人工知能はどのようにして「両方を必要とする」のか、また「必要とする」のか?楊源青が答えます

Lenovo Group は 10 月 24 日、Tech World で総合的な人工知能製品テクノロジーと「AI for All」のビジョンを発表しました。

Lenovo Group の会長兼 CEO であるヤン・ユアンチン氏は、人工知能テクノロジーが初めてこれほど現実のものとなり、すべての人やすべての企業と密接に関係するようになったと述べました。技術の進歩を喜ぶと同時に、私たちはさらに深い探求を始めました。

生成人工知能と大規模言語モデルの有効性をサポートする「重要だが無形の」要素は何ですか?デジタル変革の第一段階においてデータが不可欠な要素であることは疑いの余地がありません。アルゴリズムとモデルのトレーニングと推論は重要ですが、それらはコンピューティング能力のサポートとも切り離せません。クラウド、エッジ、デバイス側のいずれであっても、強力なコンピューティング機能が不可欠です

パノラマ人工知能を作成するには、「ポケットからクラウドまで」のコンピューティングパワーとさまざまな形式のアプリケーションが必要であり、さまざまな業界向けのソリューションも重要です。

ここにはジレンマがあります。ユーザーが質問に答えたり、あなたと話したりするときに、パブリック モデルに正しく適切なコンテンツを持たせたい場合は、実際の記録やデータを含めて、自分の本当の考えをモデルに伝える必要があります。その場合、ユーザーの個人データやプライバシー、さらには企業の企業秘密も公開情報の一部となります。

人々は、大規模なモデルで質問に答える機能を求めるだけでなく、自分のデータが自分のデバイスまたは自分の企業内にのみ保持されることを望んでいます。 「両方」を達成するにはどうすればよいでしょうか?答えは明らかにパブリックの大規模モデルに限定されるものではなく、個人の大規模モデルやエンタープライズレベルの大規模モデルを通じて達成できます。

Lenovo の大規模モデル圧縮テクノロジーにより、当社独自のスマート端末やデバイスで個人レベルの大規模モデルを実行できるようになります。人工知能機能をサポートするこれらの端末やエッジデバイス上には、ユーザーをより深く理解するためのローカル知識ベースが構築されます。個人の大規模モデルは、推論のためにデバイスまたはホームサーバーに保存されている個人データを使用します。ユーザーの個人データは、ユーザーの許可がない限り共有されたり、パブリック クラウドに送信されたりすることはありません。これにより、個人のプライバシーとデータのセキュリティが確保されます。

エンタープライズレベルの大規模モデルは、パブリックの大規模モデルやパブリック クラウドと共存し、人工知能のハイブリッド形式とハイブリッド展開を形成します。このハイブリッドのトレンドは、ハイブリッド オフィスやデジタル オフィス スペースなど、多くのシナリオですでに現れています。

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