多くの企業が大規模モデルに基づいた AI 製品をリリースしていますが、大規模モデル アプリケーションの実装に優れているのはどの企業でしょうか?

「AI のない産業は存在せず、AI のないアプリケーションは存在しません。」 AI (人工知能) ラージモデル技術の実装により、AI アプリケーションがあらゆる場所で開花しています。近年、多くの企業が大規模なモデルに基づいた AI アプリケーション製品をリリースしています。 「数百機種の戦い」の時代に、国産の大規模応用製品をどう開発していくか。より広範なコンピューティング能力のサポートを提供し、より適切なアプリケーション シナリオを見つけるにはどうすればよいでしょうか?

場面写真を公開します。

6月1日、Alibaba CloudはTongyi大型モデルの最新の進捗状況を公開し、オーディオとビデオコンテンツに焦点を当てた新しいAI製品「Tongyi Listening」を発売し、公開テストに公開された中国初の大型モデルアプリケーション製品となった。 。一部の専門家は、クラウド コンピューティングが大規模モデルの構築に最適な形式であると考えており、大規模モデルの進化により、従来のクラウド コンピューティング アーキテクチャの新たな変革が始まる可能性があります。

Alibaba Cloud の新しい AI 製品「Tongyi Tingwu」が公開テストに公開されました

記者が発表会場で知ったのは、今回Alibaba Cloudがリリースした「Tongyi Listening」が、大型モデル「Tongyi Qianwen」の理解・要約能力につながっている、音声に焦点を当てた作業学習AIだということです。およびビデオ分野の製品です。従来の録音ソフトウェアの内容フィードバックとは異なり、リアルタイム録音に基づいた「Tongyi Listening」は、会話内容をより直感的にテキスト形式でユーザーに提示し、アーカイブして要約することができます。多言語コミュニケーションのシナリオでは、「Tongyi Listening」は将来的に翻訳機能も開始し、言語の違いを橋渡しし、真に障壁のないコミュニケーションを可能にします。

音声コンテンツのリアルタイム録音に加えて、「Tongyi Listening」は、ビデオ情報を独自に処理し、簡単な要約を生成し、コンテンツをセグメント化して中心的なアイデアを抽出し、ユーザーのニーズに応じて対応するビデオ クリップを見つけることもできます。 「Tongyi Tingwu」は Alibaba Cloud Disk ともリンクされており、ユーザーは Alibaba Cloud Disk から「Tongyi Tingwu」にビデオを簡単にアップロードして処理できるため、ユーザーの作業効率とユーザー エクスペリエンスが大幅に向上します。

「Tongyi Listening」は、一般ユーザーのオフィスや勉強のニーズに対応するだけでなく、他の部門のさまざまなグループ向けにカスタマイズされた機能も設定しています。Chrome プラグインを利用するユーザー、外国語学習者、聴覚障害者向けの機能です。二か国語の一時停止を使用する 字幕ストリップを使用すると、字幕なしでビデオを視聴できます; スケジュールが頻繁に合わない専門家にとって、「Tongyi Listening」はミュート状態で会議に参加するための「会議の代替」としても使用でき、AI が会議を記録しますそして要点を整理します。

「私たちはテクノロジーの変革の時代に生きています。」 Alibaba Cloud Intelligence の最高技術責任者である Zhou Jingren 氏は次のように述べています: 「AI の発展により、 より多くの AI アシスタントが誕生するでしょう 彼らは私たちの仕事の効率を改善するだけでなく、私たちの人生経験を大幅に向上させます。」

国内テクノロジー大手がレイアウトを加速、AI大型モデルでの競争が激化

大規模な「Tongyi Tingwu」モデルの実装が実用段階に入り、間違いなく業界にセンセーションを巻き起こしました。ただし、この競争には国内のインターネット技術界の多くの競合企業が参加しており、Alibaba Cloud だけが参加しているわけではないことに注意が必要です。この間、「転覆」の風が吹き続けた。新しい大型 AI モデルがどんどん誕生しており、既存の大型 AI モデルはますます強力になっています。記者のレビューによると、現在、この分野には同じ市場を共有し、同じ未踏の領域を開拓したいと考えている多くの競合他社が存在します。

1つ目は、百度やアリババに代表される「巨大派閥」です。今年 3 月 16 日に、Baidu の「Wen Xin Yi Yan」がすぐにリリースされ、国内の大規模言語モデルの導入の最初の試みとなったが、その 1 か月も経たないうちに、4 月 11 日の Alibaba Cloud サミットで、Alibaba Cloud Intelligence が発表された。最高技術責任者のZhou Jingren氏は、大型言語モデル「Tongyi Qianwen」の立ち上げを正式に発表した。 Baidu と Alibaba は今日の 2 大インターネット巨人です。彼らは AI が業界にもたらす破壊的な力を深く理解しています。できるだけ早くから関与することによってのみ、優位性を得ることができます。

Xiaomi、360、Zhihu などの「インターネット テクノロジー スクール」が続きます。 Xiaomi Groupが今年3月にAI大型モデルを検討していると発表した後、5月24日夜の第1四半期財務報告電話会議で、Xiaomi社長のLu Weibing氏は、同社が4月にAIラボ大型モデルチームを正式に設立したと述べた現在、AI分野に関わる人は1,200人以上。 Lu Wei 氏は次のように述べています。「Xiaomi は大型モデルを積極的に採用しますが、Open AI のような一般的な大型モデルは作成しません。代わりに、ビジネスと深く統合して連携し、AI テクノロジーを使用して内部効率を向上させます。」

Zhihuは4月の「2023 Zhihu Discovery Conference」で大規模言語モデル「Zhihaitu AI」をリリースし、初のオンサイト大規模モデルアプリケーション機能「ホットリストサマリー」を社内テストした。 1か月後、Zhihuは別の大規模モデルアプリケーション機能「検索集約」を「2023 Digital Expo」の会場に導入し、5月18日の第7回世界情報会議で、360グループCEOの周宏毅取締役会会長は述べた。では、大型模型製品「360 Intelligent Brain」とAI描画ツール「360 Hontu」の2製品を披露した。

5 月 24 日、Weimob は大規模モデルに基づく AI アプリケーション製品である WAI をリリースしました。リリース日の時点で、Weimob WAI は「ワード作成、SMS テンプレート、製品説明、草植えメモ、ライブ ブロードキャスト スクリプト、パブリック アカウントのツイート、短いビデオのコピーライティング」を含む 25 の実用的なアプリケーション シナリオを正式に開始しました。

このほか、iFlytek、SenseTime、Yuncongに代表される「ステッカー」もあります。これらの企業は、AI 業界の頂点にあるか谷にあるかに関係なく、常に AI の最前線で毅然とした態度をとっています。長年努力を続けてきた「覇王」と、追い上げを図る新興勢力が激突するのは必至だ。なお、iFlytekは大規模モデルを実際の状況に適用した最初の国内メーカーであり、現在、教育、オフィス、自動車、その他の業界向けのソリューションを発売しています。

中国科学技術情報研究所が発表した報告書によると、不完全な統計によると、2020年から2023年の間に、中国はパラメータが10億を超える79の大型モデルをリリースした。業界関係者は、ローカライズされた大規模モデルの急速な開発は、一部はオープン AI によってもたらされる「ナマズ効果」に企業が対応しているためであり、一部は大規模モデルの開発がもたらす長期的なメリットとアップグレード力によるものであると考えています。業界です。大手企業は市場シェアを争って大ヒット製品を発売し、人工知能の継続的なアップグレードと進化を促進しています。大規模AIモデルの競争は激化する傾向にあり、「100モデルの戦い」が始まろうとしています。

実装こそが重要です: 大型モデル製品が「派手」にならないようにするにはどうすればよいでしょうか?

アリババのCEO、張勇氏は、人工知能の時代には、あらゆる製品は大規模モデルを使用して再構築する価値があると述べた。 「大型モデル時代がもたらす大きなチャンスに直面して、さまざまな企業がエコロジーニッチの獲得を急いでいます。一定の商品化の見通しと実際の導入サービス能力のサポートがなければ、どんなに声が大きくても獲得することは困難です」最先端の大規模モデルの成功: 新興製品として、大規模モデルの実装はどのくらい簡単ですか? 一部のアナリストは、大規模モデルの構想と製品化の間には 2 つの主な問題があると考えています。1 つは市場開拓の問題です。現時点では、大型モデルはまだ教育市場にあります。顧客を教育する段階では、新しいテクノロジーとして、需要側は大型モデルの機能の境界を明確に理解していません。顧客はまだ技術的な実装についてよく知りません。大規模なモデルのレベルと、特定のセグメント化されたシナリオを実装する機能。これには大規模なモデルが必要です。企業と顧客は共に進歩します。

ChatGPT の出現は、実際、ソフトウェア ユーザーが AI に関する科学を普及するのに役立ち、ある程度、大規模な言語モデルの商用アプリケーションの需要をもたらしました。今回Alibaba Cloudがリリースした「Tongyi Listening」は、シナリオベースのニーズに適応した大型モデル製品の好例であり、長期間使用することで、ユーザーはAIと「並んで働く」という作業習慣を身に付けることさえできるかもしれません。これは企業にとって非常に重要であり、潜在的な消費者市場であると言われています。

もう一つの問題はコストです。さまざまなサブディビジョン シナリオで実装された AI には、さまざまなトレーニング コーパスが必要です。効果的で使いやすい大規模なモデルを取得するには、十分な対象を絞ったコーパスに投資する必要があります。これは、多大なコスト投資と深い知識を意味します。テクノロジーの沈殿物です。ファーウェイ・クラウドの人工知能分野の主任研究員であるティアン・チー氏は、大規模モデルの開発とトレーニングには一度に1,200万米ドルの費用がかかると述べた。サービスを利用するには高額な料金を支払う必要がありますが、これは資本と技術の敷居が高いことを直感的に反映しています。例えば、iFlytek Spark コグニティブラージモデルをベースに構築された「iFlytek Hearing」には、19.8 元/2 時間から 888 元/100 時間の音声テキストマシン早送り機能パッケージがあり、OpenAI の大ヒット商品です。 GPT-3 モデルを「よりスマートな」GPT-4 にアップグレードするには、月額 20 ドルの追加料金がかかります。

さらに、国内の大規模 AI モデルの場合、コンピューティング能力も重要な問題となります。大規模なモデルの作成には包括的なコンピューティング インフラストラクチャが必要であり、クラウド コンピューティングは大規模なモデルの構築に最適な形式です。しかし、ラージモデルテクノロジーの導入に伴い、従来のクラウドコンピューティングアーキテクチャに影響を与え、変化する可能性があり、より強力なコンピューティングノードとストレージデバイスを追加し、データ伝送速度と信頼性を最適化し、カスタマイズされたソリューションを提供する必要があります。

今後の大規模モデルの開発では、セキュリティと信頼性という課題にも直面します。今年4月、中国サイバースペース局が発表した「生成型人工知能サービス管理措置（意見募集草案）」では、人工知能アルゴリズムや人工知能などの基礎技術の自主的なイノベーション、促進と応用、国際協力を国家が支援することが提案された。フレームワークを活用し、安全で信頼できるソフトウェア、ツール、コンピューティング、およびデータ リソースを優先的に採用することを奨励します。同時に、生成人工知能製品はサービスを提供する前にセキュリティ評価を宣言する必要があることが提案されています。

業界関係者によると、大型モデルテクノロジーは社会発展の機会をもたらしますが、ガバナンスに関するさまざまな課題ももたらします。次のステップは、イノベーションエコシステムを構築するだけでなく、リスクの予防にも注意を払うことです。これらの問題を解決することによってのみ、大規模モデルはその可能性を最大限に発揮し、さまざまな分野で広く使用されることができます。

大きな大会では、誰が現時点で一番速く走れるかではなく、誰が今後さらに進歩し続けることができるかが重要です。 ChatGPTに匹敵する国産AIアプリが出てくるか、今後も注目していきたい。

執筆者:Aoyi News記者Guan Yuhui

インターン: Xin Yu

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