هذه مقابلة لا يمكن "التقاط" السؤال فيها إلا من خلال تسريع معدل الكلام وزيادة الديسيبل.
بعد ظهر يوم 7 يوليو ، قبل مؤتمر Tencent العالمي للذكاء الاصطناعي لعام 2023 ، في غرفة اجتماعات صغيرة وصاخبة ، وافق وو يون شنغ ، نائب رئيس Tencent Cloud ، رئيس Tencent Cloud Intelligence ، ورئيس Youtu Lab ، على مقابلة جماعية من وسائل الإعلام. منذ ما يقرب من 20 يومًا ، أعلنت Tencent رسميًا عن بانوراما MaaS ، مما أدى إلى اقتحام "مسار النموذج الكبير" الساخن مع نماذج صناعية واسعة النطاق. وهو مسار يبدو أكثر "واقعية".
"ما تحتاجه الشركات هو حل مشكلة معينة في سيناريو فعلي ، بدلاً من حل 70٪ -80٪ من المشكلة في 100 سيناريو." قال Wu Yunsheng إنه من منظور إستراتيجية الشركة ، تركز Tencent بشكل أكبر على حل المشكلة الفعلية لمشاكل الهبوط ، ولا يمكن للنموذج الكبير العام أن يحل تمامًا جميع مشاكل المستخدمين.
تتخذ Tencent ، التي تضم أكبر عدد من المستخدمين الفرديين في الصين ، الخطوة الأولى في تغيير الإنترنت الصناعي إلى AI عندما تأتي موجة جديدة من الذكاء الاصطناعي.
** ترقية Tencent Cloud MaaS **
في 19 يونيو ، أعلنت Tencent Cloud لأول مرة عن تقدم البحث والتطوير لنماذج الصناعة واسعة النطاق في Tencent Cloud. وقدمت أكثر من 50 حلًا صناعيًا على نطاق واسع لأكثر من 10 صناعات مثل الإعلام والسياحة الثقافية والشؤون الحكومية و تمويل.
في المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي ، أعلنت Tencent Cloud مرة أخرى عن عدد من الترقيات.
من بينها ، يمكن لشبكة الحوسبة عالية الأداء Xingmai المطورة حديثًا من Tencent Cloud أن تزيد من استخدام وحدة معالجة الرسومات بنسبة 40٪ ، وتوفر 30٪ إلى 60٪ من تكاليف تدريب النموذج ، وتحسن أداء الاتصالات بمقدار 10 أضعاف لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة . استنادًا إلى مجموعة الطاقة الحوسبية من الجيل الجديد HCC من Tencent Cloud ، يمكن أن تدعم مقياس حوسبة فائق الضخامة يبلغ 100000 بطاقة. تدعم قاعدة بيانات المتجه الأصلية AI الخاصة بـ Tencent Cloud ما يصل إلى 1 مليار مستوى من مقياس استرجاع المتجهات ، ويتم التحكم في التأخير على مستوى ملي ثانية ، وهو أعلى 10 مرات من مقياس استرجاع قاعدة البيانات التقليدية القائمة بذاتها ، ولديه قدرة الذروة ملايين الاستفسارات في الثانية (QPS).
من حيث ابتكار التطبيقات ، تم تطبيق قدرات نموذج الصناعة واسعة النطاق لشركة Tencent Cloud على سيناريوهات مثل التحكم في المخاطر المالية ، والترجمة التفاعلية ، وخدمة العملاء الذكية الرقمية ، مما أدى إلى تحسين كفاءة التطبيقات الذكية بشكل كبير.
يتمتع حل التحكم في المخاطر المالية المدعوم من النموذج الواسع النطاق للصناعة بكفاءة 10 مرات مقارنةً بالنموذج السابق.من خلال تراكم Tencent لأكثر من 20 عامًا من تجربة مواجهة الإنتاج الأسود والرمادي والآلاف من سيناريوهات الأعمال الحقيقية ، تأثير الاحتيال أعلى بـ 20 مرة من النموذج التقليدي ، بزيادة قدرها حوالي٪. في مجال البشر الرقميين ، أطلقت Tencent Cloud مصنعًا بشريًا رقميًا صغيرًا هذا العام ، والذي يمكنه إعادة إنتاج نسخ رقمية ثنائية الأبعاد في غضون 24 ساعة بكمية صغيرة فقط من البيانات ، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة الخدمات البشرية الرقمية لتطبيقات المؤسسات.
"في الواقع ، لأكثر من نصف عام ، كنا نفكر ونستكشف ما هو المنطق الأكثر أهمية وراء الجمع بين النماذج الكبيرة والصناعات المختلفة؟ هناك في الواقع نقطتان فقط: الأولى هي أن نقطة البداية الأساسية للتكنولوجيا هي لحل المشكلات العملية ، والآخر هو إذا لم تتمكن من التعمق في الصناعة ، فلا يمكنك حقًا حل المشكلات التي تواجه الصناعة "." الاختبار "الذي جلبه المشهد الحقيقي للنموذج الكبير جعل Wu Yunsheng يشعر كثيراً.
يتم التعرف على خدمة العملاء الذكية باعتبارها الصناعة الأكثر قابلية للتطبيق لـ LLM (نموذج اللغة واسع النطاق). في هذا المؤتمر ، أنشأت Tencent نموذجًا صناعيًا واسع النطاق لشركة OTA للسفر عبر الإنترنت. يمكن للنموذج الدقيق الخاص بالعميل أن يحل مشاكل العمل من البداية إلى النهاية دون تكوين عمليات الحوار. تحسين معدل إنجاز المهمة وتقليل تكلفة إنشاء الحوار. ولكن في الواقع ، ليس من البساطة التي يتصورها النموذج الكبير أن يفهم مشاكل العميل حقًا.
"أثناء عملية الاتصال ، يقفز تفكير العميل ويتغير. على سبيل المثال ، اقترح للتو حجز الفندق في اليوم العاشر ، ولكن قبل أن تجيب الآلة ، قال فجأة ، دعني أتحقق من الفندق والطائرة في الحادي عشر ، عندما لا يزال الذكاء الاصطناعي يقدم ملاحظات حول المطلب الثاني ، كما قد يقول ، أرني الغرفة المزدوجة. "وأشار وو يون شنغ إلى أنه لا يزال من الصعب جدًا على النموذج الكبير تحقيق التعرف على النوايا المتعددة ، والنموذج الكبير العام لا يمكن أن يكون حلًا بسيطًا ، ولكن يجب دمجه مع المشهد ، خاصة التفاعل مع نظام العميل لإعادة بناء بعض النماذج المعقدة للغاية.
** ها قد أتى عصر "عارضات الأزياء الجميلات يرقصن سويًا" **
بعد الصخب والضجيج الأولي ، أصبحت كيفية تسويق النماذج الضخمة للذكاء الاصطناعي وكيف يمكن لعملاء المؤسسات الاستمتاع بهذه الجولة من أرباح الذكاء الاصطناعي وحل "قلق الذكاء الاصطناعي" موضوعات ساخنة في هذا المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي.
دخل Zheng Qingsheng ، وهو شريك لشركة Sequoia Capital China ، في مجال الاستثمار منذ منتصف فترة استخدام الإنترنت للكمبيوتر الشخصي. وفي رأيه ، يتم اشتقاق الفائزين في كل عصر من التكنولوجيا الأصلية لتلك الحقبة. على سبيل المثال ، في الكمبيوتر الشخصي عصر الإنترنت ، يقدّر الناس التجارة الإلكترونية وشبكات التواصل الاجتماعي أصبحت البرمجيات هي الرابح الأكبر ؛ منذ عصر الإنترنت عبر الهاتف المحمول ، أخذ الناس يتوهمون بالبرامج الاجتماعية ومقاطع الفيديو الطويلة ، لكن مقاطع الفيديو القصيرة تشغل معظم الوقت. "الآن نحن لا نفعل ذلك" لا أعرف المشاهد الأصلية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي نفسه والتي ستغير حياتنا. السلوك الأساسي. "
على الرغم من أنه لا يزال غير معروف متى سيظهر "القاتل" الأصلي للذكاء الاصطناعي ، فإن "الدخول إلى اللعبة" يجب أن يكون الخطوة الأولى. من بين أكثر من 30 نموذجًا واسع النطاق تم الكشف عنها في WAIC هذه المرة ، باستثناء الجولة الأولى من النماذج واسعة النطاق للأغراض العامة مثل Baidu Wenxin Yiyan و Ali Tongyi و Xunfei Xinghuo و Shangtang Ririxin ، يركز المتأخرون بشكل أساسي على نموذج صناعة كبير.
"بالنسبة للعملاء ، من المرجح أن يتم قبول النماذج الكبيرة الخاصة بالمؤسسات ذات المعايير القليلة والاستثمار المنخفض والنتائج السريعة ، كما أن استعدادهم للدفع واضح نسبيًا." المراسل أن البعض يستخدم بالفعل نماذج كبيرة.عادةً ما يختار عملاء البنك الذين يغيرون نظام خدمة العملاء طريقة نشر المجال الخاص التي تدمج البرامج والأجهزة ، ويستخدمون الرسوم البيانية المعرفية الحالية والبيانات لتدريب وتنفيذ التفكير ، والذي لا يضمن فقط أمان البيانات ، ولكنه يقلل أيضًا من تكلفة قوة الحوسبة ، "إذا احتاج مشهد واحد فقط إلى الاستدلال والإخراج ، فيمكن حتى عمل لوحة طاقة الحوسبة بأرقام فردية."
قال Tang Daosheng ، نائب الرئيس التنفيذي الأول لمجموعة Tencent Group والرئيس التنفيذي لمجموعة Cloud and Smart Industry Business Group ، في الاجتماع العام لـ WAIC - منتدى التنمية الصناعية ، باختيار نموذج صناعي شامل: "أصبحت السيناريوهات الصناعية أفضل ساحة تدريب" قد يكون تعاون موردي السحابة مع إمكانات الخدمة لبناء نماذجهم الحصرية الخاصة بهم استنادًا إلى نماذج الصناعة الكبيرة مسارًا عمليًا للمؤسسات لاستكشاف ممارسة تطبيق النماذج الكبيرة.
هذا يعني أن المستقبل سيكون حقبة "تعايش جميع النماذج" ، وسيكون لكل مؤسسة نموذجها الكبير الخاص بها ، وقد قررت Tencent أن تكون عامل التمكين للعصر الجديد.
في بانوراما خدمة MaaS التي أصدرتها Tencent Cloud الشهر الماضي ، تمت الإشارة إلى أنه استنادًا إلى منصة Tencent Cloud TI ، يمكن بناء متجر نموذج صناعي واسع النطاق مختار.يمكن لـ Tencent Cloud توفير 10 صناعات رئيسية مثل التمويل والسياحة الثقافية والشؤون الحكومية والرعاية الطبية والإعلام والتعليم. حل. في الوقت نفسه ، أطلقت Tencent Cloud حل ضبط دقيق للنماذج الصناعية الكبيرة لمساعدة مطوري النماذج ومهندسي الخوارزميات على حل المهام مثل استدعاء النموذج وإدارة البيانات والملصقات والضبط الدقيق للنموذج واختبار التقييم والنشر في محطة واحدة وتقليل ضغط إنشاء نماذج كبيرة.
على أساس هذه النماذج ومنصات الأدوات ، يمكن للمؤسسات إنشاء "نماذج حصرية" خاصة بها بسرعة فقط عن طريق إضافة بيانات المشهد الخاصة بها.
"ما زال في المرحلة المبكرة من تطوير النماذج الكبيرة. أنا شخصياً آمل أن تتفتح مائة زهرة وأن الجميع سيحاولون إمكانيات مختلفة في مجالات مختلفة." يعتقد وو يون شنغ أن تطوير الذكاء الاصطناعي يعد بمثابة بيانات ضخمة المشروع ، الذي يتطلب معرفة مشتركة ويتطلب أيضًا منظمة معرفة مهنية وعميقة وموثوقة ، وهناك حاجة إلى الجهود المشتركة لجميع الأطراف لتمكين التكنولوجيا حقًا من خدمة الصناعة.
بالطبع ، بالإضافة إلى التأثير في التحول الرقمي للصناعات ، فإن نموذج الصناعة واسع النطاق لـ Tencent Cloud يسرع أيضًا من تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل النماذج الكبيرة في مجال الحوسبة العلمية.
ابتداءً من عام 2021 ، أطلقت Tencent ، المرصد الفلكي الوطني ، وكلية علوم وتكنولوجيا الكمبيوتر بجامعة فودان بالاشتراك مع "مشروع استكشاف النجوم" ، باستخدام السحابة + الذكاء الاصطناعي لمساعدة China Tianyan FAST في معالجة الكمية الهائلة من البيانات التي يتم تلقيها كل يوم ، والعثور على دفعات ونبضات راديوية سريعة من خلال تحليل الذكاء الاصطناعي المرئي.وفقًا لقرائن النجوم ، تم اكتشاف 30 نجمًا نابضًا حتى الآن.
في WAIC لهذا العام ، أعلنت Tencent أن برنامج استكشاف النجوم قد أحرز مزيدًا من التقدم ، واكتشف لأول مرة دفعتين راديو سريعتين من خلال تقنية الذكاء الاصطناعي.
تعتبر الانفجارات الراديوية السريعة ظاهرة فلكية غامضة ، حيث تنبعث الطاقة التي تطلقها الشمس كل 1 مللي ثانية على مدار العام ، مما يؤدي إلى "وميض" الكون. ومع ذلك ، فإن تردده "الوامض" منخفض للغاية والوقت قصير للغاية. من السهل تجاهل البيانات الضخمة ومن الصعب للغاية التقاطها. لم يكتشف البشر أول نجم نابض حتى عام 2007 ، بعد 40 عامًا من اكتشافه. من النجوم النابضة.
مقارنةً باستكشاف النجوم النابضة ، من أجل اكتشاف الدفقات الراديوية السريعة التي تحدث بتردد أقل في البيانات الضخمة ، يجب أن تتمتع نماذج الذكاء الاصطناعي بدقة أعلى وسرعة حساب أسرع. من أجل تحسين سرعة الحساب ، صممت Tencent خصيصًا مجموعة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي الشاملة والجديدة تمامًا لاستكشاف الاندفاعات الراديوية السريعة. في ظل نفس قوة الحوسبة ، يعزز نموذج معالجة البيانات الفلكية الجديد تمامًا كفاءة معالجة الإشارات لتكون أسرع بـ 1800 مرة من المعالجة التقليدية.
في السابق ، قبل التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي ، كان من الضروري إكمال المعالجة الفيزيائية الفلكية المسبقة المعقدة لصورة الإشارة ، مثل تحويل فورييه ، والتشتت اللوني ... هذه المهام احترافية ومعقدة. الآن أنشأت Tencent Youtu "خوارزمية ذكاء اصطناعي شاملة" لمعالجة البيانات الفلكية ، والتي يمكنها تخطي خطوات المعالجة المسبقة والدخول مباشرة في التعرف على الذكاء الاصطناعي ، مما يحسن الكفاءة بشكل كبير.
يُنشئ FAST مئات تيرابايت من البيانات كل يوم وعشرات الملايين من خرائط الإشارات كل أسبوع. في مواجهة البيانات الضخمة ، يمكن لـ Tencent Cloud تحديد موقع المعلومات المفيدة في البيانات وتحديدها بسرعة من خلال "طريقة التعلم متعدد الحالات + آلية الانتباه" ، وتوفير دعم قوي أساسي لقوة الحوسبة.
واليوم ، تواصل Tencent Cloud و FAST اكتشاف إشارات الراديو الخاصة بـ M31 Andromeda التي تبعد 2.5 مليون سنة ضوئية ، ومن المتوقع أن يتم التقاط المزيد من "الومضات الكونية" في المستقبل القريب.
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.
واقعية نموذج Tencent الكبير: حل "قلق الذكاء الاصطناعي" للمؤسسات في المشهد
المصدر الأصلي: IT Times
المؤلف: Hao Junhui
هذه مقابلة لا يمكن "التقاط" السؤال فيها إلا من خلال تسريع معدل الكلام وزيادة الديسيبل.
بعد ظهر يوم 7 يوليو ، قبل مؤتمر Tencent العالمي للذكاء الاصطناعي لعام 2023 ، في غرفة اجتماعات صغيرة وصاخبة ، وافق وو يون شنغ ، نائب رئيس Tencent Cloud ، رئيس Tencent Cloud Intelligence ، ورئيس Youtu Lab ، على مقابلة جماعية من وسائل الإعلام. منذ ما يقرب من 20 يومًا ، أعلنت Tencent رسميًا عن بانوراما MaaS ، مما أدى إلى اقتحام "مسار النموذج الكبير" الساخن مع نماذج صناعية واسعة النطاق. وهو مسار يبدو أكثر "واقعية".
"ما تحتاجه الشركات هو حل مشكلة معينة في سيناريو فعلي ، بدلاً من حل 70٪ -80٪ من المشكلة في 100 سيناريو." قال Wu Yunsheng إنه من منظور إستراتيجية الشركة ، تركز Tencent بشكل أكبر على حل المشكلة الفعلية لمشاكل الهبوط ، ولا يمكن للنموذج الكبير العام أن يحل تمامًا جميع مشاكل المستخدمين.
** ترقية Tencent Cloud MaaS **
في 19 يونيو ، أعلنت Tencent Cloud لأول مرة عن تقدم البحث والتطوير لنماذج الصناعة واسعة النطاق في Tencent Cloud. وقدمت أكثر من 50 حلًا صناعيًا على نطاق واسع لأكثر من 10 صناعات مثل الإعلام والسياحة الثقافية والشؤون الحكومية و تمويل.
في المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي ، أعلنت Tencent Cloud مرة أخرى عن عدد من الترقيات.
من بينها ، يمكن لشبكة الحوسبة عالية الأداء Xingmai المطورة حديثًا من Tencent Cloud أن تزيد من استخدام وحدة معالجة الرسومات بنسبة 40٪ ، وتوفر 30٪ إلى 60٪ من تكاليف تدريب النموذج ، وتحسن أداء الاتصالات بمقدار 10 أضعاف لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة . استنادًا إلى مجموعة الطاقة الحوسبية من الجيل الجديد HCC من Tencent Cloud ، يمكن أن تدعم مقياس حوسبة فائق الضخامة يبلغ 100000 بطاقة. تدعم قاعدة بيانات المتجه الأصلية AI الخاصة بـ Tencent Cloud ما يصل إلى 1 مليار مستوى من مقياس استرجاع المتجهات ، ويتم التحكم في التأخير على مستوى ملي ثانية ، وهو أعلى 10 مرات من مقياس استرجاع قاعدة البيانات التقليدية القائمة بذاتها ، ولديه قدرة الذروة ملايين الاستفسارات في الثانية (QPS).
من حيث ابتكار التطبيقات ، تم تطبيق قدرات نموذج الصناعة واسعة النطاق لشركة Tencent Cloud على سيناريوهات مثل التحكم في المخاطر المالية ، والترجمة التفاعلية ، وخدمة العملاء الذكية الرقمية ، مما أدى إلى تحسين كفاءة التطبيقات الذكية بشكل كبير.
يتمتع حل التحكم في المخاطر المالية المدعوم من النموذج الواسع النطاق للصناعة بكفاءة 10 مرات مقارنةً بالنموذج السابق.من خلال تراكم Tencent لأكثر من 20 عامًا من تجربة مواجهة الإنتاج الأسود والرمادي والآلاف من سيناريوهات الأعمال الحقيقية ، تأثير الاحتيال أعلى بـ 20 مرة من النموذج التقليدي ، بزيادة قدرها حوالي٪. في مجال البشر الرقميين ، أطلقت Tencent Cloud مصنعًا بشريًا رقميًا صغيرًا هذا العام ، والذي يمكنه إعادة إنتاج نسخ رقمية ثنائية الأبعاد في غضون 24 ساعة بكمية صغيرة فقط من البيانات ، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة الخدمات البشرية الرقمية لتطبيقات المؤسسات.
"في الواقع ، لأكثر من نصف عام ، كنا نفكر ونستكشف ما هو المنطق الأكثر أهمية وراء الجمع بين النماذج الكبيرة والصناعات المختلفة؟ هناك في الواقع نقطتان فقط: الأولى هي أن نقطة البداية الأساسية للتكنولوجيا هي لحل المشكلات العملية ، والآخر هو إذا لم تتمكن من التعمق في الصناعة ، فلا يمكنك حقًا حل المشكلات التي تواجه الصناعة "." الاختبار "الذي جلبه المشهد الحقيقي للنموذج الكبير جعل Wu Yunsheng يشعر كثيراً.
يتم التعرف على خدمة العملاء الذكية باعتبارها الصناعة الأكثر قابلية للتطبيق لـ LLM (نموذج اللغة واسع النطاق). في هذا المؤتمر ، أنشأت Tencent نموذجًا صناعيًا واسع النطاق لشركة OTA للسفر عبر الإنترنت. يمكن للنموذج الدقيق الخاص بالعميل أن يحل مشاكل العمل من البداية إلى النهاية دون تكوين عمليات الحوار. تحسين معدل إنجاز المهمة وتقليل تكلفة إنشاء الحوار. ولكن في الواقع ، ليس من البساطة التي يتصورها النموذج الكبير أن يفهم مشاكل العميل حقًا.
"أثناء عملية الاتصال ، يقفز تفكير العميل ويتغير. على سبيل المثال ، اقترح للتو حجز الفندق في اليوم العاشر ، ولكن قبل أن تجيب الآلة ، قال فجأة ، دعني أتحقق من الفندق والطائرة في الحادي عشر ، عندما لا يزال الذكاء الاصطناعي يقدم ملاحظات حول المطلب الثاني ، كما قد يقول ، أرني الغرفة المزدوجة. "وأشار وو يون شنغ إلى أنه لا يزال من الصعب جدًا على النموذج الكبير تحقيق التعرف على النوايا المتعددة ، والنموذج الكبير العام لا يمكن أن يكون حلًا بسيطًا ، ولكن يجب دمجه مع المشهد ، خاصة التفاعل مع نظام العميل لإعادة بناء بعض النماذج المعقدة للغاية.
** ها قد أتى عصر "عارضات الأزياء الجميلات يرقصن سويًا" **
بعد الصخب والضجيج الأولي ، أصبحت كيفية تسويق النماذج الضخمة للذكاء الاصطناعي وكيف يمكن لعملاء المؤسسات الاستمتاع بهذه الجولة من أرباح الذكاء الاصطناعي وحل "قلق الذكاء الاصطناعي" موضوعات ساخنة في هذا المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي.
دخل Zheng Qingsheng ، وهو شريك لشركة Sequoia Capital China ، في مجال الاستثمار منذ منتصف فترة استخدام الإنترنت للكمبيوتر الشخصي. وفي رأيه ، يتم اشتقاق الفائزين في كل عصر من التكنولوجيا الأصلية لتلك الحقبة. على سبيل المثال ، في الكمبيوتر الشخصي عصر الإنترنت ، يقدّر الناس التجارة الإلكترونية وشبكات التواصل الاجتماعي أصبحت البرمجيات هي الرابح الأكبر ؛ منذ عصر الإنترنت عبر الهاتف المحمول ، أخذ الناس يتوهمون بالبرامج الاجتماعية ومقاطع الفيديو الطويلة ، لكن مقاطع الفيديو القصيرة تشغل معظم الوقت. "الآن نحن لا نفعل ذلك" لا أعرف المشاهد الأصلية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي نفسه والتي ستغير حياتنا. السلوك الأساسي. "
على الرغم من أنه لا يزال غير معروف متى سيظهر "القاتل" الأصلي للذكاء الاصطناعي ، فإن "الدخول إلى اللعبة" يجب أن يكون الخطوة الأولى. من بين أكثر من 30 نموذجًا واسع النطاق تم الكشف عنها في WAIC هذه المرة ، باستثناء الجولة الأولى من النماذج واسعة النطاق للأغراض العامة مثل Baidu Wenxin Yiyan و Ali Tongyi و Xunfei Xinghuo و Shangtang Ririxin ، يركز المتأخرون بشكل أساسي على نموذج صناعة كبير.
"بالنسبة للعملاء ، من المرجح أن يتم قبول النماذج الكبيرة الخاصة بالمؤسسات ذات المعايير القليلة والاستثمار المنخفض والنتائج السريعة ، كما أن استعدادهم للدفع واضح نسبيًا." المراسل أن البعض يستخدم بالفعل نماذج كبيرة.عادةً ما يختار عملاء البنك الذين يغيرون نظام خدمة العملاء طريقة نشر المجال الخاص التي تدمج البرامج والأجهزة ، ويستخدمون الرسوم البيانية المعرفية الحالية والبيانات لتدريب وتنفيذ التفكير ، والذي لا يضمن فقط أمان البيانات ، ولكنه يقلل أيضًا من تكلفة قوة الحوسبة ، "إذا احتاج مشهد واحد فقط إلى الاستدلال والإخراج ، فيمكن حتى عمل لوحة طاقة الحوسبة بأرقام فردية."
قال Tang Daosheng ، نائب الرئيس التنفيذي الأول لمجموعة Tencent Group والرئيس التنفيذي لمجموعة Cloud and Smart Industry Business Group ، في الاجتماع العام لـ WAIC - منتدى التنمية الصناعية ، باختيار نموذج صناعي شامل: "أصبحت السيناريوهات الصناعية أفضل ساحة تدريب" قد يكون تعاون موردي السحابة مع إمكانات الخدمة لبناء نماذجهم الحصرية الخاصة بهم استنادًا إلى نماذج الصناعة الكبيرة مسارًا عمليًا للمؤسسات لاستكشاف ممارسة تطبيق النماذج الكبيرة.
في بانوراما خدمة MaaS التي أصدرتها Tencent Cloud الشهر الماضي ، تمت الإشارة إلى أنه استنادًا إلى منصة Tencent Cloud TI ، يمكن بناء متجر نموذج صناعي واسع النطاق مختار.يمكن لـ Tencent Cloud توفير 10 صناعات رئيسية مثل التمويل والسياحة الثقافية والشؤون الحكومية والرعاية الطبية والإعلام والتعليم. حل. في الوقت نفسه ، أطلقت Tencent Cloud حل ضبط دقيق للنماذج الصناعية الكبيرة لمساعدة مطوري النماذج ومهندسي الخوارزميات على حل المهام مثل استدعاء النموذج وإدارة البيانات والملصقات والضبط الدقيق للنموذج واختبار التقييم والنشر في محطة واحدة وتقليل ضغط إنشاء نماذج كبيرة.
على أساس هذه النماذج ومنصات الأدوات ، يمكن للمؤسسات إنشاء "نماذج حصرية" خاصة بها بسرعة فقط عن طريق إضافة بيانات المشهد الخاصة بها.
"ما زال في المرحلة المبكرة من تطوير النماذج الكبيرة. أنا شخصياً آمل أن تتفتح مائة زهرة وأن الجميع سيحاولون إمكانيات مختلفة في مجالات مختلفة." يعتقد وو يون شنغ أن تطوير الذكاء الاصطناعي يعد بمثابة بيانات ضخمة المشروع ، الذي يتطلب معرفة مشتركة ويتطلب أيضًا منظمة معرفة مهنية وعميقة وموثوقة ، وهناك حاجة إلى الجهود المشتركة لجميع الأطراف لتمكين التكنولوجيا حقًا من خدمة الصناعة.
** الذكاء الاصطناعي للعلوم يلتقط "الوميض" الكوني **
بالطبع ، بالإضافة إلى التأثير في التحول الرقمي للصناعات ، فإن نموذج الصناعة واسع النطاق لـ Tencent Cloud يسرع أيضًا من تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل النماذج الكبيرة في مجال الحوسبة العلمية.
ابتداءً من عام 2021 ، أطلقت Tencent ، المرصد الفلكي الوطني ، وكلية علوم وتكنولوجيا الكمبيوتر بجامعة فودان بالاشتراك مع "مشروع استكشاف النجوم" ، باستخدام السحابة + الذكاء الاصطناعي لمساعدة China Tianyan FAST في معالجة الكمية الهائلة من البيانات التي يتم تلقيها كل يوم ، والعثور على دفعات ونبضات راديوية سريعة من خلال تحليل الذكاء الاصطناعي المرئي.وفقًا لقرائن النجوم ، تم اكتشاف 30 نجمًا نابضًا حتى الآن.
في WAIC لهذا العام ، أعلنت Tencent أن برنامج استكشاف النجوم قد أحرز مزيدًا من التقدم ، واكتشف لأول مرة دفعتين راديو سريعتين من خلال تقنية الذكاء الاصطناعي.
تعتبر الانفجارات الراديوية السريعة ظاهرة فلكية غامضة ، حيث تنبعث الطاقة التي تطلقها الشمس كل 1 مللي ثانية على مدار العام ، مما يؤدي إلى "وميض" الكون. ومع ذلك ، فإن تردده "الوامض" منخفض للغاية والوقت قصير للغاية. من السهل تجاهل البيانات الضخمة ومن الصعب للغاية التقاطها. لم يكتشف البشر أول نجم نابض حتى عام 2007 ، بعد 40 عامًا من اكتشافه. من النجوم النابضة.
مقارنةً باستكشاف النجوم النابضة ، من أجل اكتشاف الدفقات الراديوية السريعة التي تحدث بتردد أقل في البيانات الضخمة ، يجب أن تتمتع نماذج الذكاء الاصطناعي بدقة أعلى وسرعة حساب أسرع. من أجل تحسين سرعة الحساب ، صممت Tencent خصيصًا مجموعة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي الشاملة والجديدة تمامًا لاستكشاف الاندفاعات الراديوية السريعة. في ظل نفس قوة الحوسبة ، يعزز نموذج معالجة البيانات الفلكية الجديد تمامًا كفاءة معالجة الإشارات لتكون أسرع بـ 1800 مرة من المعالجة التقليدية.
في السابق ، قبل التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي ، كان من الضروري إكمال المعالجة الفيزيائية الفلكية المسبقة المعقدة لصورة الإشارة ، مثل تحويل فورييه ، والتشتت اللوني ... هذه المهام احترافية ومعقدة. الآن أنشأت Tencent Youtu "خوارزمية ذكاء اصطناعي شاملة" لمعالجة البيانات الفلكية ، والتي يمكنها تخطي خطوات المعالجة المسبقة والدخول مباشرة في التعرف على الذكاء الاصطناعي ، مما يحسن الكفاءة بشكل كبير.
يُنشئ FAST مئات تيرابايت من البيانات كل يوم وعشرات الملايين من خرائط الإشارات كل أسبوع. في مواجهة البيانات الضخمة ، يمكن لـ Tencent Cloud تحديد موقع المعلومات المفيدة في البيانات وتحديدها بسرعة من خلال "طريقة التعلم متعدد الحالات + آلية الانتباه" ، وتوفير دعم قوي أساسي لقوة الحوسبة.
واليوم ، تواصل Tencent Cloud و FAST اكتشاف إشارات الراديو الخاصة بـ M31 Andromeda التي تبعد 2.5 مليون سنة ضوئية ، ومن المتوقع أن يتم التقاط المزيد من "الومضات الكونية" في المستقبل القريب.