Это интервью, в котором вопрос можно «схватить», только ускорив темп речи и увеличив децибел.
Днем 7 июля, перед Всемирной конференцией Tencent Forum по искусственному интеллекту 2023 года, в маленьком и шумном конференц-зале Ву Юньшэн, вице-президент Tencent Cloud, глава Tencent Cloud Intelligence и глава Youtu Lab, принял участие в групповом интервью. из СМИ. Почти 20 дней назад Tencent официально анонсировала панораму MaaS, врезавшись в горячую «крупномасштабную модельную дорожку» с крупномасштабными отраслевыми моделями. Путь, который выглядит более «реалистичным».
«Предприятиям нужно по-настоящему решить определенную проблему в реальном сценарии, а не решать 70–80% проблемы в 100 сценариях». актуальная проблема проблем с посадкой, а общая большая модель не может полностью решить все проблемы пользователей.
Tencent, имеющая наибольшее количество индивидуальных пользователей в Китае, сделала первый шаг в преобразовании промышленного интернета в ИИ, когда пришла новая волна искусственного интеллекта.
Обновление Tencent Cloud MaaS
19 июня Tencent Cloud впервые объявила о ходе исследований и разработок крупномасштабных отраслевых моделей Tencent Cloud, предоставив более 50 крупномасштабных отраслевых решений для более чем 10 отраслей, таких как СМИ, культурный туризм, государственные дела и финансы.
На Всемирной конференции по искусственному интеллекту Tencent Cloud в очередной раз объявила о ряде обновлений.
Среди них недавно модернизированная высокопроизводительная вычислительная сеть Xingmai собственной разработки Tencent Cloud, которая может увеличить использование графического процессора на 40%, сэкономить от 30% до 60% затрат на обучение моделей и обеспечить 10-кратное улучшение производительности связи для больших моделей ИИ. . Основанный на кластере вычислительной мощности HCC нового поколения Tencent Cloud, он может поддерживать сверхбольшой масштаб вычислений до 100 000 карт. Собственная векторная база данных искусственного интеллекта Tencent Cloud поддерживает масштаб поиска векторов на уровне до 1 миллиарда, а задержка контролируется на уровне миллисекунд, что в 10 раз выше, чем у традиционного масштаба поиска в базе данных с автономным подключаемым модулем, и имеет пиковую производительность. миллионов запросов в секунду (QPS).
Что касается инноваций в приложениях, возможности крупномасштабной отраслевой модели Tencent Cloud были применены к таким сценариям, как контроль финансовых рисков, интерактивный перевод и интеллектуальное цифровое обслуживание клиентов, что значительно повысило эффективность интеллектуальных приложений.
Решение по управлению финансовыми рисками, поддерживаемое крупномасштабной отраслевой моделью, имеет в 10 раз большую эффективность по сравнению с предыдущим решением.Благодаря накопленному Tencent более чем 20-летнему опыту противостояния черного и серого производства и тысячам реальных бизнес-сценариев, общая анти- эффект мошенничества в 20 раз выше, чем у традиционной модели, увеличение примерно на %. В области цифровых людей Tencent Cloud в этом году запустила небольшую фабрику цифровых людей, которая может воспроизводить 2D-цифровых клонов в течение 24 часов с небольшим объемом данных, что значительно снижает стоимость цифровых человеческих услуг корпоративных приложений.
«На самом деле, уже более полугода мы размышляем и исследуем, в чем заключается самая существенная логика сочетания крупных моделей и различных отраслей? для решения практических задач, а другой — если вы не можете углубиться в отрасль, вы не сможете по-настоящему решить проблемы, стоящие перед отраслью». много.
Интеллектуальное обслуживание клиентов признано наиболее применимой отраслью для LLM (Large-Scale Language Model). На этой конференции Tencent создала крупномасштабную отраслевую модель для онлайн-тревел-компании OTA.Точно настроенная модель для конкретного клиента может решать бизнес-задачи от начала до конца без настройки диалоговых процессов. Повысьте скорость выполнения задач и уменьшите стоимость построения диалога. Но на самом деле, большой модели не так просто, как кажется, действительно понять проблемы клиента.
«В процессе общения мышление клиента скачет и меняется. Например, он просто предложил забронировать отель на 10-е, но прежде, чем машина ответила, он вдруг сказал, давайте я проверю отель и рейс на 11-е, когда ИИ все еще дает обратную связь по второму требованию, он может сказать, покажите мне комнату с двумя односпальными кроватями. не может Это простое решение, но его необходимо сочетать со сценой, особенно при взаимодействии с системой заказчика для реконструкции некоторых очень сложных моделей.
После первоначальной суеты вопросы о том, как коммерциализировать большие модели ИИ, как корпоративные клиенты могут насладиться этим раундом дивидендов ИИ и решить «беспокойство ИИ», стали горячими темами на этой Всемирной конференции по искусственному интеллекту.
Чжэн Циншэн, партнер Sequoia Capital China, вышел на инвестиционную площадку со времен середины Интернета для ПК. По его мнению, победители каждой эпохи происходят от оригинальной технологии той эпохи. Например, в ПК Эпоха Интернета, люди ценят электронную коммерцию и социальные сети. Программное обеспечение стало самым большим победителем; с эпохи мобильного Интернета люди увлеклись социальными программами и длинными видеороликами, но короткие видеоролики занимают больше всего времени. Я не знаю, какие оригинальные сцены, созданные самим ИИ, изменят нашу жизнь. Основное поведение».
Хотя до сих пор неизвестно, когда появится родной «убийца» ИИ, «вход в игру» должен быть первым шагом. Среди более чем 30 крупномасштабных моделей, представленных на WAIC на этот раз, за исключением первого раунда крупномасштабных моделей общего назначения, таких как Baidu Wenxin Yiyan, Ali Tongyi, Xunfei Xinghuo и Shangtang Ririxin, опоздавшие в основном сосредоточены на промышленная большая модель.
«Клиенты с большей вероятностью будут приняты крупные модели для конкретных предприятий с небольшим количеством параметров, низкими инвестициями и быстрыми результатами, а их готовность платить относительно очевидна», — рассказал «IT Times» экспонент одной из стартапов. сообщают, что некоторые из них уже используют большие модели.Клиенты банков, которые трансформируют систему обслуживания клиентов, обычно выбирают метод развертывания частного домена, который интегрирует программное и аппаратное обеспечение, и используют свои существующие графы знаний и данные для обучения и реализации рассуждений, которые не только обеспечивают безопасность данных. , но также снижает стоимость вычислительной мощности: «Если необходимо вывести и вывести только одну сцену, плата вычислительной мощности может быть даже однозначной».
«Промышленные сценарии стали лучшей тренировочной площадкой», — заявил Тан Даошэн, старший исполнительный вице-президент Tencent Group и генеральный директор бизнес-группы Cloud and Smart Industry Business Group, на пленарном заседании WAIC — Форуме промышленного развития, выбрав универсальную отраслевую модель. Сотрудничество поставщиков облачных услуг с сервисными возможностями для создания собственных эксклюзивных моделей на основе крупных отраслевых моделей может стать для предприятий возможным путем изучения практики применения крупных моделей.
Это означает, что будущее будет эпохой «сосуществования всех моделей», и каждое предприятие будет иметь свою собственную большую модель, и Tencent решила стать движущей силой новой эпохи.
В обзоре услуг MaaS, выпущенном Tencent Cloud в прошлом месяце, было указано, что на основе платформы Tencent Cloud TI можно построить крупномасштабный отраслевой магазин с выбранной моделью.Tencent Cloud может предоставить 10 основных отраслей, таких как финансы, культурный туризм , государственные дела, медицинское обслуживание, СМИ и образование. В то же время Tencent Cloud запустила отраслевое решение для тонкой настройки крупных моделей, чтобы помочь разработчикам моделей и инженерам-алгоритмам решать такие задачи, как вызов модели, управление данными и метками, тонкая настройка модели, оценочное тестирование и развертывание за один раз, а также сократить давление создания больших моделей.
На основе этих моделей и инструментальных платформ предприятия могут быстро создавать свои собственные «эксклюзивные модели», только добавляя собственные данные сцены.
"Он все еще находится на ранней стадии разработки крупномасштабных моделей. Лично я надеюсь, что расцветет сотня цветов, и каждый будет пробовать разные возможности в разных областях". проект, который требует общих знаний, а также требует профессиональной, глубокой и авторитетной организации знаний, и необходимы совместные усилия всех сторон, чтобы технологии действительно служили отрасли.
ИИ для науки фиксирует космическое "мерцание"
Конечно, крупномасштабная отраслевая модель Tencent Cloud не только оказывает влияние на цифровую трансформацию отраслей, но и ускоряет применение технологий искусственного интеллекта, таких как большие модели, в области научных вычислений.
Начиная с 2021 года Tencent, Национальная астрономическая обсерватория и Школа компьютерных наук и технологий Университета Фудань совместно запустили «Проект исследования звезд», используя облако + ИИ, чтобы помочь China Tianyan FAST обрабатывать огромное количество данных, получаемых каждый день. и находить быстрые радиовсплески и импульсы с помощью визуального анализа ИИ.Согласно звездным подсказкам, на данный момент обнаружено 30 пульсаров.
На WAIC в этом году Tencent объявила, что программа исследования звезд добилась дальнейшего прогресса и впервые обнаружила 2 быстрых радиовсплеска с помощью технологии искусственного интеллекта.
Быстрые радиовсплески — загадочное астрономическое явление.Каждую 1 миллисекунду будет излучаться энергия, выделяемая Солнцем в течение года, «мерцая» Вселенную. Однако его "мигающая" частота чрезвычайно низка, а время чрезвычайно коротко. Его легко проигнорировать в массиве данных и чрезвычайно трудно зафиксировать. Только в 2007 году люди обнаружили первый пульсар, на 40 лет позже открытия. пульсаров.
По сравнению с исследованием пульсаров, для обнаружения быстрых радиовсплесков, которые происходят с более низкой частотой в массивных данных, модели ИИ должны иметь более высокую точность и более высокую скорость вычислений. Чтобы повысить скорость вычислений, Tencent специально разработала набор совершенно новых сквозных алгоритмов искусственного интеллекта для исследования быстрых радиовсплесков. При той же вычислительной мощности эта совершенно новая парадигма обработки астрономических данных повышает эффективность обработки сигналов в 1800 раз быстрее, чем обычный процесс обработки.
Раньше перед распознаванием изображений ИИ необходимо было выполнить сложную астрофизическую предобработку изображения сигнала, такую как преобразование Фурье, хроматическая дисперсия... Эти задачи профессиональные и сложные. Теперь Tencent Youtu создала «сквозной ИИ-алгоритм» для обработки астрономических данных, который может пропускать этапы предварительной обработки и напрямую входить в распознавание ИИ, значительно повышая эффективность.
FAST генерирует сотни терабайт данных каждый день и десятки миллионов карт сигналов каждую неделю. Перед лицом больших объемов данных Tencent Cloud может быстро находить и идентифицировать полезную информацию в данных с помощью «многоэкземплярного метода обучения + механизма внимания» и обеспечивать мощную базовую поддержку вычислительной мощности.
Сегодня Tencent Cloud и FAST продолжают обнаруживать радиосигналы M31 Andromeda на расстоянии 2,5 миллиона световых лет, и ожидается, что в ближайшем будущем будет зафиксировано больше «космических вспышек».
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Реализм большой модели Tencent: решение «беспокойства ИИ» предприятий на сцене
Первоисточник: IT-Times
Автор: Хао Цзюньхуэй
Это интервью, в котором вопрос можно «схватить», только ускорив темп речи и увеличив децибел.
Днем 7 июля, перед Всемирной конференцией Tencent Forum по искусственному интеллекту 2023 года, в маленьком и шумном конференц-зале Ву Юньшэн, вице-президент Tencent Cloud, глава Tencent Cloud Intelligence и глава Youtu Lab, принял участие в групповом интервью. из СМИ. Почти 20 дней назад Tencent официально анонсировала панораму MaaS, врезавшись в горячую «крупномасштабную модельную дорожку» с крупномасштабными отраслевыми моделями. Путь, который выглядит более «реалистичным».
«Предприятиям нужно по-настоящему решить определенную проблему в реальном сценарии, а не решать 70–80% проблемы в 100 сценариях». актуальная проблема проблем с посадкой, а общая большая модель не может полностью решить все проблемы пользователей.
Обновление Tencent Cloud MaaS
19 июня Tencent Cloud впервые объявила о ходе исследований и разработок крупномасштабных отраслевых моделей Tencent Cloud, предоставив более 50 крупномасштабных отраслевых решений для более чем 10 отраслей, таких как СМИ, культурный туризм, государственные дела и финансы.
На Всемирной конференции по искусственному интеллекту Tencent Cloud в очередной раз объявила о ряде обновлений.
Среди них недавно модернизированная высокопроизводительная вычислительная сеть Xingmai собственной разработки Tencent Cloud, которая может увеличить использование графического процессора на 40%, сэкономить от 30% до 60% затрат на обучение моделей и обеспечить 10-кратное улучшение производительности связи для больших моделей ИИ. . Основанный на кластере вычислительной мощности HCC нового поколения Tencent Cloud, он может поддерживать сверхбольшой масштаб вычислений до 100 000 карт. Собственная векторная база данных искусственного интеллекта Tencent Cloud поддерживает масштаб поиска векторов на уровне до 1 миллиарда, а задержка контролируется на уровне миллисекунд, что в 10 раз выше, чем у традиционного масштаба поиска в базе данных с автономным подключаемым модулем, и имеет пиковую производительность. миллионов запросов в секунду (QPS).
Что касается инноваций в приложениях, возможности крупномасштабной отраслевой модели Tencent Cloud были применены к таким сценариям, как контроль финансовых рисков, интерактивный перевод и интеллектуальное цифровое обслуживание клиентов, что значительно повысило эффективность интеллектуальных приложений.
Решение по управлению финансовыми рисками, поддерживаемое крупномасштабной отраслевой моделью, имеет в 10 раз большую эффективность по сравнению с предыдущим решением.Благодаря накопленному Tencent более чем 20-летнему опыту противостояния черного и серого производства и тысячам реальных бизнес-сценариев, общая анти- эффект мошенничества в 20 раз выше, чем у традиционной модели, увеличение примерно на %. В области цифровых людей Tencent Cloud в этом году запустила небольшую фабрику цифровых людей, которая может воспроизводить 2D-цифровых клонов в течение 24 часов с небольшим объемом данных, что значительно снижает стоимость цифровых человеческих услуг корпоративных приложений.
«На самом деле, уже более полугода мы размышляем и исследуем, в чем заключается самая существенная логика сочетания крупных моделей и различных отраслей? для решения практических задач, а другой — если вы не можете углубиться в отрасль, вы не сможете по-настоящему решить проблемы, стоящие перед отраслью». много.
Интеллектуальное обслуживание клиентов признано наиболее применимой отраслью для LLM (Large-Scale Language Model). На этой конференции Tencent создала крупномасштабную отраслевую модель для онлайн-тревел-компании OTA.Точно настроенная модель для конкретного клиента может решать бизнес-задачи от начала до конца без настройки диалоговых процессов. Повысьте скорость выполнения задач и уменьшите стоимость построения диалога. Но на самом деле, большой модели не так просто, как кажется, действительно понять проблемы клиента.
«В процессе общения мышление клиента скачет и меняется. Например, он просто предложил забронировать отель на 10-е, но прежде, чем машина ответила, он вдруг сказал, давайте я проверю отель и рейс на 11-е, когда ИИ все еще дает обратную связь по второму требованию, он может сказать, покажите мне комнату с двумя односпальными кроватями. не может Это простое решение, но его необходимо сочетать со сценой, особенно при взаимодействии с системой заказчика для реконструкции некоторых очень сложных моделей.
Наступила эпоха «групповых моделей, танцующих вместе»
После первоначальной суеты вопросы о том, как коммерциализировать большие модели ИИ, как корпоративные клиенты могут насладиться этим раундом дивидендов ИИ и решить «беспокойство ИИ», стали горячими темами на этой Всемирной конференции по искусственному интеллекту.
Чжэн Циншэн, партнер Sequoia Capital China, вышел на инвестиционную площадку со времен середины Интернета для ПК. По его мнению, победители каждой эпохи происходят от оригинальной технологии той эпохи. Например, в ПК Эпоха Интернета, люди ценят электронную коммерцию и социальные сети. Программное обеспечение стало самым большим победителем; с эпохи мобильного Интернета люди увлеклись социальными программами и длинными видеороликами, но короткие видеоролики занимают больше всего времени. Я не знаю, какие оригинальные сцены, созданные самим ИИ, изменят нашу жизнь. Основное поведение».
Хотя до сих пор неизвестно, когда появится родной «убийца» ИИ, «вход в игру» должен быть первым шагом. Среди более чем 30 крупномасштабных моделей, представленных на WAIC на этот раз, за исключением первого раунда крупномасштабных моделей общего назначения, таких как Baidu Wenxin Yiyan, Ali Tongyi, Xunfei Xinghuo и Shangtang Ririxin, опоздавшие в основном сосредоточены на промышленная большая модель.
«Клиенты с большей вероятностью будут приняты крупные модели для конкретных предприятий с небольшим количеством параметров, низкими инвестициями и быстрыми результатами, а их готовность платить относительно очевидна», — рассказал «IT Times» экспонент одной из стартапов. сообщают, что некоторые из них уже используют большие модели.Клиенты банков, которые трансформируют систему обслуживания клиентов, обычно выбирают метод развертывания частного домена, который интегрирует программное и аппаратное обеспечение, и используют свои существующие графы знаний и данные для обучения и реализации рассуждений, которые не только обеспечивают безопасность данных. , но также снижает стоимость вычислительной мощности: «Если необходимо вывести и вывести только одну сцену, плата вычислительной мощности может быть даже однозначной».
«Промышленные сценарии стали лучшей тренировочной площадкой», — заявил Тан Даошэн, старший исполнительный вице-президент Tencent Group и генеральный директор бизнес-группы Cloud and Smart Industry Business Group, на пленарном заседании WAIC — Форуме промышленного развития, выбрав универсальную отраслевую модель. Сотрудничество поставщиков облачных услуг с сервисными возможностями для создания собственных эксклюзивных моделей на основе крупных отраслевых моделей может стать для предприятий возможным путем изучения практики применения крупных моделей.
В обзоре услуг MaaS, выпущенном Tencent Cloud в прошлом месяце, было указано, что на основе платформы Tencent Cloud TI можно построить крупномасштабный отраслевой магазин с выбранной моделью.Tencent Cloud может предоставить 10 основных отраслей, таких как финансы, культурный туризм , государственные дела, медицинское обслуживание, СМИ и образование. В то же время Tencent Cloud запустила отраслевое решение для тонкой настройки крупных моделей, чтобы помочь разработчикам моделей и инженерам-алгоритмам решать такие задачи, как вызов модели, управление данными и метками, тонкая настройка модели, оценочное тестирование и развертывание за один раз, а также сократить давление создания больших моделей.
На основе этих моделей и инструментальных платформ предприятия могут быстро создавать свои собственные «эксклюзивные модели», только добавляя собственные данные сцены.
"Он все еще находится на ранней стадии разработки крупномасштабных моделей. Лично я надеюсь, что расцветет сотня цветов, и каждый будет пробовать разные возможности в разных областях". проект, который требует общих знаний, а также требует профессиональной, глубокой и авторитетной организации знаний, и необходимы совместные усилия всех сторон, чтобы технологии действительно служили отрасли.
ИИ для науки фиксирует космическое "мерцание"
Конечно, крупномасштабная отраслевая модель Tencent Cloud не только оказывает влияние на цифровую трансформацию отраслей, но и ускоряет применение технологий искусственного интеллекта, таких как большие модели, в области научных вычислений.
Начиная с 2021 года Tencent, Национальная астрономическая обсерватория и Школа компьютерных наук и технологий Университета Фудань совместно запустили «Проект исследования звезд», используя облако + ИИ, чтобы помочь China Tianyan FAST обрабатывать огромное количество данных, получаемых каждый день. и находить быстрые радиовсплески и импульсы с помощью визуального анализа ИИ.Согласно звездным подсказкам, на данный момент обнаружено 30 пульсаров.
На WAIC в этом году Tencent объявила, что программа исследования звезд добилась дальнейшего прогресса и впервые обнаружила 2 быстрых радиовсплеска с помощью технологии искусственного интеллекта.
Быстрые радиовсплески — загадочное астрономическое явление.Каждую 1 миллисекунду будет излучаться энергия, выделяемая Солнцем в течение года, «мерцая» Вселенную. Однако его "мигающая" частота чрезвычайно низка, а время чрезвычайно коротко. Его легко проигнорировать в массиве данных и чрезвычайно трудно зафиксировать. Только в 2007 году люди обнаружили первый пульсар, на 40 лет позже открытия. пульсаров.
По сравнению с исследованием пульсаров, для обнаружения быстрых радиовсплесков, которые происходят с более низкой частотой в массивных данных, модели ИИ должны иметь более высокую точность и более высокую скорость вычислений. Чтобы повысить скорость вычислений, Tencent специально разработала набор совершенно новых сквозных алгоритмов искусственного интеллекта для исследования быстрых радиовсплесков. При той же вычислительной мощности эта совершенно новая парадигма обработки астрономических данных повышает эффективность обработки сигналов в 1800 раз быстрее, чем обычный процесс обработки.
Раньше перед распознаванием изображений ИИ необходимо было выполнить сложную астрофизическую предобработку изображения сигнала, такую как преобразование Фурье, хроматическая дисперсия... Эти задачи профессиональные и сложные. Теперь Tencent Youtu создала «сквозной ИИ-алгоритм» для обработки астрономических данных, который может пропускать этапы предварительной обработки и напрямую входить в распознавание ИИ, значительно повышая эффективность.
FAST генерирует сотни терабайт данных каждый день и десятки миллионов карт сигналов каждую неделю. Перед лицом больших объемов данных Tencent Cloud может быстро находить и идентифицировать полезную информацию в данных с помощью «многоэкземплярного метода обучения + механизма внимания» и обеспечивать мощную базовую поддержку вычислительной мощности.
Сегодня Tencent Cloud и FAST продолжают обнаруживать радиосигналы M31 Andromeda на расстоянии 2,5 миллиона световых лет, и ожидается, что в ближайшем будущем будет зафиксировано больше «космических вспышек».