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周宏毅: 360 は AI 産業化の実装を支援する都市向けの「大規模モデル工場」を構築

PHPz
PHPz転載
2023-09-18 22:33:111274ブラウズ

「一部のシナリオにおける『360 Intelligent Brain』のパフォーマンスは国際先進レベルに近い」、9月17日、南京市人民政府と中国情報通信技術学院、南京経済技術発展院の共催中国ゾーン管理委員会 人工知能産業発展同盟と共催する2023年南京人工知能産業発展会議が南京で開催されます。 360(601360.SH、以下「360」)グループの創業者、周宏毅氏は「新産業革命をリードする垂直型大型モデル」と題した基調講演を行った。

周宏毅: 360 は AI 産業化の実装を支援する都市向けの「大規模モデル工場」を構築

周宏毅氏は、大型モデルはトレンドやバブルではなく、新世代の生産性ツールとして新たな産業革命を導き、デジタルシステムの標準構成となり、産業のデジタル発展を促進すると述べた。しかし、一般的な大規模モデルをエンタープライズレベルのシナリオで直接使用することはできず、ビジネスの深さの欠如、エンタープライズを「理解」できない、データセキュリティリスクなど、7つの大きな問題があります。これに関して同氏は、大型モデルの今後の開発トレンドは「垂直化」であると提案した。タイミングに関しては、大きなモデルが完璧になるまで待ってから作業を開始するのではなく、シーンについて明確に考えてから作業を開始できると、Zhou Honyi 氏は考えています。

同氏は、オープンソースエコシステムの改善が進むにつれ、大規模なモデル自体が障壁ではなくなり、将来的には「キャベツ価格」にさえなるだろうと語った。縦長の大型モデル。同氏は、大規模モデルのカスタマイズを 4 つのステップに分けました。第 1 ステップはビジネス分析とシナリオの選択、第 2 ステップはデータ収集とクリーニング、第 3 ステップは企業固有の大規模モデルのトレーニング、第 4 ステップはエンタープライズ シナリオの開発です。応用。同氏はまた、垂直大規模モデルも、市場で実証され十分な機能を備えた一般的な大規模モデルに基づいてトレーニングする必要があり、そうすることでのみ、半分の労力で2倍の結果を達成できると強調した。

現在、中国は「100モデルの戦い」に突入している。周宏儀氏は、企業は基本的な大型モデルを選択する際には慎重になる必要があり、「汎用性、セキュリティ、制御性、使いやすさ、使いやすさ、拡張性」の6つの標準的な側面から評価できると考えている。レポートによると、360 の基本的な大規模モデルは、大規模なビジュアル モデル、大規模な言語モデル、およびマルチモーダルな大規模モデルによってサポートされており、エンタープライズ レベルのユーザーに 1 つの機能を提供できる「統合されたトレーニングおよびプロモーション ツールおよびプラットフォーム」を形成しています。大きなモデルを停止します。開発キット。

Zhou Honyi 氏は、360 がエンタープライズ レベルの AI ソリューションを開発しており、垂直方向の大規模モデルのデータを処理し、事前トレーニングと微調整の複雑なプロセスを実行する大規模モデル トレーニング フレームワークを構築していることを明らかにしました。このフレームワークは合理化および標準化されており、20 近くの業界垂直モデルのトレーニング、導入、提供を首尾よくサポートしてきました。同氏は、都市ガバナンスシナリオにおける「360 Intelligent Brain」の適用を例に挙げ、大規模モデルの強化を通じて、地域のインシデントの発見、受理、割り当て、追跡、事件解決の大幅な効率向上を達成し、安全のあり方を根本的に変えた。都市の運営と管理

周宏毅氏は、さまざまな場所でのデジタル建設に直面し、360 は都市 AI 産業の発展のために 2 つのことができると述べました。1 つはスマート シティの構築を支援する都市レベルの専用の大規模モデルを作成することです。もう 1 つは垂直型大型モデルのトレーニング、微調整、展開をサポートする「大型モデルファクトリー」は、大型モデルの研究開発およびトレーニングセンターでもあります。360は、基本的な大型モデルと、トレーニング プラットフォーム、新しい職業「人工知能トレーナー」の開発と育成、質の高い雇用を促進すると同時に、大規模なモデルをよりスマートにし、エンタープライズ レベルのシナリオにより適したものにします。

周宏毅氏は講演の中で、エンタープライズレベルの大規模モデルの構築は段階的に行うべきであり、まず大規模モデルに「副操縦士」の役割を担わせ、既存システムからの分離を維持する必要があると述べた。そうです、エージェント モデルは開発できるため、大規模なモデルは人間の意図を認識し、タスクを知的に思考して分解する「脳」として機能するだけでなく、ツールを自動的に使用したり、さまざまな呼び出しを行う「手と足」を成長させることもできます。 API は、タスクを実行し、問題を解決し、目標の結果を達成する、汎用のインテリジェント エージェント システムになります。同時に同氏は、大型モデルの安全性の問題を解決して大型モデルをケージに入れる前に、これは人間の最善の願いにすぎず、人々は依然として意思決定の輪の中に留まる必要があるとも強調した。

出典:金融業界情報

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