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  • 我国应用市场巨大,亟待突破技术、人才、成本等瓶颈

    我国应用市场巨大,急需突破技术、人才、成本等瓶颈

    《经济参考报》记者近日调查了解到,AI(人工智能)大模型相当于一个“超级大脑”,正在成为人工智能的“新高地”。AI大模型有望实现人工智能从感知到认知的转变,重新定义人工智能行业模式和行业标准,给部分行业带来重大变革。我国拥有庞大的AI大模型应用市场,但在开发过程中面临技术薄弱、人才稀缺、成本高昂等多重挑战。迫切需要引导和支持相关技术研发和产业布局。

    “学富五车”的“超级大脑”

    ——“如果不开心,可以听听开心的歌,看喜剧,去运动,或者好好休息。”

    ——“心情不好是很正常的情绪计算机程序设计艺术:生成所有树组合生成的历史,不要太自责。”

    针对“今天心情不好怎么办”的问题,某人工智能平台以不同的“个人设定”给出了不同的答案。通过网址链接进入平台,在“人设问答”区随机输入一个问题。机器可以支持和播放不同的“人集”,多角度回答问题。该平台基于AI大模型。

    创新工场首席科学家、北京兰舟科技创始人周明介绍,AI大模型也称为人工智能预训练模型,将海量数据导入参数数亿甚至上千万的模型中。万亿。诸如完形填空等任务以及对数据中包含的特征和结构的深度学习,最终都被训练成具有逻辑推理和分析能力的人工智能。

    通俗地说,AI大模型相当于一个“超级大脑”,在各个领域做了无数套知识练习和模拟题。深谙各个领域知识的内在逻辑和解决问题的思路。可能会产生新的知识。

    2018年以来,人工智能进入“大模型时代”。人工智能从重复开发和手工作坊式的人工智能,即“一千个应用场景有一千个小模型”分散、低效的局面走向产业化和集成化。一条智能新路,大模型“环游世界”,为通用人工智能带来曙光。比如为了生产智能音箱,各个品牌都在争相开发自己的小AI模型。未来每个品牌只需要在同一个AI大模型的基础上发展。

    “过去是‘碎片化’的人工智能,需要针对不同的应用场景开发不同的模型。作坊式的开发耗费大量资源和成本,效率低下。未来落地各个垂直领域时,只有一个大模型可以通过微调它的参数来调整,从而创造出一个通用的人工智能。” 华为云人工智能领域首席科学家、国际欧亚科学院院士田奇表示,人工智能大模型将重新定义人工智能产业。模型、行业标准,甚至行业道德。

    受访者举了个例子,之前的小模型就像“偏心的机器”,只针对特定的应用场景学习有限的数据,“推断他人”的能力不足,一些智能产品有时被用户调侃为“人造的”智力低下”。发生。另一方面,AI大模型学习各行各业的各类数据,成为知识转移能力不错的“通才”。

    同时,周明指出,大型模型的发展并不是一味追求大量参数,而是着眼于模型的高性能。在减轻负担的同时提高能源效率。”

    可分为广泛的应用场景

    自动咨询、产品营销、小说写作……因为懂人类语言,又具备细分行业的专业知识,所以一个AI模型可以分为多个角色。它可以是医生、作家和情感博主。获得电子商务客户服务…

    AI大模型行业应用广泛,在医疗、金融、零售、气象、新闻传播、文艺等领域有着广泛的应用场景。周明介绍,在大模型中输入关键词、话题、文本样式等控制属性后,可以生成符合约束的文本内容,可用于产品营销文案、电商智能客服等。在金融等领域,大模型通过抓取行业数据独立完成筛选分析,独立编写生成行业报告,辅助从业者决策。

    田奇介绍,AI大模型已应用于国网电力部门的日常线路检测。“过去,要识别各种输电线路上的缺陷,需要为每种类型的缺陷制作一个小模型,数百个缺陷需要数百个模型。现在,可以使用一个大模型来完成各种缺陷的识别……”

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    值得注意的是,当前AI大模型的技术进步是人工智能从感知到认知进化的关键环节。清华大学计算机科学与技术系副教授刘志远表示,古今中外的所有文章和资料都可以作为训练大模型的数据。通过对海量知识的分析和“内化”,不仅使智能产品具有更高的性能,比如更准确的机器翻译,更生动、更有逻辑的机器写作;它还可以读取人类的情感并将其用于情感注释。此外,“它可以识别‘泛音’,甚至有望发现人类尚未掌握的知识。”

    这项技术的发展也可能给一些行业带来重大变化。周明表示,未来会有新一代的搜索引擎。“目前,大多数搜索引擎都是基于关键词识别的,只将库中包含关键词的结果‘携带’给用户。而基于大模型的新一代搜索引擎,可以通过理解人类语言自动生成答案。并且支持文字、图片、音频、视频等多模态搜索。”

    田七表示,新一代搜索引擎具备创造能力,比如搜索现实中不存在的东西,比如“带翅膀的猫”、“会飞的猪”,搜索引擎也可以根据照片生成相应的照片。关于说明。

    多个发展难题待解决

    目前,美国的OpenAI、谷歌、微软、Facebook、英伟达等海外公司已经布局了AI大模型产业。华为、阿里巴巴、百度等国内大型企业以及高校和科研机构也纷纷加入研发轨道。AI大模型正在成为人工智能的“新高度”。

    记者从调查中了解到,从技术上讲计算机程序设计艺术:生成所有树组合生成的历史,国内AI大模型已经初步成熟,下一步将聚焦行业推广,针对具体问题对模型进行迭代。田奇预测,AI大模型的大规模应用“可能需要两到三年时间”,未来的AI大模型有望集成到芯片上,应用更加便捷。

    专家指出,我国拥有庞大的AI大模型应用市场,在应用领域具有优势,但在发展过程中也面临一些挑战。

    刘志远介绍,很多核心技术还掌握在发达国家手中。训练大型 AI 模型需要大量的 GPU(图形处理单元)芯片,但目前国产 GPU 芯片技术相对薄弱。同时,我国在算法上的原始创新能力也有待提高。

    不少受访者表示,目前从事人工智能大模型研发并能产生创新成果的高校、科研机构和企业屈指可数。与国外相比,我国相关领域高层次基础人才培养有待加强。

    此外,训练大型模型需要高昂的电费、设备费等,很多中小企业和科研机构受制于高昂的成本,无法建设算力充足的机房,面临算力不足的问题.

    多措并举抢占“新高地”

    多位专家表示,AI大模型有望实现人工智能从感知到认知的转变,将更高效地赋能AI产业化和工业AI。相关技术研发和产业布局引导、扶持政策、合理监管的有效落实至关重要。

    一是推进人工智能大模型标准化。受访专家指出,大型模型的训练过程具有高能耗的特点。标准制定后,很多任务可以在已经开发的标准化大模型的基础上进行适配开发,不需要每次都重新训练来降低能耗。同时,在大模型开发过程中,也可能出现非法信息的产生、隐私泄露、虚假信息传播等风险。规范用于训练模型的源数据以避免相关风险是有益的。国家有关部门可以牵头或引导企业、科研院所、高等院校等共同制定大型模型标准。

    其次,适当打开训练数据。受访者表示,训练大型模型需要大量数据。由于对数据隐私和安全的担忧,部分领域的数据难以获取,造成数据孤岛。建议在国家机构监管和宏观调控的前提下,将各方数据适当开放给列入白名单的企业、机构、高校,在保证数据安全使用的同时,发挥我国AI大模型的实力可以增强。例如,医院等机构将适当开放数据,这将有助于训练更好地理解医疗的大型模型,为健康和医学领域的发展赋能。

    同样,鼓励共享计算能力。记者通过调研了解到,目前只有部分大型企业能够负担得起超大型模型训练所需的算力成本。受访专家呼吁,以强大算力引导人工智能“国家队”,为更多的中小微企业和科研单位提供大模型训练所需的算力支持,探索合理的有偿算力共享机制。促进科技发展和资源节约。

    最后,加大原始创新引导和支持力度。多位专家指出,我国应加强研发力度,同时加强模型框架基础创新研究,引导更多科研单位和高校积极培养相关人才,鼓励更多社会力量投身到信息革命。

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