APUS リータオ氏: AI 大型モデルには価値創造を達成するための「6 つの要素」が必要

[グローバルネットワークテクノロジー総合レポート] 「大規模モデルは『万能』であるように見えますが、すべてのモデルが実際に検証できるわけではなく、すべてのモデルが真の価値を生み出すことができるわけではありません。」10 3 月 24 日、第 3 回中国ソフトウェアでサミットとプログラマーズ フェスティバルで、APUS 会長兼 CEO のリータオ氏は、AI ラージ モデルの価値創造に関する「6 つの要素」の見方を提案しました。彼は、大規模な AI モデルの開発の目標は価値の創造であると信じています。価値の創造を達成するには、強力なコンピューティング能力、グローバルな知識ベース、高品質のデータ、継続的に進化するアルゴリズム、価値の調整、とシナリオ統合価値の創造。

AIが業界を再構築するトレンドの下で、リータオ氏は、大規模なモデルが最下位の「オペレーティングシステム」の役割を果たし、コンピューティングパワー、データ、アプリケーションなどのリソースの統合、スケジュール、割り当てを担当して、包括的に推進していると指摘しました。産業ネットワークの構築

大規模モデルを原動力として使用することは、インターネット業界に変化をもたらすだけでなく、IT 要素の反復的なアップグレードももたらします。リータオ氏は、AIの普及により、将来的には自然言語がプログラミングで広く使用され、人間が機械と直接会話できるようになると同時に、プログラマー、プロダクトマネージャー、デザイナーなどの職能職も、次のような役割を担うようになるだろうと考えています。ニーズの「デザイナー」。単調で機械的で反復的な作業を大規模モデルに引き継ぎ、価値を生み出す仕事を人間に引き継ぐことで、社会資源の配分はより合理的になります。

一部のモデルはすでに「スマート」に見えますが、値が一貫していないなどの問題がまだあります。この点に関して、APUSは、中国ではAIアプリケーションの研究開発は依然として中国の大規模モデルに基づく必要があると考えている。したがって、中国の大型模型メーカーは自主的な意識を持ち、自主的なイノベーションの責任を負うと同時に、中国市場のニーズに応じて差別化された障壁を設け、中国市場のニーズを満たす正確なAI大型模型を作成する必要がある。ニーズと価値を捉え、新たな AI の生産性を創造する

現在の大規模モデル市場は、まだ商用実装の模索段階にありますが、大規模モデルが優れた AI アプリケーションを作成し、市場のニーズに十分に応えることができるというのは、長い間業界のコンセンサスでした。リータオ氏は、「中国のデジタル構築は継続的な反復プロセスであり、インテリジェントシナリオの急速な変革をサポートする大規模なモデルの『ベース』が必要となる。複雑なニーズに直面し、APUSは今後も中国市場向けに大規模なAIモデルをカスタマイズして統合していく」と指摘した。価値創造を伴う AI アプリケーション。”

データに関しては、APUS が過去 9 年間のグローバル ビジネスと 24 億人のグローバル ユーザーに基づいて、独自のグローバル ユーザー データと高品質のコーパスを形成してきたこと、同時に APUS が国内のコーパス メーカーと協力していることを共有しました。中国市場とポジティブな価値観を志向した「レッドコーパス」を共同で構築する。コンピューティング能力の面では、APUS は世界中の 2 つの主要なインテリジェント コンピューティング センターの建設に投資し、クラウド コンピューティング メーカーと提携して、需要者にさまざまなコンピューティング能力の組み合わせと柔軟な拡張ソリューションを提供し、企業や開発者が次の目標を達成できるよう支援しています。研究開発を迅速に実施し、コストを大幅に削減します。

APUS は現在、医療、ネットワーク情報、製造、電子商取引を含む複数の業界パートナーと協力して、パートナーによるハードウェア インフラストラクチャのアップグレードと基本モデル プラットフォームの構築を支援するために人工知能テクノロジーを使用して大規模な業界ソリューションを開発しています。特定のビジネス アプリケーションにおけるイノベーション

同時に、APUS はエコシステムをオープンにし、柔軟な産業コラボレーションを構築し続けています。たとえば、APUS ラージ モデルはオープン モデル プラグインを備えており、開発者は独立して外部モデルにアクセスし、「モデル グループ」の機能を通じて複雑なシーン要件を解決できます。

最後に、リー タオ氏は次のように述べました。「私たちは、APUS の大規模モデルが何千もの業界で基本的な役割を果たすことができると期待しています。また、より多くの開発者が APUS エコシステムに参加し、大規模モデルを使用してより実行可能な AI アプリケーションを作成することも期待しています。」

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