マッチョな男が空から降臨し、大きなモデルは「恋に悩む男」に変身し、人間のプレイヤーの救助を待ちました。 「舐め犬を救え」という大型モデルネイティブミニゲームが登場しました。 ゲームのルールは簡単です。プレイヤーが数ラウンドの対話内で「彼」に、自分に興味のない女神を追うのをやめるよう説得すれば、チャレンジは成功します。 それは難しく聞こえませんが、ゲームは人生から来ており、モデルのキャラクターは非常に単純で自己誘導的です。1時間近くの「説得」の後、大きなモデルの「友人」。 ” ” 時々緩みながらも粘る姿勢がとてもリアルです。 夢中になっている「舐め犬」を実戦で救出し、AIと戦うゲームは良いニュースから始まります - 女の子は彼に答えました 数回の対話の後、モデルは過去の経験と現在の状況を明確に説明しました。 
は現実世界と一致しています彼の認識と実際の状況の間には大きな乖離があることがわかりますが、彼はそれを直視しようとはしません。 これがこのゲームの難しさでもあります、このモデルはかなり「擬人化」されています、彼についてどんな疑問を投げかけても、彼はそのような考え方を維持しており、彼の記憶は鮮明であり、馬瑞の場合、キャラクターが崩壊する瞬間はありません。 
もちろん、言葉が足りない場合は、AI が状況に基づいてインテリジェントにいくつかの言葉を提供し、ゲームを続行します。 最終的には、即効性のある言葉と何度も告白が失敗したという辛い現実に助けられ、選手も大物モデルも美しい兄弟愛を獲得し、ついに挑戦に成功しました。 
この大型モデルネイティブミニゲームは、擬人化大型モデル「SenseChat-Character」をベースにした体験プログラムです。 「SenseChat-Character」は、SenseTimeが独自に作成した言語大型モデル製品です。 
体験アドレス: https://character.sensetime.com/ディスカッション - 大きな擬人化モデルは巧みに「人をつまむ」ことができ、パーソナライズされたキャラクターの作成とカスタマイズ、知識ベースの構築、長い対話をサポートします。メモリーやグループチャットなどの機能を備えた、楽しさと感情的な価値に満ちた大型モデルです。感情的な交友関係、映画やテレビ/アニメ/インターネットの IP キャラクター、有名人/インターネットの有名人/アーティストの AI アバター、言語などに使用できます。ロールプレイング ゲームやその他の擬人化された会話シーン。 「救助犬舐めチャレンジ」ゲームに加えて、相談擬人化大型モデルには、Su Daji、Gao Qiqiang などのさまざまな映画やテレビのキャラクター、マスクなどの現実の有名人も用意されています。 それを体験して、「マスク」への独占インタビューを受けてください。 
議論のため - 大規模な擬人化モデルは長い会話の記憶をサポートしており、AI キャラクターが数十回以上の歴史的な会話内容を正確に記憶することができ、詳細な「独占インタビュー」を行うこともできます。 これらのさまざまな幸せな経験はすべて、今日のSenseTime技術交流会で「新しくアップグレードされたRirixin SenseNova 5.0」大型モデルシステムのおかげです。 マルチモーダルインタラクションサポート、新バージョンをプレイして「全能の王」について議論します昨年4月の最初のリリース以来、SenseTimeの「Daily New SenseNova」大規模モデルシステムは、5つの主要なモデルシステムを正式にリリースしましたバージョンの反復。
この Ririxin 5.0 アップグレードのハイライトの 1 つは、マルチモーダル機能の導入であり、これによりインタラクション機能と全体的なパフォーマンスが大幅に向上します。
これらの優れた機能は「Discuss」アプリケーションに統合されています。ぜひ試してみましょう。
体験リンク: Sensetime Discussion Language Model (sensetime.com) https://chat.sensetime.com/wb/login
SenseTime Discussionの最新ページから2つの主要な機能を確認できます—対話と文書、前者は質疑応答に重点を置き、後者は複合文書分析に重点を置いています。
まずは
基本的な質問と回答 優秀な大型モデルは文系と理系の両方を備えている必要があります 大学入試の問題に直接進みます。 まず、昨年の大学入試センター試験の小論文問題である
単語作成、試験問題の目的、つまり科学技術の発展によってもたらされた二つの側面を完全に理解し、素早く記事を書き、現状を話し合い、解決策の方向性を与える、文才と論理の両方。 
2023 年の北京大学入学試験からの別の数学の問題です。
数学的能力を直接テストできるように、またクロスモーダルをテストできるように、論文のスクリーンショットをディスカッションに直接アップロードします。 OCR 認識 ディスカッション能力: 
実際、
マルチモーダル機能を追加した後、混合シーンに対処する対話能力が大幅に向上し、多くのタスクが 1 つの質問で回答できるようになりました。 単一モーダルの混合シーンタスクは問題ではありません。
も完全に正しいです、コードは直接実行できます -
の
論理的推論のテストでは、論理的推論コーパスの神様「遅滞棒ベンチマーク」を評価のために直接招待しました: 古典的な質問:
それについて話し合った後、私もこの質問はとても興味深いと思い、それから合理的で辛抱強い口調で問題を説明し、最後に私を慰めてくれました。
それでは、左手と右手を交換するための別の質問です:
ユーモアと複数の意味論がとても上手です——
そして、
ファイル処理があり、5つのファイルのアップロードとTao Te Chingのコピーのスローをサポートできるようになりました—— 
小注意: ファイルの制限により、2 倍に高速化されます。 テスト用紙と質問バンク
を入力して、いくつかの重要なテストの問題を簡単に見つけて、復習の効率を高めることもできます。 —古代の詩のような？ 「唐詩と宋慈」のコピーを入力し、月を説明するいくつかの詩や単語を見つけて、簡単に古代散文の達人になれます -
一度に正確な位置特定、検索、解釈、分析を行うことができますファイルサイズの制限により、処理が 2 倍かかりましたが、それでも解析はかなり高速です。
次のステップは、
マルチモーダルインタラクション機能の一連のテストです
: 雰囲気を理解し、それを送信することもできます:
は、ライフアシスタントとしても正確に機能します食べ物を特定し、カードのカロリー基準を提供します:
ペットの飼育に関する提案を提供します:
議論が非常に正確である主な理由は、SenseTime の基礎となるマルチモーダル大規模モデルの画像およびテキスト認識機能が、世界有数のレベルに到達— 権威あるマルチモーダル大規模モデルの総合ベンチマーク テスト MMBench では、
総合スコアが第 1 位
にランクされ、複数の有名なマルチモーダル リスト MathVista、AI2D、ChartQA、TextVQA、DocVQA、とMMMUも非常に印象的です。
本日の最新アップグレード「Ririxin SenseNova5.0」も、主流の客観的評価で複数のSOTAを達成し、数理推論、コードプログラミング、言語理解などを含む主流の客観的評価でGPT-4 Turboに到達、またはそれを上回りました。多次元で作られています。
大規模モデルのパフォーマンス境界はどこですか? 
SenseTime: スケールの法則は、人工知能の開発における最も基本的な法則ですモデルの規模が拡大し続け、複雑さが増すにつれて、人々は自然に疑問を持つでしょう。大型モデルのパフォーマンスは強力ですか？
この問題に関しては、スケーリング則が重要な原則であると考えられています。つまり、モデルのサイズが大きくなるにつれて、モデルのパフォーマンスも向上し、各大規模モデルのトレーニングの結果も増加します。非常に予測可能です。
SenseTime もこれを大規模モデル開発の基本ルールとして採用し、大規模モデルのパフォーマンスの限界を常に探求しています。
しかし、大規模モデルのスケール則の探索においては、データとコンピューティング能力が依然としてボトルネックとなっており、SenseTime はこれにおいて画期的な進歩を遂げています。
それに応えて、SenseTime はデータとコンピューティング能力の限界を突破し続けています。
例えば、今回の「RiRiXin 5.0」アップグレードでは、SenseTimeは事前学習用の中国語と英語のデータを10TB以上のトークンに拡張し、高品質なデータを大規模に構築し、大規模なデータのボトルネックを解決しました。モデルトレーニング。コンピューティング能力の点では、SenseTime の先進的なコンピューティング能力インフラストラクチャ SenseCore SenseTime 大型デバイスは、コンピューティング能力ハードウェア システムとアルゴリズム設計の共同設計最適化を通じて、大規模モデルの革新のための超高い計算能力効率を提供します。
高品質のデータと効率的なコンピューティング能力のサポートにより、SenseTime は規模の法則を実装するための長期的な基盤を築きました。
これに加えて、SenseTime は大規模モデル機能の KRE 3 層アーキテクチャも調査し、大規模モデル機能の境界の定義を具体的に示しています。
その中で、Kは世界知識の包括的な注入である知識を指し、Rは合理的思考の質的向上である推論を指し、Eは世界内容の変化の相互作用を指します。
3 つの層は相互に依存していますが、比較的独立しています。最終的な目標は、世界向けの強力な学習、理解、対話機能を備えた大規模なモデルを確立することです。 大きなモデルは世界について学習しており、AI ネイティブの世界も作成しています。それが、大きなモデルに固有の小さなゲームであっても、ますます多くの機能を備えた大規模なモデルの対話であっても、インタラクティブな変革を示しています。スケーリングの法則が継続的に発展するにつれ、次に何が起こるでしょうか? この技術交換の日に、SenseTime がついに Vincent のビデオを公開しました。見てみましょう。 
以上が夢中になっている「犬なめる人」を救うために、ビッグモデルと私は全力を尽くしましたの詳細内容です。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。
