Baidu の創設者、会長兼 CEO である Robin Li 氏は、人工知能は過去 1 年間、技術、製品、アプリケーションのあらゆるレベルで「数週間」の反復速度で進歩したと述べました。大型モデル開発の次のフロンティアは、人間を模倣するだけでなく、人間が未知の領域を研究し発見するのを支援し、これまで人類が突破できなかった限界を突破することです。
Li Yanhong 氏は、人工知能の時代には IT 技術スタックが構造的に変化しており、これは人工知能、特に大規模モデル技術が世界のデジタル産業を再構築することを意味すると考えています。ラージモデルは人工知能時代のオペレーティングシステムとなり、すべてのアプリケーションはラージモデルに基づいて開発されます。
3 人のインターネットマスターの目から見た AI モデル
出典: China Electronics News、著者丨Jiang Anhao、Liu Jing
6月26日、世界インターネット会議における「デジタル文明に関するニシャン対話」には、百度創設者兼会長兼CEOのロビン・リー氏、アリババグループ会長兼CEO、アリババクラウドインテリジェントグループ取締役会長兼CEOの張勇氏と周宏儀氏という3人の重鎮が出席した。 、360 グループの創設者は、最も人気のある人工知能の大規模モデル技術について説明しました。
Li Yanhong: 大規模モデル技術は世界のデジタル産業を再構築します
Li Yanhong 氏は、人工知能の時代には IT 技術スタックが構造的に変化しており、これは人工知能、特に大規模モデル技術が世界のデジタル産業を再構築することを意味すると考えています。ラージモデルは人工知能時代のオペレーティングシステムとなり、すべてのアプリケーションはラージモデルに基づいて開発されます。
Li Yanhong 氏は、Baidu は 10 年以上にわたって人工知能に投資していると述べました。現在、Baidu が開発した Wenxin 大型モデルはバージョン 3.5 にバージョンアップされ、3 月のバージョン 3.0 と比較して、トレーニング速度が 2 倍、推論速度が 17 倍に向上し、モデルの累積効果が増加しました。 50％以上増加しました。
「我が国の人工知能の大規模モデルには一定の基盤があり、追いつく必要がある。同時に、アプリケーションシナリオの利点を最大限に活用し、垂直分野をさらに開発し、専門的な大規模モデルを作成する必要がある」 「金融、医療、電力などの分野に浸透する。高品質のアプリケーションとデータのフィードバック。技術的な最適化を実現し、大規模モデルの反復アップグレードを支援し、優れたAIエコシステムを構築する。」ロビン・リー氏は最終的に、大規模モデルは、分野はますます増え、大規模なモデルによって推進されるデジタル経済は実体経済と深く統合され、実体経済をより強く、より良く、より大きくし、大きな付加価値を生み出し、経済社会の発展と産業に大きな変化をもたらすでしょう。 。
Zhang Yong: 人工知能テクノロジーは利用可能で、信頼性があり、信頼できるものでなければなりません
「イノベーションには多くの不確実性が存在します。その中には、事前に予測して問題が発生する前に防ぐことができるものもあります。また、開発中に発生する問題もあり、開発中に解決する必要があるものもあります。」 Zhang Yong 氏は、「責任ある人工の「スマート テクノロジー」は、使える、信頼できる、信頼できるという 3 つの原則です。人工知能技術は人類文明の幸福を高め、現実の問題を解決する必要があり、高度で安定した技術を備え、プライバシー保護とデータセキュリティに重点を置き、包括性、相互信頼、尊重を実証する必要があります。
「私たちは、クラウド コンピューティングに基づいてコンピューティング能力がより包括的になり、AI がより普及することを望んでいます。一般的な人工知能は、より低いしきい値とより高い効率でデータ中断ノードをオープンし、企業の研究開発におけるデータを促進できるようになります。 「生産、流通、サービス。すべての要素のスムーズな流れなど、すべての要素のスムーズな流れにより、データと現実の統合がより深くなります。」 張勇氏は、アリババが開設した「同義前文」大型モデルについて述べた。 4月のクラウドはほぼすべての新興産業と伝統産業をカバーし、アリババクラウドが開始した「千の質問」は、石油とガス、電力、交通、金融、ホテル旅行、エンタープライズサービス、通信などもカバーした。将来的には、あらゆる分野でインテリジェントな配当をより迅速かつ適切に共有することを促進するために、より多くの企業固有のモデルが作成されるでしょう。
周宏毅: 大型モデルは産業革命レベルの生産性ツールです
周宏毅氏は、公開大規模モデルには次の4つの欠点があると述べた：第一に、公開大規模モデルには業界の深みが欠けている、第二に、公開大規模モデルは内部データ漏洩を引き起こす可能性が高い、信頼性がある、第四に、コストが高い公開されている大型モデルの制御はできません。同氏は、多くの企業はニーズを満たすために数百億の大型垂直モデルのみを必要とし、数千億の大型モデルを使用するとコストの無駄になると考えています。
人工知能の開発は「人間中心」でなければなりません 大規模モデルは大規模な人員削減を引き起こすことはできませんが、従業員の能力と効率を向上させ、一般の従業員全員が実際に使用できる使いやすいツールになることを目的としています使用。したがって、Zhou Honyi 氏は、デジタル従業員は将来的に企業にとって非常に重要な概念になると考えています。
周宏毅氏は最後に、人工知能の大規模モデルの産業革命が到来し、大規模モデルは将来的にさまざまな都市、産業、企業に本格的に適用され、市場機会は始まったばかりであると述べた。 360は、これまで人工知能分野で蓄積してきた経験と利点を最大限に発揮し、さまざまな場所での「安全・安心・制御可能・使いやすい」大型モデルの構築を支援し、産業のデジタル化・インテリジェント化に貢献していきます。アップグレードします。