Flying Paddle AI Studio startet die große Galaxy-Modell-Community

DoNews berichtete am 21. August, dass kürzlich in Peking die 9. WAVE SUMMIT Deep Learning Developer Conference stattgefunden habe. Wu Tian, ​​​​Vizepräsident der Baidu Group und stellvertretender Direktor des National Engineering Research Center for Deep Learning Technology and Applications, teilte die neuesten Fortschritte von Baidus selbstentwickeltem großen Sprachmodell „Wen Xin Yi Yan“ mit und veröffentlichte 5 native Plugins -ins und startete eine AI Studio Galaxy-Community für große Modelle, einen Plug-in-Mechanismus und einen ökologischen Co-Creation-Plan für das große Modell „Galaxy“ von Wenxin

Baidu-CTO Wang Haifeng wies darauf hin, dass die grundlegenden Grundfähigkeiten der künstlichen Intelligenz Verständnis, Generierung, Logik und Gedächtnis seien. Diese vier Fähigkeiten spiegeln sich alle im Anwendungserlebnis von „Wen Xin Yi Yan“ wider. Wu Tian sagte, dass Wen Mal so hoch wie in der Anfangsphase, und die Abdeckung der Wissenspunkte hat das 8,3-fache des Anfangsniveaus erreicht.

Wu Tian ist Vizepräsident der Baidu Group und stellvertretender Direktor des National Engineering Research Center for Deep Learning Technology and Applications

Gleichzeitig erweitert Wen Xinyiyan seine Fähigkeiten durch den Plug-in-Mechanismus weiter. Wu Tian hat 5 native Plug-ins veröffentlicht und vor Ort demonstriert, die offiziell von Wen Xinyiyan eingeführt wurden: Baidu Search, Browsing Documents (dokumentbasierte Interaktion), Eyanyitu (Generierung von Dateneinblicksdiagrammen), Shuitujihua (basierend auf der Interaktion von Bildern), Yijingliuying (Text zu Video). Derzeit können in der Webversion von Wen Xinyiyan drei Plug-Ins gleichzeitig verwendet werden und die Funktionen großer Modelle zum Verstehen, Analysieren und Planen zur Anpassung an Bedarfsszenarien genutzt werden.

Der Live-Demonstration zufolge hat Wen Xinyiyan die Arbeit, die ursprünglich etwa ein oder zwei Wochen dauerte, von der Branchenrecherche über die Markenanalyse und -auswahl bis hin zur Produktion von Werbevideos erledigt Der Wirkungsgrad ist sehr hoch.

Wen Xinyiyan verfügt über leistungsstarke Code-Interpretations-, Umschreibungs-, Anmerkungs- und Generierungsfunktionen. Wenn ein Entwickler beispielsweise einen von einem Vorgänger geschriebenen Code übernimmt, kann Wen Xinyiyan den Code Zeile für Zeile erklären, um dem Entwickler ein besseres Verständnis des Codeinhalts zu ermöglichen. Es kann den Code auch je nach Bedarf umschreiben, um ihn prägnanter zu machen, Testfälle schreiben und Codeimplementierungen ausgeben usw.

Berichten zufolge beschleunigt Wen Xinyiyan, dessen technische Fähigkeiten rasch verbessert werden, den Aufbau eines Ökosystems und fördert die Entwicklung großer Modellanwendungen. Entwickler sind die Vorreiter bei der Implementierung von KI-Anwendungen. Bei dem Treffen stellte Wu Tian die drei wichtigsten ökologischen Initiativen von „Wenxin Yiyan“ für Entwickler vor, darunter die Big-Model-Community, den Big-Model-Plug-in-Mechanismus und den Co-Creation-Plan von Wenxin Big Model „Galaxy“.

Die Entwicklergemeinschaft ist die wichtigste Stütze für die ökologische Entwicklung. Laut Wu Tian hat Chinas größte KI-Community „Paddle AI Studio“ (Galaxy Community) 6,09 Millionen Entwicklungsprojekte gesammelt. Mit der Entwicklung großer Modelle hat Baidu offiziell die Galaxy-Community für große Modelle ins Leben gerufen. Die Community bietet Entwicklern eine integrierte Entwicklungserfahrung für große Modelle und stellt umfangreiche Produktfunktionen bereit, um die Entwicklerkommunikation zu erleichtern. Derzeit hat die Community für große Galaxy-Modelle mehr als 300 kreative Anwendungen für große Modelle gesammelt.

Der Plug-in-Mechanismus ist eine wichtige Maßnahme, um die Leistungsgrenzen von Großmodellen zu erweitern und ein Ökosystem für Großmodellanwendungen aufzubauen. Basierend auf der Kerntechnologie von „Wen usw. Plug-in-Entwicklung. Nach Abschluss der Entwicklung kann sie über die Plug-in-Zugriffsplattform besser mit dem Großmodell von Wen Xinyiyan verbunden und eng in die Ökologie der Anwendungsschicht integriert werden

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