Im Durchschnitt wird in einer Sekunde ein Aufsatz über die Hochschulaufnahmeprüfung mit hoher Punktzahl erstellt. Wie erreicht das literarische Modell „Flying Paddle“ dies?

Die nationale College-Aufnahmeprüfung ist im Gange, und die KI-Technologie von Baidu leitet auch eine „College-Aufnahmeprüfung“ ein. Am 7. Juni verwandelte sich die Baidu-Digitalperson Du Xiaoxiao nach dem chinesischen Sprachtest für die College-Aufnahmeprüfung in einen „Kandidaten für eine digitale Person“ und forderte das Aufsatzschreiben für die College-Aufnahmeprüfung heraus, was hitzige Diskussionen im Internet auslöste. KI-Schreiben umfasst viele Technologien der künstlichen Intelligenz wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Data Mining und Wissensgraphen. Baidu nutzte das große Modell von Feipiao Wenxin, um Du Xiaoxiao dabei zu unterstützen, den Aufsatz für die Hochschulaufnahmeprüfung gut und schnell zu schreiben. Berichten zufolge beteiligte sich Du Xiaoxiao an der Beantwortung des argumentativen Aufsatzes mit dem Titel „Excellent Hands, Expert Hands, and Common Hands“ in Band I der National New College Entrance Examination. In 40 Sekunden verfasste sie mehr als 40 Artikel zu diesem Thema. Mit durchschnittlich einem generierten Artikel pro Sekunde und zufälliger Auswahl eines Artikels hat seine Punktzahl etwa 75 % der Kandidaten für die Hochschulaufnahme erreicht.

Durchschnittlich 1 Artikel pro Sekunde, und die Punktzahl übersteigt 75 % der Kandidaten. Das große Wenxin-Modell schreibt schnell und gut. Der Einsatz von KI bei der Texterstellung ist in der technischen Welt nichts Neues. Mit der Entwicklung von Technologien wie Big Data und Deep Learning hat die KI ihre Fähigkeiten zur Textgenerierung erheblich verbessert. Von Finanz- und Sportnachrichten bis hin zu literarischen Kreationen wie Gedichten und Romanen deckt KI-Schreiben immer mehr Bereiche ab und die kreativen Formen und Inhalte sind bunter geworden.

Aber im Vergleich zu Inhaltsformen wie Rezensionen, Zusammenfassungen und Bulletins ist es offensichtlich schwieriger, KI zur Erstellung von Aufsätzen für Hochschulaufnahmeprüfungen zu verwenden. Das Verfassen von Aufsätzen für Hochschulaufnahmeprüfungen stellt die KI in drei Aspekten vor größere Herausforderungen: „Fragenüberprüfung“, „Logik“ und „Kreativität“. Auf der Ebene der Fragenüberprüfung gibt es in Aufsätzen zu Hochschulaufnahmeprüfungen viele Themen und Formen, gepaart mit komplizierten Inhaltsthemen. Jede sich ständig ändernde Kombination ist der ultimative Test für die Verständnisfähigkeit der KI. Auf der logischen Ebene erfordern Aufsätze zu Hochschulaufnahmeprüfungen mehr als 800 Wörter. Die Sicherstellung der Logik und Kohärenz zwischen den verschiedenen Fragmenten eines langen Aufsatzes ist eine weitere große Herausforderung für die KI. Auf der kreativen Ebene schließlich ist die Lesbarkeit eines der wichtigsten Bewertungskriterien für Aufsätze zur Hochschulaufnahmeprüfung. Sie müssen nicht nur relevant und kohärent sein, sondern auch gut darin sein, Klassiker zu zitieren, Rhetorik geschickt einzusetzen und sogar neue einzuführen Vermeiden Sie leere und langweilige Artikel.

Angesichts dieser Herausforderungen hat Du Xiaoxiao mit der Hilfe und Anleitung des großen Modells von Fei Piao Wenxin das Schreiben schnell und gut abgeschlossen. Shen Yi, der einst als Leiter des Chinesisch-Bewertungsteams für die Aufnahmeprüfung für das Beijing College fungierte, erzielte für Du Xiaoxiaos Aufsatz 48 Punkte (von 60 Punkten). Sie sagte, dass im Vergleich zu den Vorjahren weniger als 25 % der Kandidaten 48 Punkte oder mehr in Komposition erreichten. Mit anderen Worten: Du Xiaoxiaos Kompositionspunktzahl übertraf etwa 75 % der Kandidaten für die Hochschulaufnahmeprüfung. Pan Zhoudan, ein Internet-Star, der an „The Strongest Brain“ teilgenommen hat, brachte auch seine „Wertschätzung“ für Du Xiaoxiaos kompositorische Fähigkeiten zum Ausdruck.

Dies ist auf das neu veröffentlichte 100-Milliarden-Modell ERNIE 3.0 Zeus von Wenxin zurückzuführen, das aufgabenbezogenes Wissen integriert Wirkung des Modells und zeigt stärkere Lernfähigkeiten bei Nullstichproben und kleinen Stichproben bei verschiedenen NLP-Aufgaben. Laienhaft ausgedrückt ist das Wenxin-Modell wie ein gut informierter „Top-Schüler“ oder „ein Top-Schüler“. Sein Verständnis und seine kreativen Fähigkeiten sind stärker als die traditioneller Modelle. Es verfügt nicht nur über die schnelle Produktionskapazität, „sich auf das Pferd zu verlassen und auf Sie zu warten“, sondern auch über die Qualitätssicherung, „wie ein Gott zu schreiben“.

Mit der Unterstützung von Wenxin Big Model wurde die Qualität des von Du Xiaoxiao verfassten Aufsatzes zur Hochschulaufnahmeprüfung deutlich verbessert als zuvor. Erstens kann der generierte Aufsatz dem Thema genau folgen und eine klare Absicht haben, den gegebenen Aufsatztitel gut verstehen, den Text rund um das Thema ordnen, die Ansichten des Artikels unterstützen und dann positive Erkenntnisse zum Thema liefern Im Langtext chinesischer Schriftzeichen kann Du Xiaoxiao sicherstellen, dass der generierte Inhalt eine vollständige Struktur und eine reibungslose Sprache aufweist und am Anfang und am Ende Fragen mit einer reibungslosen Kontextverbindung einleitet. Da das Wenxin-Modell über eine größere Wissensreserve verfügt, sind die von Du Xiaoxiao erstellten Kompositionen gleichzeitig besser darin, Schriften zu zitieren und rhetorische Techniken wie Parallelität und Metapher angemessen zu nutzen, was die Lesbarkeit der Artikel erheblich verbessert.

Was Shen Yi jedoch überraschte, war, dass Du Xiaoxiao einen kleinen Fehler in der Komposition machte – indem er das im Internet beliebte Wort YYDS verwendete. Der Grund für einen solchen „Punktverlust“ liegt darin, dass Du Xiaoxiao einige beliebte Netzwerkdaten untersucht hat. Dem Kontext des generierten Artikels nach zu urteilen, hat Du Xiaoxiao das „Wesen“ von YYDS verstanden. Ihre eigene Verwendung entspricht jedoch nicht den Standards für das Verfassen von Aufsätzen für die Hochschulaufnahme verbessern.

Wenxin Large Model hilft bei der intelligenten Kreation und fördert den Beginn der AIGC-Ära

Im vergangenen Jahr hat sich die Implementierung der Baidu-KI-Technologie beschleunigt, insbesondere der kürzlich aufkommenden AIGC. AIGC ist nach UGC und PGC eine neue Art von Inhaltsproduktionsmethode. Sie bezieht sich auf die automatische Produktion von Inhalten mithilfe der Technologie der künstlichen Intelligenz, TTV (Text to Video) usw. sind ihre Benchmark-Anwendungen. Das Baidu Research Institute prognostiziert, dass die AIGC-Technologie im Jahr 2022 die modalübergreifenden umfassenden technischen Fähigkeiten großer Modelle nutzen wird, um die Kreativität anzuregen, die Inhaltsvielfalt zu verbessern, die Produktionskosten zu senken und groß angelegte Anwendungen zu erreichen.

Dieses Mal schreibt Du Xiaoxiao einen Aufsatz für die Aufnahmeprüfung für das College, der auf der AIGC-Kreation basierend auf dem großen Flugpaddelmodell basiert. Das große Wenxin-Modell verfügt über die Kernmerkmale der „Wissenserweiterung“ und kann Fusionslernen aus umfangreichem Wissen und umfangreichen Daten durchführen. Es weist eine höhere Lerneffizienz und eine bessere Wirkung auf und zeichnet sich durch gute Vielseitigkeit und starke Verallgemeinerung aus.

Zusätzlich zum intelligenten Schreiben verfügt die KI mit Unterstützung des Wenxin-Großmodells über starke Verständnis- und Generierungsfähigkeiten und kann die automatische Generierung kreativer Werke realisieren, einschließlich KI-Malerei, KI-Songwriting, KI-Bearbeitung usw. Derzeit wurden in der Wenxin Large Model Creative and Exploration Community – Yanggu Community kreative Anwendungen großer Modelle wie intelligentes Malen, intelligenter Dialog, intelligentes Schaffen und Story-Generierung eingeführt. Suchen Sie nach „Wenxin Large Model“, um die offizielle Website zu besuchen Es. In Zukunft wird AIGC, das auf großen Modellen basiert, für weitere Bereiche der Content-Produktion offen sein.

Der Aufstieg vorab trainierter großer Modelle hat die Vielseitigkeit der künstlichen Intelligenz weiter erhöht. Große Modelle zeichnen sich durch gute Effekte, starke Verallgemeinerung und einen hohen Grad an Standardisierung von F&E-Prozessen aus und werden zur neuen Basis für Technologien und Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Baidu engagiert sich seit 2019 intensiv in der Forschung und Entwicklung von Pre-Training-Modellen und hat nacheinander eine Reihe wissenserweiterter Wenxin-Modelle veröffentlicht. Auf dem gerade zu Ende gegangenen WAVE SUMMIT 2022 Deep Learning Developer Summit leitete Wenxin Large Model eine Reihe von Upgrades ein: 10 neue große Modelle wurden veröffentlicht, darunter das wissenserweiterte 100-Milliarden-Großmodell, das Lernaufgabenwissen integriert, und das Multitasking Einheitliches Lernmodell. Visuelle Großmodelle, modalübergreifende Großmodelle, Biocomputing-Großmodelle, Industrie-Großmodelle usw.; schlagen Sie drei Schlüsselpfade vor, um die Umsetzung der Großmodellindustrie zu unterstützen: Erstellen Sie ein Großmodellsystem, das besser für die Szene geeignet ist Anforderungen und bieten umfassende Prozessunterstützung für Tools, Plattformen und Methoden zur Anwendungsimplementierung, den Aufbau eines offenen Ökosystems, das Innovationen anregt usw.

Zusätzlich zu ihrer Anwendung in der intelligenten Schöpfung wurden die großen Wenxin-Modelle auch in der Industrie, Energie, Bildung, Finanzen, Kommunikation, Medien und anderen Branchen eingesetzt, beispielsweise bei der Teilequalitätsprüfung im industriellen Bereich und bei der Inspektion von Übertragungsleitungen B. im Energiebereich, die Extraktion von Vertragsinformationen in der Finanzbranche usw. können Unternehmen wirklich dabei helfen, Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern und Innovationen anzuregen. Gleichzeitig wird das große Wenxin-Modell auch in Internetprodukten wie intelligenter Suche, Informationsfluss und intelligenten Lautsprechern vollständig eingesetzt, um die Effizienz und Effektivität des Informations-, Wissens- und Dienstleistungserwerbs der Benutzer zu verbessern.

Derzeit hat Feipiao ein Modellbibliothekssystem mit dem umfassendsten Layout in der Branche und dem am besten für industrielle Anwendungen geeigneten Modellen aufgebaut. Als Teil der „Infrastruktur“ für künstliche Intelligenz erweitern große Modelle die Abdeckung von Szenarien für die Implementierung der Technologie der künstlichen Intelligenz und vertiefen die Anwendungstiefe der Branche. Wenxin Big Model wird die Anwendungsschwelle weiterhin senken, die intelligente Modernisierung der Branche fördern und dafür sorgen, dass die Technologie der künstlichen Intelligenz allen zugute kommt.

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