Згідно зі звітом Economic Observer від 2 вересня, Сю Хао, керівник відділу досліджень і розробок Qualcomm China, сказав, що першими в мобільних телефонах з’являться великі мовні моделі, такі як ChatGPT.Порівняно з попередніми програмами голосового помічника, вони можуть обробляти лише прості інформація, така як запити, погода, фондовий ринок, анекдоти тощо, великі мовні моделі можуть відповідати на відносно абстрактні та складні запитання, особливо через діалог для цілеспрямованого вирішення проблем. На думку Сю Хао, потрібно вирішити деякі проблеми програмного забезпечення, апаратного забезпечення, сумісності та адаптації. У той же час, шлях еволюції полягає в тому, щоб спочатку навчити велику модель, а потім обговорити, як розгорнути її на пристрої та запустити велику модель, і виконувати висновки на терміналі (що можна розуміти як необхідність виконувати завдання) виникає пізніше, ніж потреба в навчанні в хмарі, і спалах може бути не відразу очевидним. Але тенденція очевидна. Гібридна архітектура штучного інтелекту є майбутнім напрямком розвитку штучного інтелекту, і штучний інтелект також буде розширюватися від хмарної сторони до кінцевої сторони.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Згідно зі звітом Economic Observer від 2 вересня, Сю Хао, керівник відділу досліджень і розробок Qualcomm China, сказав, що першими в мобільних телефонах з’являться великі мовні моделі, такі як ChatGPT.Порівняно з попередніми програмами голосового помічника, вони можуть обробляти лише прості інформація, така як запити, погода, фондовий ринок, анекдоти тощо, великі мовні моделі можуть відповідати на відносно абстрактні та складні запитання, особливо через діалог для цілеспрямованого вирішення проблем. На думку Сю Хао, потрібно вирішити деякі проблеми програмного забезпечення, апаратного забезпечення, сумісності та адаптації. У той же час, шлях еволюції полягає в тому, щоб спочатку навчити велику модель, а потім обговорити, як розгорнути її на пристрої та запустити велику модель, і виконувати висновки на терміналі (що можна розуміти як необхідність виконувати завдання) виникає пізніше, ніж потреба в навчанні в хмарі, і спалах може бути не відразу очевидним. Але тенденція очевидна. Гібридна архітектура штучного інтелекту є майбутнім напрямком розвитку штучного інтелекту, і штучний інтелект також буде розширюватися від хмарної сторони до кінцевої сторони.