong nước được tích hợp sâu với các ngành thực tế để tạo thành bánh đà dữ liệu. **
Giữa cơn thủy triều lên xuống, “miếng bánh ngọt ngào nhất” trong tầng ứng dụng của chuỗi ngành AI dần lộ diện.
** Đánh giá từ tình hình hiện tại, mô hình quy mô lớn ngôn ngữ và mô hình quy mô lớn trực quan là con đường thương mại hóa rõ ràng nhất và là mô hình quy mô lớn tập trung nhất trên thị trường. **Ngoài các ứng dụng trực tiếp đến người tiêu dùng như ChatGPT và Miaoya Camera, nó cũng đang đạt được tiến bộ ổn định trong các lĩnh vực như văn phòng hợp tác, chỉnh sửa hình ảnh và dịch vụ khách hàng thông minh.
Tuy nhiên, mức độ đồng nhất của các ứng dụng như vậy là tương đối cao, trừ khi công nghệ dẫn đầu như OpenAI, nếu không hiệu quả sẽ không khác biệt nhiều, hơn nữa, ngay cả OpenAI cũng cần liên tục giới thiệu các chức năng mới để giữ chân khách hàng.
Vào ngày 20 và 21 tháng 7, ChatGPT đã tăng số lượng tin nhắn có thể gửi qua GPT-4 và ra mắt chức năng lệnh tùy chỉnh.
Trong bối cảnh số lượng phiên bản trò chơi được phân phối ổn định, ngành công nghiệp trò chơi được kỳ vọng sẽ trở thành miếng bánh ngọt ngào nhất trong thời gian ngắn cho các ứng dụng mô hình quy mô lớn.
**Về lâu dài, mô hình lớn về cơ bản là một công cụ để nâng cao chất lượng và hiệu quả của ngành. Việc khách hàng sẵn sàng mua dịch vụ hoặc sản phẩm có liên quan trực tiếp đến những lợi ích mà mô hình lớn có thể mang lại. Do đó, để tìm ra các kịch bản ứng dụng giàu trí tưởng tượng nhất trong tương lai, các chỉ số chính cần được điều tra là quy mô của chính ngành và chiều cao của con hào. **
"Văn phòng nghiên cứu dựa trên silicon" tin rằng phương tiện năng lượng mới là lĩnh vực giàu trí tưởng tượng nhất cho các mô hình quy mô lớn trong tương lai.
Từ góc độ triển vọng phát triển, các phương tiện năng lượng mới phù hợp với xu hướng tiêu dùng "carbon thấp và thân thiện với môi trường" toàn cầu, có lợi cho việc giảm tiêu thụ năng lượng hóa dầu.
Ví dụ, vào tháng 6 năm 2022, bộ trưởng môi trường của 27 quốc gia EU đã đạt được thỏa thuận về luật bảo vệ khí hậu mới, từ năm 2035, EU sẽ chỉ cho phép ô tô không thải khí carbon dioxide lưu thông trên đường.
Từ quan điểm chỉ giảm lượng khí thải CO2, các mô hình lớn có thể tìm ra cách của họ.
Ngoài việc lái xe, bản thân toàn bộ chuỗi ngành công nghiệp ô tô cũng là một nguồn phát thải carbon lớn và luyện kim nguyên liệu thô, vận chuyển xuyên quốc gia, sản xuất và các liên kết khác là trọng tâm của việc giảm phát thải carbon. Tuy nhiên, do chuỗi công nghiệp phức tạp, dữ liệu tầm thường và các kịch bản ứng dụng rộng rãi, các công ty ô tô khó thu thập và đánh giá lượng khí thải carbon trong toàn bộ vòng đời của ô tô.
Với sự thông minh hóa của chuỗi ngành công nghiệp ô tô, nhiều dữ liệu khác nhau được truyền lên đám mây và dần dần có thể sắp xếp lộ trình giảm thiểu carbon rõ ràng. Trong quá trình này, bánh đà "dữ liệu" của mô hình lớn dự kiến sẽ trở thành " thứ năm" của ô tô. "một bánh xe" để phá vỡ các rào cản dữ liệu giữa các liên kết và hình thành một lộ trình thông minh trong chuỗi công nghiệp.
** Mặt khác, sự kết hợp giữa các mẫu xe phân khối lớn và các phương tiện sử dụng năng lượng mới thực sự là một con đường đôi bên cùng có lợi. **
Chi phí suy luận cao của các mô hình lớn là lý do khiến nhiều doanh nghiệp nản lòng. Với sự phát triển của công nghệ, các mô hình lớn được phát hành từ đám mây thành các sản phẩm và bản thân chiếc ô tô cũng có thể thực hiện một số nhiệm vụ suy luận nhất định dựa trên chip trên bo mạch và phản hồi kết quả lên đám mây. Đối với chủ sở hữu ô tô, điều này có nghĩa là các phương tiện năng lượng mới sẽ vẫn duy trì một mức độ "thông minh" nhất định mà không cần kết nối Internet, đây là một phần thưởng cho trải nghiệm người dùng.
**Tuy nhiên, vẫn còn một số khó khăn cần vượt qua trước khi mẫu xe lớn có thể thực sự trao quyền cho ngành công nghiệp xe năng lượng mới. **
Ví dụ như vấn đề lưu trữ dữ liệu.
Ngay từ năm 2017, đã có một làn sóng bùng nổ dữ liệu lớn công nghiệp ở Trung Quốc, trong đó một kịch bản điển hình là cảnh báo sớm và bảo trì các thiết bị quan trọng. Theo thuật ngữ thông thường, đó là dự đoán thời điểm thiết bị có thể tắt thông qua dữ liệu do cảm biến cung cấp và nhắc loại thiết bị nào nên được thay thế.
Tuy nhiên, sau khi triển khai thực tế, người ta thấy rằng cần ít nhất 2 đến 3 chu kỳ dữ liệu để tạo thành một mô hình dữ liệu hoàn chỉnh và chỉ riêng chi phí lưu trữ đã lên tới hàng chục triệu đồng, quá rủi ro cho doanh nghiệp.
Và điều này cũng đúng ngày nay, bởi vì việc nghiên cứu và phát triển các mô hình lớn và các lần lặp lại tiếp theo cũng yêu cầu hỗ trợ dữ liệu lớn, vì vậy các công ty ô tô ngày nay có xu hướng xây dựng nền tảng trước, kết nối dữ liệu và kinh doanh, sau đó sử dụng các mô hình lớn để tạo ra một số phù hợp.
** Thứ hai, so với các mô hình lớn tổng quát, lĩnh vực công nghiệp chú ý nhiều hơn đến sự ổn định. **
Ví dụ đơn giản, chúng tôi dùng ChatGPT để làm thơ, mong nó sáng tạo, mỗi cái mỗi khác, nhưng trong lĩnh vực công nghiệp, nếu mỗi hướng dẫn mỗi khác sẽ rắc rối lớn.
Do đó, việc tích hợp sâu các mô hình, dây chuyền sản xuất lớn phải tương tự như viết mã để tạo ra các hướng dẫn công nghiệp hoặc đề xuất các giải pháp tối ưu hóa cho các liên kết cụ thể và không thể can thiệp thực sự vào sản xuất.
Tục ngữ có câu, phúc đến từ họa, phúc đến từ họa, hai khó khăn đối với những mẫu xe cỡ lớn khi gia nhập ngành công nghiệp xe năng lượng mới thực ra lại là con hào đối với những công ty sẽ đạt được thành tựu trong lĩnh vực này trong tương lai. sự phát triển liên tục của công nghệ lưu trữ và sự xuất hiện của các nhà máy kỹ thuật số mới như "nhà máy ánh sáng đen", khả năng chống kết nối các mô hình lớn với ngành năng lượng mới cũng đang giảm dần.
Trong một số lĩnh vực tiên tiến hơn, cả hai đã bắt đầu tạo ra phản ứng hóa học.
Hiện tại, việc triển khai các mô hình quy mô lớn trong lĩnh vực xe năng lượng mới về cơ bản tập trung vào lái xe tự hành, Baidu, Tesla, Huawei và Google đều đã triển khai Khu vực trình diễn trên đường.