Maison > Article > Périphériques technologiques > Omdia Research : PyTorch, TensorFlow, MindSpore, etc. sont au premier échelon du marché chinois des cadres d'IA
L'organisme de recherche industrielle Omdia (qui fait partie du groupe technologique Informa) a publié le « Rapport d'étude de marché sur le cadre d'intelligence artificielle en Chine », soulignant le modèle de concurrence et les tendances d'innovation du marché chinois des cadres d'IA. Les recherches d'Omdia ont révélé que PyTorch, TensorFlow et MindSpore se situent au premier échelon en termes de popularité et de part de marché.
Avec le développement de la technologie, l'intelligence artificielle est progressivement apparue devant le public. En tant qu'industrie émergente, l'échelle du marché a continué de s'étendre et les scénarios d'application se sont également élargis avec la maturité de la technologie de l'intelligence artificielle. De l'innovation en matière de recherche scientifique à l'application industrielle, les grands modèles pré-entraînés, l'IA pour la science, l'IA responsable, etc. sont devenus au centre des préoccupations du monde universitaire et de l'industrie mondiale. Le cadre d'IA est au cœur du développement d'algorithmes de modèles et la base pour soutenir la prospérité et le développement de l'industrie artificielle. Par conséquent, Omdia a mené une étude approfondie du développement et des tendances de l'industrie des cadres d'IA.
De nos jours, l'attention des grands modèles représentés par ChatGPT a dépassé le monde universitaire et l'industrie, et est devenue une réalisation innovante à laquelle tout le monde prête attention, et les grands modèles nécessitent un solide support technologique de cadre d'IA. Le rapport souligne trois tendances majeures dans la pré-formation des grands modèles : premièrement, le volume de paramètres des grands modèles continue de croître de façon exponentielle, et les « grands modèles » évoluent vers des « super grands modèles » ; modalité à multimodalité , Fusion multitâches ; Troisièmement, le cadre d'intelligence artificielle joue un rôle de soutien technique clé dans la formation de grands modèles.
En termes de prise en charge de la formation et du développement de modèles à très grande échelle, les principaux frameworks d'intelligence artificielle au monde TensorFlow et PyTorch occupent toujours une position de leader, dans le même temps, les développeurs estiment que MindSpore a pris une position dominante parmi les frameworks d'intelligence artificielle locaux en Chine ; et prend en charge nativement les grands modèles. Et a éclos une série de grands modèles innovants.
Omdia a découvert grâce à des entretiens approfondis avec des experts que TensorFlow a apporté plus d'attentes à l'industrie grâce à l'intégration de JAX, un nouveau framework s'appuie sur des bibliothèques d'algorithmes parallèles tierces pour compléter les capacités de prise en charge de grands modèles en chinois ; marché local D'un autre côté, Baidu Feipiao et Shengsi MindSpore réussissent mieux à prendre en charge de grands modèles locaux pré-entraînés en raison de leur langue locale chinoise unique et de leurs avantages en matière de données.
Derrière la popularité de l'AIGC représentée par ChatGPT, des problèmes éthiques et moraux de l'IA tels que la « contrefaçon » sont également apparus. Les développeurs et les institutions d'intelligence artificielle accordent de plus en plus d'attention à « l'intelligence artificielle responsable ». Dans une enquête auprès des développeurs, Omdia a constaté que parmi tous les frameworks d'intelligence artificielle traditionnels, TensorFlow et MindSpore offrent le meilleur support pour « l'intelligence artificielle responsable », se classant respectivement premier et deuxième.
Dans le même temps, le « Rapport d'étude de marché sur le cadre d'intelligence artificielle en Chine » a souligné que « l'intelligence artificielle responsable » est à la fois un ensemble de principes moraux et un ensemble de systèmes techniques. « L'IA responsable » est une approche visant à développer, évaluer, déployer et faire évoluer des systèmes d'intelligence artificielle de manière sûre, fiable et éthique. Le cadre d'intelligence artificielle introduit de nombreux moyens techniques et modules fonctionnels d'IA fiables pour aider les développeurs à créer une IA fiable, aider les développeurs et les institutions à résoudre les problèmes de conformité tels que la sécurité et la confidentialité de l'intelligence artificielle et parvenir à un développement durable de l'intelligence artificielle.
Dans le domaine de la recherche scientifique et de l'innovation, « AI for Science » est également un point chaud de pointe dans l'industrie de l'intelligence artificielle. L'intégration profonde de l'intelligence artificielle et de la science favorise l'innovation des paradigmes de recherche scientifique et apporte de nouveaux. opportunités de développement dans le domaine de la recherche scientifique. Les analystes d'Omdia estiment que, à l'instar des grands modèles, « l'IA pour la science » constitue une nouvelle direction importante pour le développement de l'innovation en IA, et le cadre de l'intelligence artificielle joue un rôle de support technique clé dans le développement de « l'IA pour la science ». Le développement de « AI for Science » a mis en avant des exigences plus élevées pour les cadres d'intelligence artificielle. L'enquête a révélé que les développeurs chinois d'intelligence artificielle estiment que MindSpore est le cadre d'intelligence artificielle national le plus approprié pour le projet « AI for Science ». « AI for Science » dépasse même celui de PyTorch, et a tendance à rattraper TensorFlow.
En tant que fondement important de l'innovation en IA, le cadre de l'intelligence artificielle aidera l'industrie à accélérer la transformation et la mise à niveau intelligentes. Pour plus de résultats de recherche sur les cadres d’intelligence artificielle, veuillez consulter le « Rapport d’étude de marché sur les cadres d’intelligence artificielle en Chine ». Lien du rapport Omdia :
https://www.php.cn/link/6562a2c4889bc3e203ab869723a40f7e
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