Comment l’intelligence graphique évolue-t-elle vers l’intelligence artificielle générale ? Cette étude de la Conférence du Bund contient des informations utiles

"L'intelligence artificielle générative est la révolution technologique la plus importante des 40 dernières années." C'est le dernier jugement du cofondateur de Microsoft, Bill Gates. Lorsque l'intelligence émerge, la manière de promouvoir la recherche scientifique et l'innovation appliquée est devenue la priorité de l'industrie.

Le 7 septembre, lors du sous-forum « New Generation Data Base - Exploring the Application and Development of Graph Intelligence » lors de la conférence Bund 2023, Ant Group a présenté une recherche sur la fusion - « Large Graph Model » (Large Graph Model, appelé comme LGM). Cette recherche combine le calcul graphique avec l'apprentissage des graphes et les grands modèles de langage, en utilisant les capacités de génération de grands modèles de langage et les capacités d'analyse de corrélation du calcul graphique pour fournir une présentation d'informations plus intuitive et complète et des informations plus précises, permettant ainsi de mieux résoudre des applications numériques massives et complexes. problèmes. À l'heure actuelle, Ant a terminé la première phase des travaux de recherche sur « l'amélioration générative des graphiques hétérogènes », et les documents de résultats pertinents ont été inclus dans la Conférence mondiale sur l'informatique (WWW 2023).

L'informatique graphique est une technologie de traitement de données puissante qui peut résoudre des problèmes de corrélation dans des réseaux relationnels complexes. Elle a des applications dans la lutte contre la fraude financière, les prévisions météorologiques, le développement de médicaments et même la recherche inspirée du cerveau. de l'intelligence artificielle". Les grands modèles constituent la technologie la plus susceptible d’évoluer vers l’intelligence artificielle générale, réalisant des tâches équivalentes, voire supérieures, à celles des humains dans certains domaines.

Pourquoi utiliser une technologie de pointe pour piloter une technologie de pointe ? Les grands modèles de langage ne peuvent-ils pas effectuer indépendamment des tâches d’analyse et d’exploration de données ? Liu Yongchao, expert technique senior chez Ant Group, a déclaré que les grands modèles de langage peuvent déduire des relations implicites, mais ne peuvent pas dessiner de diagrammes de relations. La recherche de relations entre données nécessite des liens clairs et l'utilisation d'une représentation graphique est plus facile à comprendre. "Combiner de grands modèles de langage avec l'informatique graphique signifie d'abord raisonner logiquement à partir d'informations massives, puis utiliser le supercalculateur pour calculer les relations. C'est comme connecter un superordinateur externe au cerveau humain, avec des capacités plus fortes", a expliqué Liu Yongchao.

(Liu Yongchao d'Ant Group a partagé les résultats de la recherche du "Big Picture Model")

Dans cette étude, Ant Group a principalement réalisé deux tâches. Tout d’abord, utilisez de grands modèles de langage pour enrichir les données graphiques. Différent des modèles ordinaires dépendants du contexte, les grands modèles de langage peuvent générer de nouveaux points de données basés sur les données existantes. Le travail, intitulé « Augmentation générative de graphiques hétérogènes », étend et enrichit différents types de données graphiques avec de grands modèles de langage. Deuxièmement, l'invite (une instruction ou une invite) est utilisée pour guider le modèle afin d'apprendre et de découvrir des caractéristiques de données spécifiques. Par exemple, si vous définissez une invite « Caractéristiques communes des groupes qui font défaut plus de trois fois par an », le modèle générera des échantillons de données qui répondent à des conditions spécifiques. Cette fonctionnalité peut accélérer le processus d’analyse des données et de découverte de fonctionnalités.

Ant Group est un leader dans le domaine du calcul graphique. La plate-forme de calcul graphique TuGraph développée conjointement avec l'Université Tsinghua a battu à trois reprises le record mondial de l'évaluation de bases de données graphiques faisant autorité, LDBC SNB. En 2021, elle a remporté le prix « Leading Scientific and Technological ». Achievements" lors de la World Internet Conference, et a été sélectionné par IDC en 2023. MarketScape fait partie du quadrant "Leader" du marché chinois des bases de données graphiques. Ces dernières années, l'industrie a mené diverses tentatives pour faire évoluer l'intelligence graphique vers l'intelligence artificielle générale. Le « grand modèle graphique » est une recherche menée par Ant au début de 2022 afin de résoudre les problèmes de l'industrie. Avec l’irruption des grands modèles fin 2022, la faisabilité de ces recherches s’est vérifiée.

Dans ce forum, des experts et des universitaires dans le domaine de l'intelligence graphique au pays et à l'étranger ont également partagé des développements plus intéressants. M. Tamer Özsu, professeur à l'Université de Waterloo au Canada, a partagé le défi de la technologie informatique des graphes de flux dans l'industrie. Chen Huajun, professeur à l'École d'informatique de l'Université du Zhejiang, a parlé des opportunités et des défis du traitement des connaissances à l'ère des grands modèles. Chen Hongyang, directeur adjoint du Centre de recherche en informatique graphique du laboratoire de Zhijiang, a présenté les dernières recherches sur le calcul scientifique et la recherche et développement biomédicale de Zhijiang Zhuque Graph. Li Yazhou, co-fondateur et rédacteur en chef adjoint de Machine Heart, estime que la recherche combinant l'intelligence graphique et les grands modèles devrait apporter des améliorations significatives à l'intelligence des données.

Concernant les possibilités de l'intelligence artificielle et du calcul graphique, le Bund Graph Intelligence Forum rassemble des informations provenant de différentes perspectives et trace une voie de développement importante pour le développement de l'intelligence graphique.

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