ホームページ > 記事 > テクノロジー周辺機器 > 平均すると、高得点の大学入学試験の小論文が 1 秒間に 1 つ生成されますが、Fei Paddle Wenxin 大型モデルではどのようにこれが行われるのでしょうか?
大学入学共通テストが進行中だが、百度のAI技術も「大学入学試験」の到来を告げている。 6月7日、百度デジタル人材の杜暁暁氏が大学入試の中国語試験後に「デジタル人材候補」に変身し、大学入試の作文に挑戦し、インターネット上で白熱した議論を巻き起こした。 AI ライティングには、自然言語処理、データ マイニング、ナレッジ グラフなどの多くの人工知能テクノロジーが含まれており、Baidu は Feipiao Wenxin 大型モデルを使用して、Du Xiaoxiao が大学入学試験の小論文を適切かつ迅速に書くのをサポートしました。報道によると、杜暁暁は全国新大学入学試験の論文Ⅰの「優秀な手、専門的な手、そして一般的な手」というタイトルの論述エッセイの解答に参加し、そのテーマに基づいて40秒間で40以上の記事を作成したという。 1秒間に平均1記事生成され、それらをランダムに選択し、1記事のスコアが大学受験生の約75%に追いついた。
AI をテキスト作成に適用する、テクノロジー分野 これは業界では新しいことではありません。ビッグデータやディープラーニングなどのテクノロジーの発展により、AIのテキスト生成能力は大幅に向上しました。金融やスポーツのニュース速報から詩や小説などの文学作品に至るまで、AI ライティングがカバーする分野はますます広がり、創作の形式や内容はより多彩になってきています。
しかし、レビュー、要約、速報などのコンテンツ形式と比較して、AI を使用して大学入試の小論文を作成することは明らかに困難です。大学入試の小論文の作成は、「問題の検討」「論理性」「創造性」という 3 つの側面で AI にとって大きな課題となります。問題の検討レベルでは、大学入試の小論文のテーマや形式が多数あり、複雑な内容のテーマと相まって、刻々と変化するそれぞれの組み合わせが AI の理解力を試す究極のテストとなります。論理レベルでは、大学入試の小論文には 800 語以上が必要であり、長文のさまざまな断片間の論理と一貫性をどのように確保するかが、AI にとってのもう 1 つの大きな課題です。最後に、創造的なレベルでは、可読性は大学入学試験の小論文の最も重要な採点基準の 1 つです。AI の作文は関連性があり、一貫性があるだけでなく、古典を引用したり、レトリックを巧みに使用したり、新しいものを紹介したりすることにも優れていなければなりません。空虚で退屈な記事は避けてください。
これらの課題に直面しながら、Du Xiaoxiao はフライングパドル Wenxin 大型モデルの助けと指導を受けて、迅速かつ上手に執筆を完了しました。かつて北京大学入学試験の中国語採点チームのリーダーを務めた沈毅氏は、杜暁暁の作文で48点(60点満点)を獲得した。同氏は、例年に基づけば、作文で48点以上を獲得した受験者は25%にも満たなかったが、言い換えれば、杜暁暁の作文得点は大学入学試験受験者の約75%を上回ったと述べた。 「最強頭脳」に参加したネット有名人の潘舟丹氏も、杜暁暁の作曲レベルに「感謝」を表明した。
これは、Wenxin Model が新たにリリースした 10 億ドル規模のモデル ERNIE 3.0 Zeus によるもので、タスク関連の知識を統合しており、このモデルは、膨大なデータと知識の学習に基づいて、さらに 100 を超える異なる形式を学習します。タスクの知識はモデルの効果を強化し、さまざまな NLP タスクに対するより強力なゼロサンプルおよび小規模サンプルの学習機能を示します。平たく言えば、Wenxin モデルは知識豊富な「優等生」または「優等生」のようなもので、その理解力と創造力は従来のモデルよりも優れています。 「馬に頼って待っている」という迅速な生産能力だけでなく、「書くと神のようだ」という品質保証も兼ね備えています。
Wenxin Big Model のサポートにより、Du Xiaoxiao の大学入学試験の小論文の品質は、以前に比べて大幅に向上しました。まず、生成された作品はテーマに忠実で、明確な意図を持っています。Du Xiaoxiao は、与えられた作品のタイトルをよく理解し、テーマに沿ってテキストを整理し、記事の見解をサポートし、トピックに関する前向きな洞察を出力します。その後、800 年に、 Du Xiaoxiao は、漢字の長いテキストを処理する場合、生成されたコンテンツが完全な構造とスムーズな言語を備えていることを保証し、スムーズなコンテキスト接続で最初と最後に質問を導入します。同時に、Wenxin モデルは知識の蓄積がより強力であるため、Du Xiaoxiao によって生成された文章は、経典の引用や、並列処理や比喩などの修辞技法の適切な使用が優れており、記事の読みやすさが大幅に向上します。
しかし、沈儀が驚いたのは、杜暁暁がインターネットのホットワード「YYDS」を使って構成に小さなミスをしたことだった。このような「ポイント損失」が発生した理由は、Du Xiaoxiao がいくつかの一般的なネットワーク データを研究したためです。生成された記事の文脈から判断すると、Du Xiaoxiao 氏は YYDS の「本質」を理解しています。彼女自身の使用法は適切ですが、大学入試の小論文執筆基準には準拠していません。また、AI ライティングが学習し続けることができることも反映しています。そして改善します。
過去 1 年間、Baidu AI テクノロジー、特に最近登場した AIGC の実装が加速しました。 AIGCとは、UGC、PGCに次ぐ新しいコンテンツ制作手法で、人工知能技術を利用したコンテンツの自動制作のことで、デジタルヒューマンやTTV(Text to Video)などがそのベンチマークアプリケーションです。 Baidu Research Institute は、2022 年に AIGC テクノロジーが大規模モデルのクロスモーダルな包括的な技術能力を活用して、創造性を刺激し、コンテンツの多様性を向上させ、生産コストを削減し、大規模なアプリケーションを実現すると予測しています。
今回、Du Xiaoxiao は大学入学試験用の作文を書きます。これは、大型飛行パドルのモデルに基づいて AIGC が作成したものに基づいています。 Wenxin大型モデルは「知識の強化」という核心特性を持ち、大規模な知識と大量のデータから融合学習を行うことができ、学習効率が高く、効果が高く、汎用性が高く、一般化が強いという特徴があります。
インテリジェントなライティングに加えて、Wenxin 大型モデルのサポートにより、AI は強力な理解と生成能力を備えており、AI ペイント、AI ソングライティング、AI 編集などを含むクリエイティブな作品の自動生成を実現できます。 . .現在、インテリジェント ペインティング、インテリジェントな対話、インテリジェントな創造、ストーリー生成などの大型モデルのクリエイティブ アプリケーションが、Wenxin Large Model Creative and Exploration Community - Yanggu Community で開始されており、「Wenxin Large Model」を検索して公式 Web サイトにアクセスして体験してください。それ。将来的には、大規模モデルに基づく AIGC がより多くのコンテンツ制作分野に開かれることになります。
事前トレーニングされた大規模モデルの台頭により、人工知能の多用途性がさらに強化されました。大規模モデルは、優れた効果、強力な一般化、研究開発プロセスの高度な標準化という特徴を備えており、人工知能技術とアプリケーションの新しい基盤となりつつあります。 Baidu は 2019 年から事前トレーニング モデルの研究開発に深く関わっており、知識を強化した Wenxin モデルのシリーズを次々とリリースしてきました。終了したばかりのWAVE SUMMIT 2022ディープラーニング開発者サミットで、Wenxinラージモデルは一連のアップグレードを先導しました。学習タスクの知識を統合した知識強化された1000億ラージモデルやマルチタスクを含む、10の新しいラージモデルがリリースされました。統合学習モデル: ビジュアル大規模モデル、クロスモーダル大規模モデル、生物学的コンピューティング大規模モデル、業界大規模モデルなど。大規模モデル業界の実装をサポートするための 3 つの主要なパスを提案します。シーンのニーズを把握し、アプリケーション実装の全プロセスをサポートするツール、プラットフォーム、メソッド、イノベーションを刺激するオープンなエコシステムの構築など。
Wenxin 大型モデルは、インテリジェント創造への応用に加えて、産業、エネルギー、教育、金融、通信、メディアなどの業界でも使用されています。産業分野ではゼロなど、コンポーネントの品質検査、エネルギー分野での送電線検査、金融業界での契約情報抽出などは、企業のコスト削減、効率の向上、イノベーションの促進に真に役立ちます。同時に、Wenxin 大型モデルは、インテリジェント検索、情報フロー、スマート スピーカーなどのインターネット製品にも全面的に使用され、ユーザーによる情報、知識、サービスの取得の効率と効果が向上します。
現在、Feipiao は業界で最も包括的なレイアウトを備え、産業アプリケーションに最適なモデル ライブラリ システムを構築しています。人工知能の「インフラストラクチャ」の一部として、大規模なモデルは対象範囲をさらに広げます。人工知能テクノロジーの実装シナリオを構築し、産業アプリケーションの奥深さを深めます。 Wenxin Big Model は引き続きアプリケーションのしきい値を下げ、業界のインテリジェントなアップグレードを促進し、人工知能テクノロジーがすべての人に利益をもたらすようにします。
以上が平均すると、高得点の大学入学試験の小論文が 1 秒間に 1 つ生成されますが、Fei Paddle Wenxin 大型モデルではどのようにこれが行われるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。