رصيد الصورة: تم إنشاؤه بواسطة أدوات * Unbounded AI *
يولد الذكاء الاصطناعي التوليدي الكثير من الزخم ، ويستمر في إظهار المزيد والمزيد من الإمكانات. على سبيل المثال ، اسمح للذكاء الاصطناعي بتصميم الرقائق تلقائيًا ، أو اسمح للذكاء الاصطناعي بزيارة الطبيب.
من أجل الحصول على المركز الرائد ، لا تبذل الشركات المتعجلة قصارى جهدها لإطلاق قوتها التقنية فحسب ، بل تجعل أيضًا نماذج الذكاء الاصطناعي أكبر وأكبر ، وذلك لتحقيق تأثير الطوب القوي المتطاير وإدراك ظهور الذكاء.
يُظهر "تقرير بحث خريطة النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي الصيني" الصادر عن مركز أبحاث تطوير الذكاء الاصطناعي للجيل الجديد التابع لوزارة العلوم والتكنولوجيا أنه حتى الآن ، أصدرت الصين 79 نموذجًا كبيرًا بمقياس معلمة يزيد عن مليار ، و دخلت معركة النماذج الكبيرة تدريجياً في النصف الثاني.بدأ المزيد من الناس في الاهتمام بمزيج من النماذج الكبيرة والصناعات الحقيقية ، كما عرضت المؤسسات سيناريوهات التطبيق لمنتجاتها واحدة تلو الأخرى.
ولكن بكل إنصاف ، هل تحتاج التطبيقات التي تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي التقليدية في الأصل إلى استخدام نماذج كبيرة؟ ما هو نوع النماذج الكبيرة التي تحتاجها الصناعة؟ في مؤتمر مطوري Huawei 2023 (HDC.Cloud 2023) ، عرضت Huawei Cloud أحدث تقدم لها في "AI للصناعات" ونموذج Pangu ، واقترحت السماح للذكاء الاصطناعي بإعادة تشكيل آلاف الصناعات.
أصبحت نماذج الصناعة واسعة النطاق اتجاهاً جديداً
لا توجد مؤسسة تريد أن تتخلف عن الركب في صعود النماذج الكبيرة. إذا غنيت ، سأظهر على المسرح. في الأشهر الأخيرة ، ستكون هناك أخبار عن نموذج كبير الحجم كل بضعة أيام. في ظل تناوب السوق ، اغتنمت الشركات الفرصة بالفعل وأطلقت نماذج واسعة النطاق للأغراض العامة ، وتحولت تدريجياً إلى نماذج صناعية واسعة النطاق لإظهار قابلية منتجاتها العملية ، بما في ذلك عروض الماكينات الحقيقية وعروض البرامج.
السبب في أن النموذج الكبير معروف للجمهور هو أن منتجات C مثل ChatGPT تجعل الناس يقدرون حقًا قيمة التكنولوجيا. في الواقع ، لا يكمن مفتاح النموذج الكبير في حجمه أو مدى قوة قدرته العامة ، ولكن ما إذا كان بإمكانه حل مشاكل التطبيقات الحالية. فقط من خلال إعادة تشكيل آلاف الصناعات وتحسين جودة حياة الأشخاص بناءً على التطبيق في حد ذاته يمكن الاعتراف به من قبل الناس.
في جميع أنحاء العالم ، نظرًا لتحديات مثل ارتفاع تكاليف الطاقة الحاسوبية ، وتسرب المعلومات ، والإشراف على السياسات ، فإن عملية تسويق النماذج واسعة النطاق إلى C. متطلبات سيناريوهات صناعة محددة. يمكن القول أنه أصبح إجماعًا عامًا على بناء نموذج صناعي واسع النطاق.
نموذج صغير تقليدي يمكن للذكاء الاصطناعي عادةً أن يؤدي مهامًا محددة أو مشاكل محددة فقط.بالنسبة للصناعة إلى ب ، لا يمكن للنماذج الكبيرة ربط معلومات النظام التقليدية معًا فحسب ، بل يمكنها أيضًا تحقيق عملية صنع القرار والتخطيط الأكثر تعقيدًا.
لكن ليس من السهل صنع نموذج واسع النطاق للصناعة ، فالعديد من الشركات التي ترغب في تطبيق الذكاء الاصطناعي يجب أن تستسلم في النهاية.
بادئ ذي بدء ، فإن سيناريوهات الأعمال الخاصة بالمؤسسات معقدة ، ويحتاج معظمها إلى التخصيص. ومن الضروري معالجة المهام المتنوعة مثل النصوص والصور والصوت والفيديو والآليات. وعلى عكس ذلك ، تفتقر معظم المؤسسات إلى عينات البيانات .
ثانيًا ، النموذج الكبير عبارة عن لعبة تستهلك المال ، فهي لا تحتاج فقط إلى استخدام قوة حوسبة كبيرة تبدأ من كيلو كالوري في مرحلة التدريب ، بل تتطلب أيضًا مواهب تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحترفة ذات المهارات العالية.
أخيرًا ، البيانات والمعرفة هي الأصول الأساسية للمؤسسات ، ومن الضروري ضمان خصوصية بيانات المؤسسة وأمانها وامتثالها.
يجب تسليم الأشياء المهنية إلى أشخاص محترفين ، وينطبق الشيء نفسه على الطرز الكبيرة ، بدلاً من السماح للشركات بالقيام بالأعمال الأساسية مثل تصنيع البراغي والمحامل والتروس.
Huawei Cloud ، كمؤسسة أطلقت نموذج Pangu الأساسي واسع النطاق في وقت مبكر من عام 2021 ، ليست بأي حال من الأحوال مبتدئًا في مجال النماذج واسعة النطاق.في ذلك الوقت ، كانت تهدف إلى تصنيع الذكاء الاصطناعي. اليوم ، تطلق HUAWEI CLOUD رسميًا خدمة سحابة Pangu 3.0 و Ascend AI ، لتصبح أول نموذج مستقل متكامل للذكاء الاصطناعي في الصين ، ملتزمًا بتوجيه الذكاء الاصطناعي للصناعات ، ودمجًا عميقًا للذكاء الاصطناعي مع جميع مناحي الحياة.
كما ذكر المدير التنفيذي لشركة Huawei والرئيس التنفيذي لشركة Huawei Cloud Zhang Pinganfa ، فإن نموذج Pangu لا يؤلف الشعر ، ولكنه يفعل الأشياء فقط. إنه يركز على سيناريوهات الصناعة ويلتزم بتعميق الشؤون الحكومية والتمويل والتصنيع ومناجم الفحم والسكك الحديدية والأدوية ، الأرصاد الجوية والصناعات الأخرى.
التغيير الناتج عن استبدال الصغير بالكبير
في الواقع ، كان النموذج الكبير خارج مرحلة المفهوم منذ فترة طويلة ، ولكنه يغير بهدوء كل شيء في الحياة.
لا يمكن فصل الأرصاد الجوية عن البشر ، كما أنها تسبب الكثير من الضرر لتنميتنا. على سبيل المثال ، كل عام ، يتم إنشاء حوالي 80 إعصارًا في جميع أنحاء العالم ، منها 25 تؤثر على شمال غرب المحيط الهادئ وبحر الصين الجنوبي ، وسيهبط معدل 7 إعصارًا في بلدي. في عام 2022 ، ستكون الخسائر الاقتصادية المباشرة الناجمة عن كوارث الأعاصير 5.42 مليار يوان.
يتم حساب تنبؤات الأرصاد الجوية التقليدية في الغالب بواسطة أجهزة الكمبيوتر عالية الأداء HPC. للتنبؤ بمسار الإعصار في الأيام العشرة القادمة ، من الضروري قضاء عدة ساعات على كمبيوتر عملاق به أكثر من 3000 عقدة للمحاكاة. مع الاتجاه المتزايد لقوة الحوسبة وتعقيد النماذج الفيزيائية ، أصبح عنق الزجاجة للتنبؤ العددي التقليدي بارزًا.
لا يحتاج نموذج Pangu الكبير للأرصاد الجوية إلا إلى آلة واحدة وبطاقة واحدة ، ويمكنه إكمال توقعات الطقس في غضون 10 ثوانٍ. إنه أول نموذج ذكاء اصطناعي في العالم تتجاوز دقته طرق التنبؤ التقليدية. يمكنه إكمال مسار الإعصار في الأيام العشرة القادمة في ثوانٍ. تعد دقة التنبؤ بتتبع الإعصار هي الأولى في العالم ، وهي أعلى بحوالي 20٪ من دقة التنبؤ بمسار الإعصار. الوكالة الأوروبية للأرصاد الجوية.
حدث نفس التغيير في مجال الأدوية.
لقد أنقذت المضادات الحيوية عددًا لا يحصى من الأرواح ، ولكن منذ اكتشاف دابتومايسين في عام 1987 ، لم يتم اكتشاف أي مضادات حيوية جديدة منذ ما يقرب من 40 عامًا. لا تهدد مقاومة الأدوية صحة الجميع فحسب ، بل يمكنها أيضًا خفض الناتج المحلي الإجمالي بما لا يقل عن 3.4 تريليون دولار سنويًا بحلول عام 2030 ودفع 24 مليون شخص إلى الفقر المدقع. يحتاج العالم بشكل عاجل إلى فئة جديدة من المضادات الحيوية لتغيير الوضع المتمثل في عدم توفر الأدوية للمرضى عندما يواجهون عدوى "بكتيرية فائقة المقاومة للأدوية".
إن البحث عن عقار جديد ليس بالأمر السهل. فلفترة طويلة ، لا يمكن أن يفلت تطوير عقاقير جديدة من لعنة "قانون العشرة المزدوج" ، أي أن متوسط التكلفة يتجاوز مليار دولار أمريكي ، ودورة البحث والتطوير أطول من 10 سنوات. ليس هذا فقط ، ولكن هذا هو أفضل شكل تجاري. في الواقع ، يستغرق الأمر ما بين 10 إلى 15 عامًا للحصول على دواء جديد ليتم اعتماده للتسويق ، بتكلفة تزيد عن 2.6 مليار دولار أمريكي ، ومعدل النجاح السريري أقل من 10٪.
يستخدم نموذج Huawei Cloud Pangu Drug Molecular Large بنية شبكة جديدة للتعلم العميق لإنشاء 100 مليون مكتبة جزيئات صغيرة شبيهة بالعقاقير مع هياكل جديدة بنسبة 100٪. وبالمقارنة مع الأساليب التقليدية ، يمكن زيادة دقة التنبؤ بإمكانية تعاطي المخدرات بنسبة 20٪.
استخدم البروفيسور ليو بينغ من أول مستشفى تابع لجامعة Xi'an Jiaotong خدمة تصميم الأدوية بمساعدة الذكاء الاصطناعي استنادًا إلى النموذج الجزيئي الكبير لعقاقير Pangu على Huawei Cloud في البحث عن عقاقير جديدة وتطويرها ، وطور عقارًا مضادًا للبكتيريا فائقًا. X (سينامويلمايسين) ، الذي من المتوقع أن يصبح تقريبًا أول هدف جديد وفئة جديدة من المضادات الحيوية منذ 40 عامًا ، قلل من دورة البحث والتطوير للأدوية الرصاصية من عدة سنوات إلى شهر واحد ، وخفض تكاليف البحث والتطوير بنسبة 70٪ ، وكسر " قانون العشرة المزدوج "في صناعة الأدوية.
ليس فقط المرضى هم من يتغيرون.
تحت المنجم المظلم حياة العمال. كان العمال الذين يحطون من البئر في بيئة شديدة الخطورة والضغط لفترة طويلة ، ليس فقط محاصرين بظل الموت ، ولكن أيضًا مصحوبين بجروح مدى الحياة. لكن على العكس من ذلك ، لا يزال مترو الأنفاق الحالي البالغ 300 متر يتطلب عددًا كبيرًا من الأفراد للعمل في الموقع ، وهم بحاجة إلى مزيد من الرعاية الفنية والإنسانية.
يعتبر الذكاء الاصطناعي يدًا جيدة في ضمان سلامة العمليات تحت الأرض ، ويمكن أن يضيف مساعدًا جيدًا للعمليات اليدوية غير المؤكدة. ومع ذلك ، ليس الأمر بهذه البساطة التي يتصورها الذكاء الاصطناعي لدخول صناعة تعدين الفحم. بيئة التشغيل قاسية وتتطلب دقة عالية في التعرف على الصور والفيديو. علاوة على ذلك ، الاختلافات بين المناجم كبيرة ، والعمليات في الموقع معقدة ، لذا لا يمكن إعادة استخدام النموذج بسهولة. في الوقت نفسه ، تفتقر صناعة تعدين الفحم إلى مواهب الذكاء الاصطناعي عالية الجودة.
يحتاج نموذج Pangu Mine الكبير فقط إلى استيراد كمية كبيرة من بيانات مشهد الألغام غير المسماة للتدريب المسبق ، ومن ثم يمكنه تنفيذ التعلم المستقل غير الخاضع للإشراف.يمكن للنموذج الكبير أن يغطي التعدين والحفر والآلات والنقل والنقل والغسيل و العمليات التجارية الأخرى لمنجم الفحم.يمكن لأكثر من 1000 سيناريو مقسم إلى تحقيق عمليات تفتيش بدوام كامل ، ومساعدة الموظفين في العثور على المشاكل في الوقت المناسب ، وتجنب حوادث السلامة الناجمة عن عمليات التفتيش الفائتة ، وتقصير وقت التوقف ، وتحسين كفاءة عمل أفراد التفتيش تحت الأرض. في الوقت الحاضر ، تم استخدامه في 8 مناجم في جميع أنحاء البلاد.
عدد لا يحصى من المدن الكبيرة والمتوسطة والصغيرة متصلة في سلسلة عن طريق السكك الحديدية. وحتى الآن ، يبلغ طول السكك الحديدية في بلدي 155 ألف كيلومتر وأكثر من مليون عربة شحن بالسكك الحديدية. مع تحسن مستوى سلامة السكك الحديدية في بلدي ، نادرًا ما تحدث العديد من الإخفاقات ، ولم يسبق أن شاهدها معظم الناس ، ولكن بمجرد حدوث الفشل ، فإنه عادة ما يكون فشلًا كبيرًا. على سبيل المثال ، إذا خرجت اللوحة الأساسية الداعمة ، فسيتم العثور على عينة واحدة معيبة على الصعيد الوطني.
وراء السلامة هناك عمل شاق لعدد لا يحصى من الناس. مقيدًا بالتطور التكنولوجي ، لا يزال TFDS (نظام الكشف عن الصورة الديناميكية لخطأ تشغيل الشاحنة) المستخدم حاليًا يستخدم طرقًا يدوية لتحديد الأعطال. بأخذ ورشة التفتيش 5T لمحطة مركزية معينة كمثال ، يتم فحص ما يقرب من 800 قطار وأكثر من 40000 مركبة في المتوسط كل يوم ، ويستغرق نظام TFDS أكثر من 2.8 مليون صورة. حان الوقت للعثور على الفروق الدقيقة في الوقت المناسب لمعرفة ذلك العيوب في القطار.
من خلال نموذج Pangu الكبير ، كان من الضروري في السابق تحديد 4000 صورة يدويًا ، ولكن الآن يحتاج فقط إلى إعادة فحص أكثر من 170 صورة ، وانخفضت كثافة العمالة للعمال بنسبة 95.75٪. في التطبيق العملي ، يمكنه تحديد أكثر من 430 نوعًا من الأعطال المختلفة لـ 67 نوعًا من الشاحنات بدقة ، وتحديد 100٪ للأعطال الرئيسية غير الطبيعية ، ومعدل فحص الصور غير المعيبة يصل إلى 95٪ ، وهو ما يتجاوز توقعات العملاء.
مثل هذه الأمثلة كثيرة جدًا بحيث لا يمكن تعدادها. في الواقع ، في كل مرة أستخدم فيها One Netcom للقيام بأعمال تجارية واستخدام المنتجات الذكية ، قد يكون ذلك بمثابة رصيد للنموذج الكبير.لقد كنا نستمتع بشكل مباشر أو غير مباشر بالأرباح التي جلبتها الترقيات التكنولوجية. .
كيف يختلف نموذج Pangu؟
لا يزال مجال النماذج واسع النطاق اليوم ساخنًا ، حيث نظم اللاعبون المحليون "معركة مائة نموذج" ، من بينها العديد من مصنعي الإنترنت الأقوياء. فما هي المزايا المميزة لنموذج Pangu الكبير؟
أولاً وقبل كل شيء ، تمتلك HUAWEI CLOUD مئات المشاريع في مجال الذكاء الاصطناعي ، وتلتزم بالذكاء الاصطناعي للصناعات.بجمع بين خبرتها المتراكمة في الصناعة لأكثر من 30 عامًا والزراعة المستمرة لأكثر من 10 شركات صناعية ، تراكمت Huawei Cloud المعرفة الغنية من العملاء والشركاء في الصناعة. التكامل مع النموذج الكبير ، بحيث يكون للنموذج الكبير معرفة وخبرة في الصناعة.
ثانيًا ، بالإضافة إلى تعلم الكثير من المعرفة العامة ، تعلم نموذج Pangu أيضًا البيانات العامة من أكثر من 10 صناعات ، تغطي المالية والشؤون الحكومية والأرصاد الجوية والرعاية الطبية والصحة والإنترنت والتعليم والسيارات وتجارة التجزئة ، إلخ.
الأهم من ذلك ، أن نموذج Pangu الكبير قد حقق ابتكارًا مستقلاً من الشريحة الأساسية إلى منصة العملية بأكملها. يجب أن تعلم أنه في طفرة الذكاء الاصطناعي ، أصبحت وحدة معالجة الرسومات سلعة ساخنة ، ولكن في ظل التأثيرات المتعددة للاحتكاك الجيوسياسي ونقص الإمدادات ، سيكون من الصعب فقط نشر بطاقات حوسبة عالية الأداء. لذلك ، أصبح الابتكار المستقل إجماع عام في الصناعة.
مراجعة تاريخ نماذج Pangea واسعة النطاق هي عملية تلبية مستمرة لاحتياجات الصناعة. في مارس 2020 ، انضم Tian Qi إلى Huawei Cloud وبدأ في تكوين فريق ؛ في أبريل 2021 ، تم إطلاق نموذج Pangu الكبير رسميًا ، بما في ذلك نموذج NLP الكبير ونموذج CV الكبير ؛ في سبتمبر 2021 ، أصدرت Huawei Cloud نموذج الحوسبة العلمية الكبير ونموذج كبير من جزيئات الدواء ؛ في يونيو 2022 ، أصدرت Huawei Cloud نموذجًا كبيرًا من Pangu Mine ؛ في نوفمبر 2022 ، أصدرت Huawei Cloud نموذجًا كبيرًا للطقس.
بالعودة إلى الزمن ، أطلقت HUAWEI CLOUD رسميًا طراز Pangu Large Model 3.0 ، وأصدرت نماذج كبيرة للشؤون الحكومية والتمويل والتصنيع في نفس الوقت. كان الطراز الكبير شائعًا للغاية منذ فترة ، فلماذا اختارت Huawei Cloud هذه المرة للإعلان عن تقدم طراز Pangu الكبير؟
في الواقع ، عند مواجهة التقنيات والاتجاهات الجديدة في الصناعة ، تعطي HUAWEI CLOUD الأولوية لاحتياجات الصناعة ، وفقط عندما تنضج التكنولوجيا بما يكفي ستقدم تقنيات جديدة إلى السوق. من منظور Pangu Large Model 3.0 ، أوضحت Huawei Cloud هذه المرة تحديد المواقع الصناعية لمنتجاتها ، ودمجت النماذج الكبيرة السابقة ، وأعادت تنظيم الهيكل ، ووسعت الشبكة من خلال النموذج الكبير الجديد. ، لتغطية كل صناعة.
أكد Hu Houkun ، الرئيس التناوب لشركة Huawei ، في المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي لعام 2023 أن مفتاح تطوير الذكاء الاصطناعي هو "التعمق أكثر فأكثر" لتمكين التحديث الصناعي. في المرحلة الحالية ، لدى Huawei نقطتا تركيز حول تطوير الذكاء الاصطناعي: أولاً ، بناء قاعدة حوسبة قوية لدعم تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. ثانيًا ، من النماذج واسعة النطاق للأغراض العامة إلى النماذج واسعة النطاق على مستوى الصناعة ، دع الذكاء الاصطناعي يخدم آلاف الصناعات والبحث العلمي بشكل جيد.
يتبنى Pangu Large Model 3.0 تصميمًا متعدد الطبقات ، بما في ذلك هيكل ثلاثي الطبقات 5 + N + X: 5 نماذج كبيرة أساسية كبيرة على مستوى L0 توفر مهارات عامة متنوعة ، وتساعد النماذج الكبيرة في الصناعة على مستوى N L1 الشركات على إنشاء نماذجها واسعة النطاق ، ونماذج سيناريو L2-layer الضخمة تركز على سيناريوهات تطبيق معينة أو أعمال محددة ، وتزود العملاء بخدمات نموذجية جاهزة.
قوة الحوسبة هي غذاء النماذج الكبيرة. أثناء عملية التدريب ، تحتاج كل سلسلة من النماذج الكبيرة من Pangu تقريبًا إلى مئات أو حتى الآلاف من الرقائق التصاعدية للتدريب. تعد خدمة السحابة التصاعدية للذكاء الاصطناعي هي الأساس لنماذج Pangu الكبيرة ، مما يوفر لها قوة صلبة قاعدة.
تم إطلاق خدمة سحابة HUAWEI CLOUD أحادية المجموعة Ascend AI مع قوة حوسبة 2000P Flops في وقت واحد في Ulanqab و Gui'an. يمكن لمركز بيانات HUAWEI CLOUD باستخدام منصة Tiancheng المبردة بالسائل ضمان معدل استقرار طويل المدى لمدة 30 يومًا 90٪ لتدريب السعرات الحرارية لا يتجاوز وقت استعادة النقاط 10 دقائق.
قال Zhang Ping'an: "من أجل مساعدة العملاء والشركاء والمطورين العالميين على تدريب النماذج الكبيرة واستخدامها ، نحن ملتزمون بإنشاء قطب آخر من الذكاء الاصطناعي في العالم للعملاء العالميين وتوفير خيارات جديدة لجميع مطوري الذكاء الاصطناعي".
بالنسبة للعديد من المؤسسات ، يعد الامتثال لأمن البيانات الاعتبار الأساسي. بالإضافة إلى نموذج نشر السحابة العامة ، يمكن لنموذج Pangea الكبير توفير منطقة سحابية نموذجية كبيرة وإنشاء مجموعة موارد خاصة بالسحابة للتدريب على النماذج الكبيرة والاستدلال لضمان البيانات الامتثال الأمني. لمزيد من متطلبات توطين البيانات الصارمة ، يتم توفير النشر السحابي المختلط أيضًا لمساعدة العملاء على تدريب النماذج الكبيرة على HCS الخاصة بهم.
بالنسبة للمنتج ، سهولة الاستخدام هي المفتاح. توفر HUAWEI CLOUD مجموعة أدوات نموذجية واسعة النطاق سهلة الاستخدام وموثوق بها ، Kaitian aPaaS التي تجمع عددًا كبيرًا من واجهات برمجة تطبيقات المشهد متعددة الصناعات ، ومجتمعًا حصريًا للنماذج واسعة النطاق التي تتضمن دورات غنية وعالية الجودة وتقنية شهادات لمساعدة المطورين على التطور بسرعة.
صحيح أن التكنولوجيا نفسها هي تقنية ثورية ، ولكن لكي يدخل نموذج Pangu الكبير في آلاف الصناعات ، لا يزال من الضروري منحه وقتًا للتجذر في هذه الصناعة.
كما قال أندرو نج ، أحد ملوك الذكاء الاصطناعي الأربعة ، "من الصعب تخيل صناعة كبيرة لن تتغير بالذكاء الاصطناعي. تشمل الصناعات الكبيرة الرعاية الصحية والتعليم والنقل وتجارة التجزئة والاتصالات والزراعة. الذكاء الاصطناعي سيكون هذا الاتجاه واضحًا جدًا. "في المستقبل ، قد تتغير كل صناعة من خلال النماذج الكبيرة للصناعات المختلفة.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
هل سيمضي عصر الذكاء الاصطناعي التقليدي في النهاية؟
** المؤلف: Wufang **
** المصدر: ** Tiger Sniff
يولد الذكاء الاصطناعي التوليدي الكثير من الزخم ، ويستمر في إظهار المزيد والمزيد من الإمكانات. على سبيل المثال ، اسمح للذكاء الاصطناعي بتصميم الرقائق تلقائيًا ، أو اسمح للذكاء الاصطناعي بزيارة الطبيب.
من أجل الحصول على المركز الرائد ، لا تبذل الشركات المتعجلة قصارى جهدها لإطلاق قوتها التقنية فحسب ، بل تجعل أيضًا نماذج الذكاء الاصطناعي أكبر وأكبر ، وذلك لتحقيق تأثير الطوب القوي المتطاير وإدراك ظهور الذكاء.
يُظهر "تقرير بحث خريطة النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي الصيني" الصادر عن مركز أبحاث تطوير الذكاء الاصطناعي للجيل الجديد التابع لوزارة العلوم والتكنولوجيا أنه حتى الآن ، أصدرت الصين 79 نموذجًا كبيرًا بمقياس معلمة يزيد عن مليار ، و دخلت معركة النماذج الكبيرة تدريجياً في النصف الثاني.بدأ المزيد من الناس في الاهتمام بمزيج من النماذج الكبيرة والصناعات الحقيقية ، كما عرضت المؤسسات سيناريوهات التطبيق لمنتجاتها واحدة تلو الأخرى.
ولكن بكل إنصاف ، هل تحتاج التطبيقات التي تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي التقليدية في الأصل إلى استخدام نماذج كبيرة؟ ما هو نوع النماذج الكبيرة التي تحتاجها الصناعة؟ في مؤتمر مطوري Huawei 2023 (HDC.Cloud 2023) ، عرضت Huawei Cloud أحدث تقدم لها في "AI للصناعات" ونموذج Pangu ، واقترحت السماح للذكاء الاصطناعي بإعادة تشكيل آلاف الصناعات.
أصبحت نماذج الصناعة واسعة النطاق اتجاهاً جديداً
لا توجد مؤسسة تريد أن تتخلف عن الركب في صعود النماذج الكبيرة. إذا غنيت ، سأظهر على المسرح. في الأشهر الأخيرة ، ستكون هناك أخبار عن نموذج كبير الحجم كل بضعة أيام. في ظل تناوب السوق ، اغتنمت الشركات الفرصة بالفعل وأطلقت نماذج واسعة النطاق للأغراض العامة ، وتحولت تدريجياً إلى نماذج صناعية واسعة النطاق لإظهار قابلية منتجاتها العملية ، بما في ذلك عروض الماكينات الحقيقية وعروض البرامج.
السبب في أن النموذج الكبير معروف للجمهور هو أن منتجات C مثل ChatGPT تجعل الناس يقدرون حقًا قيمة التكنولوجيا. في الواقع ، لا يكمن مفتاح النموذج الكبير في حجمه أو مدى قوة قدرته العامة ، ولكن ما إذا كان بإمكانه حل مشاكل التطبيقات الحالية. فقط من خلال إعادة تشكيل آلاف الصناعات وتحسين جودة حياة الأشخاص بناءً على التطبيق في حد ذاته يمكن الاعتراف به من قبل الناس.
في جميع أنحاء العالم ، نظرًا لتحديات مثل ارتفاع تكاليف الطاقة الحاسوبية ، وتسرب المعلومات ، والإشراف على السياسات ، فإن عملية تسويق النماذج واسعة النطاق إلى C. متطلبات سيناريوهات صناعة محددة. يمكن القول أنه أصبح إجماعًا عامًا على بناء نموذج صناعي واسع النطاق.
نموذج صغير تقليدي يمكن للذكاء الاصطناعي عادةً أن يؤدي مهامًا محددة أو مشاكل محددة فقط.بالنسبة للصناعة إلى ب ، لا يمكن للنماذج الكبيرة ربط معلومات النظام التقليدية معًا فحسب ، بل يمكنها أيضًا تحقيق عملية صنع القرار والتخطيط الأكثر تعقيدًا.
لكن ليس من السهل صنع نموذج واسع النطاق للصناعة ، فالعديد من الشركات التي ترغب في تطبيق الذكاء الاصطناعي يجب أن تستسلم في النهاية.
بادئ ذي بدء ، فإن سيناريوهات الأعمال الخاصة بالمؤسسات معقدة ، ويحتاج معظمها إلى التخصيص. ومن الضروري معالجة المهام المتنوعة مثل النصوص والصور والصوت والفيديو والآليات. وعلى عكس ذلك ، تفتقر معظم المؤسسات إلى عينات البيانات .
ثانيًا ، النموذج الكبير عبارة عن لعبة تستهلك المال ، فهي لا تحتاج فقط إلى استخدام قوة حوسبة كبيرة تبدأ من كيلو كالوري في مرحلة التدريب ، بل تتطلب أيضًا مواهب تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحترفة ذات المهارات العالية.
أخيرًا ، البيانات والمعرفة هي الأصول الأساسية للمؤسسات ، ومن الضروري ضمان خصوصية بيانات المؤسسة وأمانها وامتثالها.
يجب تسليم الأشياء المهنية إلى أشخاص محترفين ، وينطبق الشيء نفسه على الطرز الكبيرة ، بدلاً من السماح للشركات بالقيام بالأعمال الأساسية مثل تصنيع البراغي والمحامل والتروس.
Huawei Cloud ، كمؤسسة أطلقت نموذج Pangu الأساسي واسع النطاق في وقت مبكر من عام 2021 ، ليست بأي حال من الأحوال مبتدئًا في مجال النماذج واسعة النطاق.في ذلك الوقت ، كانت تهدف إلى تصنيع الذكاء الاصطناعي. اليوم ، تطلق HUAWEI CLOUD رسميًا خدمة سحابة Pangu 3.0 و Ascend AI ، لتصبح أول نموذج مستقل متكامل للذكاء الاصطناعي في الصين ، ملتزمًا بتوجيه الذكاء الاصطناعي للصناعات ، ودمجًا عميقًا للذكاء الاصطناعي مع جميع مناحي الحياة.
كما ذكر المدير التنفيذي لشركة Huawei والرئيس التنفيذي لشركة Huawei Cloud Zhang Pinganfa ، فإن نموذج Pangu لا يؤلف الشعر ، ولكنه يفعل الأشياء فقط. إنه يركز على سيناريوهات الصناعة ويلتزم بتعميق الشؤون الحكومية والتمويل والتصنيع ومناجم الفحم والسكك الحديدية والأدوية ، الأرصاد الجوية والصناعات الأخرى.
التغيير الناتج عن استبدال الصغير بالكبير
في الواقع ، كان النموذج الكبير خارج مرحلة المفهوم منذ فترة طويلة ، ولكنه يغير بهدوء كل شيء في الحياة.
لا يمكن فصل الأرصاد الجوية عن البشر ، كما أنها تسبب الكثير من الضرر لتنميتنا. على سبيل المثال ، كل عام ، يتم إنشاء حوالي 80 إعصارًا في جميع أنحاء العالم ، منها 25 تؤثر على شمال غرب المحيط الهادئ وبحر الصين الجنوبي ، وسيهبط معدل 7 إعصارًا في بلدي. في عام 2022 ، ستكون الخسائر الاقتصادية المباشرة الناجمة عن كوارث الأعاصير 5.42 مليار يوان.
يتم حساب تنبؤات الأرصاد الجوية التقليدية في الغالب بواسطة أجهزة الكمبيوتر عالية الأداء HPC. للتنبؤ بمسار الإعصار في الأيام العشرة القادمة ، من الضروري قضاء عدة ساعات على كمبيوتر عملاق به أكثر من 3000 عقدة للمحاكاة. مع الاتجاه المتزايد لقوة الحوسبة وتعقيد النماذج الفيزيائية ، أصبح عنق الزجاجة للتنبؤ العددي التقليدي بارزًا.
لا يحتاج نموذج Pangu الكبير للأرصاد الجوية إلا إلى آلة واحدة وبطاقة واحدة ، ويمكنه إكمال توقعات الطقس في غضون 10 ثوانٍ. إنه أول نموذج ذكاء اصطناعي في العالم تتجاوز دقته طرق التنبؤ التقليدية. يمكنه إكمال مسار الإعصار في الأيام العشرة القادمة في ثوانٍ. تعد دقة التنبؤ بتتبع الإعصار هي الأولى في العالم ، وهي أعلى بحوالي 20٪ من دقة التنبؤ بمسار الإعصار. الوكالة الأوروبية للأرصاد الجوية.
حدث نفس التغيير في مجال الأدوية.
لقد أنقذت المضادات الحيوية عددًا لا يحصى من الأرواح ، ولكن منذ اكتشاف دابتومايسين في عام 1987 ، لم يتم اكتشاف أي مضادات حيوية جديدة منذ ما يقرب من 40 عامًا. لا تهدد مقاومة الأدوية صحة الجميع فحسب ، بل يمكنها أيضًا خفض الناتج المحلي الإجمالي بما لا يقل عن 3.4 تريليون دولار سنويًا بحلول عام 2030 ودفع 24 مليون شخص إلى الفقر المدقع. يحتاج العالم بشكل عاجل إلى فئة جديدة من المضادات الحيوية لتغيير الوضع المتمثل في عدم توفر الأدوية للمرضى عندما يواجهون عدوى "بكتيرية فائقة المقاومة للأدوية".
إن البحث عن عقار جديد ليس بالأمر السهل. فلفترة طويلة ، لا يمكن أن يفلت تطوير عقاقير جديدة من لعنة "قانون العشرة المزدوج" ، أي أن متوسط التكلفة يتجاوز مليار دولار أمريكي ، ودورة البحث والتطوير أطول من 10 سنوات. ليس هذا فقط ، ولكن هذا هو أفضل شكل تجاري. في الواقع ، يستغرق الأمر ما بين 10 إلى 15 عامًا للحصول على دواء جديد ليتم اعتماده للتسويق ، بتكلفة تزيد عن 2.6 مليار دولار أمريكي ، ومعدل النجاح السريري أقل من 10٪.
يستخدم نموذج Huawei Cloud Pangu Drug Molecular Large بنية شبكة جديدة للتعلم العميق لإنشاء 100 مليون مكتبة جزيئات صغيرة شبيهة بالعقاقير مع هياكل جديدة بنسبة 100٪. وبالمقارنة مع الأساليب التقليدية ، يمكن زيادة دقة التنبؤ بإمكانية تعاطي المخدرات بنسبة 20٪.
استخدم البروفيسور ليو بينغ من أول مستشفى تابع لجامعة Xi'an Jiaotong خدمة تصميم الأدوية بمساعدة الذكاء الاصطناعي استنادًا إلى النموذج الجزيئي الكبير لعقاقير Pangu على Huawei Cloud في البحث عن عقاقير جديدة وتطويرها ، وطور عقارًا مضادًا للبكتيريا فائقًا. X (سينامويلمايسين) ، الذي من المتوقع أن يصبح تقريبًا أول هدف جديد وفئة جديدة من المضادات الحيوية منذ 40 عامًا ، قلل من دورة البحث والتطوير للأدوية الرصاصية من عدة سنوات إلى شهر واحد ، وخفض تكاليف البحث والتطوير بنسبة 70٪ ، وكسر " قانون العشرة المزدوج "في صناعة الأدوية.
ليس فقط المرضى هم من يتغيرون.
تحت المنجم المظلم حياة العمال. كان العمال الذين يحطون من البئر في بيئة شديدة الخطورة والضغط لفترة طويلة ، ليس فقط محاصرين بظل الموت ، ولكن أيضًا مصحوبين بجروح مدى الحياة. لكن على العكس من ذلك ، لا يزال مترو الأنفاق الحالي البالغ 300 متر يتطلب عددًا كبيرًا من الأفراد للعمل في الموقع ، وهم بحاجة إلى مزيد من الرعاية الفنية والإنسانية.
يعتبر الذكاء الاصطناعي يدًا جيدة في ضمان سلامة العمليات تحت الأرض ، ويمكن أن يضيف مساعدًا جيدًا للعمليات اليدوية غير المؤكدة. ومع ذلك ، ليس الأمر بهذه البساطة التي يتصورها الذكاء الاصطناعي لدخول صناعة تعدين الفحم. بيئة التشغيل قاسية وتتطلب دقة عالية في التعرف على الصور والفيديو. علاوة على ذلك ، الاختلافات بين المناجم كبيرة ، والعمليات في الموقع معقدة ، لذا لا يمكن إعادة استخدام النموذج بسهولة. في الوقت نفسه ، تفتقر صناعة تعدين الفحم إلى مواهب الذكاء الاصطناعي عالية الجودة.
يحتاج نموذج Pangu Mine الكبير فقط إلى استيراد كمية كبيرة من بيانات مشهد الألغام غير المسماة للتدريب المسبق ، ومن ثم يمكنه تنفيذ التعلم المستقل غير الخاضع للإشراف.يمكن للنموذج الكبير أن يغطي التعدين والحفر والآلات والنقل والنقل والغسيل و العمليات التجارية الأخرى لمنجم الفحم.يمكن لأكثر من 1000 سيناريو مقسم إلى تحقيق عمليات تفتيش بدوام كامل ، ومساعدة الموظفين في العثور على المشاكل في الوقت المناسب ، وتجنب حوادث السلامة الناجمة عن عمليات التفتيش الفائتة ، وتقصير وقت التوقف ، وتحسين كفاءة عمل أفراد التفتيش تحت الأرض. في الوقت الحاضر ، تم استخدامه في 8 مناجم في جميع أنحاء البلاد.
عدد لا يحصى من المدن الكبيرة والمتوسطة والصغيرة متصلة في سلسلة عن طريق السكك الحديدية. وحتى الآن ، يبلغ طول السكك الحديدية في بلدي 155 ألف كيلومتر وأكثر من مليون عربة شحن بالسكك الحديدية. مع تحسن مستوى سلامة السكك الحديدية في بلدي ، نادرًا ما تحدث العديد من الإخفاقات ، ولم يسبق أن شاهدها معظم الناس ، ولكن بمجرد حدوث الفشل ، فإنه عادة ما يكون فشلًا كبيرًا. على سبيل المثال ، إذا خرجت اللوحة الأساسية الداعمة ، فسيتم العثور على عينة واحدة معيبة على الصعيد الوطني.
وراء السلامة هناك عمل شاق لعدد لا يحصى من الناس. مقيدًا بالتطور التكنولوجي ، لا يزال TFDS (نظام الكشف عن الصورة الديناميكية لخطأ تشغيل الشاحنة) المستخدم حاليًا يستخدم طرقًا يدوية لتحديد الأعطال. بأخذ ورشة التفتيش 5T لمحطة مركزية معينة كمثال ، يتم فحص ما يقرب من 800 قطار وأكثر من 40000 مركبة في المتوسط كل يوم ، ويستغرق نظام TFDS أكثر من 2.8 مليون صورة. حان الوقت للعثور على الفروق الدقيقة في الوقت المناسب لمعرفة ذلك العيوب في القطار.
من خلال نموذج Pangu الكبير ، كان من الضروري في السابق تحديد 4000 صورة يدويًا ، ولكن الآن يحتاج فقط إلى إعادة فحص أكثر من 170 صورة ، وانخفضت كثافة العمالة للعمال بنسبة 95.75٪. في التطبيق العملي ، يمكنه تحديد أكثر من 430 نوعًا من الأعطال المختلفة لـ 67 نوعًا من الشاحنات بدقة ، وتحديد 100٪ للأعطال الرئيسية غير الطبيعية ، ومعدل فحص الصور غير المعيبة يصل إلى 95٪ ، وهو ما يتجاوز توقعات العملاء.
مثل هذه الأمثلة كثيرة جدًا بحيث لا يمكن تعدادها. في الواقع ، في كل مرة أستخدم فيها One Netcom للقيام بأعمال تجارية واستخدام المنتجات الذكية ، قد يكون ذلك بمثابة رصيد للنموذج الكبير.لقد كنا نستمتع بشكل مباشر أو غير مباشر بالأرباح التي جلبتها الترقيات التكنولوجية. .
كيف يختلف نموذج Pangu؟
لا يزال مجال النماذج واسع النطاق اليوم ساخنًا ، حيث نظم اللاعبون المحليون "معركة مائة نموذج" ، من بينها العديد من مصنعي الإنترنت الأقوياء. فما هي المزايا المميزة لنموذج Pangu الكبير؟
أولاً وقبل كل شيء ، تمتلك HUAWEI CLOUD مئات المشاريع في مجال الذكاء الاصطناعي ، وتلتزم بالذكاء الاصطناعي للصناعات.بجمع بين خبرتها المتراكمة في الصناعة لأكثر من 30 عامًا والزراعة المستمرة لأكثر من 10 شركات صناعية ، تراكمت Huawei Cloud المعرفة الغنية من العملاء والشركاء في الصناعة. التكامل مع النموذج الكبير ، بحيث يكون للنموذج الكبير معرفة وخبرة في الصناعة.
ثانيًا ، بالإضافة إلى تعلم الكثير من المعرفة العامة ، تعلم نموذج Pangu أيضًا البيانات العامة من أكثر من 10 صناعات ، تغطي المالية والشؤون الحكومية والأرصاد الجوية والرعاية الطبية والصحة والإنترنت والتعليم والسيارات وتجارة التجزئة ، إلخ.
الأهم من ذلك ، أن نموذج Pangu الكبير قد حقق ابتكارًا مستقلاً من الشريحة الأساسية إلى منصة العملية بأكملها. يجب أن تعلم أنه في طفرة الذكاء الاصطناعي ، أصبحت وحدة معالجة الرسومات سلعة ساخنة ، ولكن في ظل التأثيرات المتعددة للاحتكاك الجيوسياسي ونقص الإمدادات ، سيكون من الصعب فقط نشر بطاقات حوسبة عالية الأداء. لذلك ، أصبح الابتكار المستقل إجماع عام في الصناعة.
مراجعة تاريخ نماذج Pangea واسعة النطاق هي عملية تلبية مستمرة لاحتياجات الصناعة. في مارس 2020 ، انضم Tian Qi إلى Huawei Cloud وبدأ في تكوين فريق ؛ في أبريل 2021 ، تم إطلاق نموذج Pangu الكبير رسميًا ، بما في ذلك نموذج NLP الكبير ونموذج CV الكبير ؛ في سبتمبر 2021 ، أصدرت Huawei Cloud نموذج الحوسبة العلمية الكبير ونموذج كبير من جزيئات الدواء ؛ في يونيو 2022 ، أصدرت Huawei Cloud نموذجًا كبيرًا من Pangu Mine ؛ في نوفمبر 2022 ، أصدرت Huawei Cloud نموذجًا كبيرًا للطقس.
بالعودة إلى الزمن ، أطلقت HUAWEI CLOUD رسميًا طراز Pangu Large Model 3.0 ، وأصدرت نماذج كبيرة للشؤون الحكومية والتمويل والتصنيع في نفس الوقت. كان الطراز الكبير شائعًا للغاية منذ فترة ، فلماذا اختارت Huawei Cloud هذه المرة للإعلان عن تقدم طراز Pangu الكبير؟
في الواقع ، عند مواجهة التقنيات والاتجاهات الجديدة في الصناعة ، تعطي HUAWEI CLOUD الأولوية لاحتياجات الصناعة ، وفقط عندما تنضج التكنولوجيا بما يكفي ستقدم تقنيات جديدة إلى السوق. من منظور Pangu Large Model 3.0 ، أوضحت Huawei Cloud هذه المرة تحديد المواقع الصناعية لمنتجاتها ، ودمجت النماذج الكبيرة السابقة ، وأعادت تنظيم الهيكل ، ووسعت الشبكة من خلال النموذج الكبير الجديد. ، لتغطية كل صناعة.
أكد Hu Houkun ، الرئيس التناوب لشركة Huawei ، في المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي لعام 2023 أن مفتاح تطوير الذكاء الاصطناعي هو "التعمق أكثر فأكثر" لتمكين التحديث الصناعي. في المرحلة الحالية ، لدى Huawei نقطتا تركيز حول تطوير الذكاء الاصطناعي: أولاً ، بناء قاعدة حوسبة قوية لدعم تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. ثانيًا ، من النماذج واسعة النطاق للأغراض العامة إلى النماذج واسعة النطاق على مستوى الصناعة ، دع الذكاء الاصطناعي يخدم آلاف الصناعات والبحث العلمي بشكل جيد.
يتبنى Pangu Large Model 3.0 تصميمًا متعدد الطبقات ، بما في ذلك هيكل ثلاثي الطبقات 5 + N + X: 5 نماذج كبيرة أساسية كبيرة على مستوى L0 توفر مهارات عامة متنوعة ، وتساعد النماذج الكبيرة في الصناعة على مستوى N L1 الشركات على إنشاء نماذجها واسعة النطاق ، ونماذج سيناريو L2-layer الضخمة تركز على سيناريوهات تطبيق معينة أو أعمال محددة ، وتزود العملاء بخدمات نموذجية جاهزة.
تم إطلاق خدمة سحابة HUAWEI CLOUD أحادية المجموعة Ascend AI مع قوة حوسبة 2000P Flops في وقت واحد في Ulanqab و Gui'an. يمكن لمركز بيانات HUAWEI CLOUD باستخدام منصة Tiancheng المبردة بالسائل ضمان معدل استقرار طويل المدى لمدة 30 يومًا 90٪ لتدريب السعرات الحرارية لا يتجاوز وقت استعادة النقاط 10 دقائق.
قال Zhang Ping'an: "من أجل مساعدة العملاء والشركاء والمطورين العالميين على تدريب النماذج الكبيرة واستخدامها ، نحن ملتزمون بإنشاء قطب آخر من الذكاء الاصطناعي في العالم للعملاء العالميين وتوفير خيارات جديدة لجميع مطوري الذكاء الاصطناعي".
بالنسبة للعديد من المؤسسات ، يعد الامتثال لأمن البيانات الاعتبار الأساسي. بالإضافة إلى نموذج نشر السحابة العامة ، يمكن لنموذج Pangea الكبير توفير منطقة سحابية نموذجية كبيرة وإنشاء مجموعة موارد خاصة بالسحابة للتدريب على النماذج الكبيرة والاستدلال لضمان البيانات الامتثال الأمني. لمزيد من متطلبات توطين البيانات الصارمة ، يتم توفير النشر السحابي المختلط أيضًا لمساعدة العملاء على تدريب النماذج الكبيرة على HCS الخاصة بهم.
بالنسبة للمنتج ، سهولة الاستخدام هي المفتاح. توفر HUAWEI CLOUD مجموعة أدوات نموذجية واسعة النطاق سهلة الاستخدام وموثوق بها ، Kaitian aPaaS التي تجمع عددًا كبيرًا من واجهات برمجة تطبيقات المشهد متعددة الصناعات ، ومجتمعًا حصريًا للنماذج واسعة النطاق التي تتضمن دورات غنية وعالية الجودة وتقنية شهادات لمساعدة المطورين على التطور بسرعة.
صحيح أن التكنولوجيا نفسها هي تقنية ثورية ، ولكن لكي يدخل نموذج Pangu الكبير في آلاف الصناعات ، لا يزال من الضروري منحه وقتًا للتجذر في هذه الصناعة.
كما قال أندرو نج ، أحد ملوك الذكاء الاصطناعي الأربعة ، "من الصعب تخيل صناعة كبيرة لن تتغير بالذكاء الاصطناعي. تشمل الصناعات الكبيرة الرعاية الصحية والتعليم والنقل وتجارة التجزئة والاتصالات والزراعة. الذكاء الاصطناعي سيكون هذا الاتجاه واضحًا جدًا. "في المستقبل ، قد تتغير كل صناعة من خلال النماذج الكبيرة للصناعات المختلفة.