Comment l'intelligence artificielle « a-t-elle besoin des deux » et « besoin » ? Yang Yuanqing donne la réponse

Le 24 octobre, le groupe Lenovo a annoncé une technologie complète de produits d'intelligence artificielle et la vision de « l'IA pour tous » à Tech World.

Yang Yuanqing, président-directeur général du groupe Lenovo, a déclaré que pour la première fois, la technologie de l'intelligence artificielle est devenue aussi réelle et étroitement liée à tout le monde et à chaque entreprise. Tout en nous réjouissant du progrès technologique, nous avons également entamé une exploration plus approfondie.

Quels éléments « clés mais intangibles » soutiennent l'efficacité de l'intelligence artificielle générative et des grands modèles de langage ? Il ne fait aucun doute que les données sont indispensables dans la première phase de la transformation numérique. La formation et l'inférence d'algorithmes et de modèles sont essentielles, mais elles sont également indissociables du support de la puissance de calcul. De puissantes capacités de calcul, que ce soit dans le cloud ou en périphérie et sur l'appareil, sont indispensables

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Pour créer une intelligence artificielle panoramique, nous avons besoin d’une puissance de calcul « de la poche au cloud » et de diverses formes d’applications, et des solutions pour différentes industries sont également essentielles.

Il y a ici un dilemme. Si l'utilisateur souhaite que le modèle public ait le contenu correct et approprié lorsqu'il répond à vos questions ou vous parle, alors vous devez vraiment lui dire vos véritables pensées et la véracité de vos enregistrements et données, mais dans ce cas. , les données personnelles et même la vie privée de l'utilisateur ainsi que les secrets commerciaux de l'entreprise feront partie de l'information publique.

Les gens veulent non seulement avoir la possibilité de répondre à des questions avec de grands modèles, mais souhaitent également que leurs données soient conservées uniquement sur leurs propres appareils ou au sein de leur propre entreprise. Comment pouvons-nous réaliser « les deux – et aussi » ? La réponse ne se limite évidemment pas aux grands modèles publics, nous pouvons y parvenir grâce à de grands modèles personnels et à des grands modèles au niveau de l'entreprise.

La technologie de compression de grands modèles de Lenovo permet à nos propres terminaux et appareils intelligents d'avoir la capacité d'exécuter de grands modèles de niveau personnel. Sur ces terminaux et appareils de périphérie prenant en charge les fonctions d’intelligence artificielle, des bases de connaissances locales seront construites pour mieux comprendre les utilisateurs. Les grands modèles personnels utiliseront les données personnelles stockées sur des appareils ou des serveurs domestiques à des fins d'inférence. Les données personnelles des utilisateurs ne seront jamais partagées ou envoyées vers le cloud public sauf autorisation de l'utilisateur, garantissant ainsi la confidentialité personnelle et la sécurité des données.

Les grands modèles au niveau de l'entreprise coexisteront avec les grands modèles publics et les cloud publics, formant une forme hybride et un déploiement hybride de l'intelligence artificielle. Cette tendance hybride est déjà apparue dans de nombreux scénarios, tels que les bureaux hybrides et les espaces de bureaux numériques.

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