20명 이상의 유명인이 중국의 AIGC 산업에 대해 토론합니다! 현장은 인파로 붐볐고, 200만명이 넘는 온라인 네티즌들은 "본편을 다시 봐야 한다"는 반응을 보였다.
- WBOY앞으로
- 2023-04-14 10:04:02947검색
ChatGPT는 어떤 새로운 세상을 가져올까요? 업계 리더들은 할 말이 많습니다:
Qubit AIGC Summit: Baidu, Microsoft 및 기타 20개 이상의 유명 기업이 치열하게 토론합니다! 오프라인으로 가득 차 있었고 200만 명이 넘는 사람들이 온라인으로 시청했습니다
이것은 전 인류를 위한 기회입니다!
글로벌 'AI 리엔지니어링'이 시작되었고, 이를 따라가지 못하는 기업은 미래 경쟁력을 완전히 잃게 됩니다. 서비스형 모델(Model as a Service)은 1조 달러 규모의 시장을 창출할 것입니다.
이번 물결은 '아이폰의 순간'이라기보다는 PC 인터넷 초창기에 가깝습니다.
AI가 정말 실업의 물결을 일으켰나요? 나는 그렇게 생각하지 않습니다.
제1회 중국 AIGC 산업 서밋 현장은 전문가와 전문가들의 열띤 토론의 장이 됐다. '군중을 따라가는 사람들'의 이 장면은 보는 것만으로도 얼마나 신나고 흥미진진한지 알 수 있다.
온라인 라이브 방송도 매우 활발했고, 모두가 게스트들의 나눔을 따라하며 토론을 시작했습니다.
그룹 내에서도 선두를 달리고 있는 네티즌들도 있다. 완전 다시 볼 필요가 있다.
우리가 중요한 시기에 있음을 인식했습니다. ChatGPT가 이끄는 AIGC의 새로운 시대는 우리의 생산과 삶을 재정의하고 있습니다.
모두가 이 글로벌 폭풍을 어떻게 파악해야 할까요? 중국 기업에는 어떤 새로운 기회와 도전이 있습니까?
컨퍼런스 내내 진행된 연설과 원탁 공유를 살펴보면, 20명에 가까운 업계 관계자와 벤처캐피탈 대표자들이 위의 두 가지 질문에 대해 종합적으로 답변하고 새로운 미래를 기대해 보았습니다.
Microsoft, Baidu, iFlytek, SenseTime, Xiaoice, Kunlun Wanwei 및 Lanzhou Technology 창립자 Zhou Ming, Zhiyuan 사장 등 업계 유명 기업의 임원 포함 연구소 엔지니어 Lin Yonghua, Qiyuan World Yuan Quan 창립자, Zhipu Huazhang Zhang Peng CEO 등 혁신 기업 대표
스피치 내용은 크게 AIGC 신세계, ChatGPT 상용화 경로와 사고, AI 산업의 새로운 가치 등 3가지 차원으로 구성되어 논의가 가능합니다.
또한 이번 서밋에는 업계와 벤처 캐피털 전문가를 통합하는 두 개의 원탁 포럼이 있으며, 가장 인기 있는 두 가지 주제인 AIGC 상용화와 중국 AIGC의 새로운 기회를 직접 다룹니다.
더 이상 고민하지 않고 이 모든 내용을 하나의 기사로 안내하겠습니다. ㅋㅋㅋ
첫 번째로 시작하는 것 현재 NLP 분야에서 가장 뛰어난 중국인 중 한 명인
Zhou Ming
Lanzhou Technology를 설립했으며, 2021년 경량 'Mencius 모델'을 오픈소스화한 후 올해 3월 Mencius MCaht 제어 가능한 대형 모델을 출시했습니다.
첫째, ChatGPT는 사용자의
의도
다단계 대화의 모델링이 매우 훌륭하고 여러 가지 파싱 기능도 갖추고 있습니다. 그러나 산업적 관점에서 볼 때 구문 분석 기능이 필요한 많은 작업은 ChatGPT보다 별도의 엔진을 사용하여 더 잘 수행할 수 있습니다. 따라서 ChatGPT의 적용 시나리오를 찾는 것이 매우 중요합니다. Zhou Ming은 다음 두 가지 고려 사항을 제안했습니다.
> To B 환경에서는 문제를 이해하는 능력과 여러 차례의 대화가 회사 자체의 핵심 엔진과 연결되어 잘 결합됩니다.
이번 Zhou Ming은 주로 To B의 관점에서 서서 AI 2.0 시대 기업의 디지털 전환에 대한 자신의 견해를 공유했습니다.
ChatGPT 등장 이후 단일 모델이나 단일 작업으로는 결코 달성할 수 없는 기능이 등장하여 AI 2.0 시대에 접어들면서 N개의 작업을 수행하는 것이 특징입니다. 미래에는 하나의 모델이라도 무한한 문제를 해결할 수 있습니다.
그러나 기업 내부에서 사용할 경우 AGI의 많은 기능이 사용되지 않고 일부 기능이 문제를 일으킬 수 있다는 것을 알게 될 것입니다.
이를 배경으로 기업이 디지털 전환을 추진할 때 AI 2.0을 추구하는 것이 아니라 AI 1.0을 버려야 합니다. 기업은 AI 1.0 기능 엔진과 일부 AI 2.0 기능(예: 문제 이해 및 다단계 대화 기능)을 원활하게 연결하여 수직적, 수평적 시너지를 형성하도록 노력해야 합니다. 모델을 사용하여 계속 상호 작용하고 공동으로 효율성을 향상시킵니다.
란저우는 대형 모델을 만들 때 특히 기업 상륙 문제를 고려합니다. AIGC 분야에서는 키워드 생성, 사용자 정의 템플릿, 텍스트 및 그래픽 작업 등에 중점을 두고 모델을 사용자 요구와 결합하여 가벼우면서 좋은으로 만듭니다. 현명하게 사용했습니다.
Xiaobing Xu Yuanchun: 모든 기술의 탄생은 산업적 가치를 창출합니다
AI 콘텐츠 생성의 가치는 비용 절감과 효율성 향상뿐 아니라 더 중요한 차원은 Solve입니다. 문제를 해결하고, 효율성을 높이고, 시나리오를 만듭니다.
위의 세 가지 사항은 Xu Yuanchun, Xiaoice Company의 COO가 과거 경험을 바탕으로 AIGC의 창의적 역량을 요약한 것입니다.
그 중에서 효율성 향상이 가장 확실하고 이해하기 쉽습니다. 예를 들어 영상 분야에서는 2022년 카타르 월드컵 당시 해설위원 류젠홍(Liu Jianhong)의 프로그램 중 절반 이상이 자신이 녹음한 내용을 바탕으로 AI가 이미지를 복제하고 사운드를 합성해 만든 것이었다.
효율성 향상의 핵심은 높은 동시성과 안정성에 있습니다. 안정성을 강조하는 이유는 많은 기술이 실험실에서 알고리즘 가치를 달성했지만 따라서 라스트 마일의 구현이 매우 어렵기 때문입니다. 기술의 산업 응용 표준 안정성 요구 사항을 충족합니다.
문제 해결 측면에서, 모든 AI 기업이나 기술 기업은 해결해야 할 문제가 산업, 특히 전통 산업이 시급히 관심을 기울여야 할 실질적인 페인 포인트여야 한다는 점을 깨달아야 합니다. 변화.
예를 들어, AIGC 기능을 사용하여 가상 디지털 직원을 만들고 생성한다는 것은 회사의 기존 IP를 변경하거나 희석하지 않고도 여러 시간, 공간, 여러 상황에서 더 많은 콘텐츠를 만들 수 있다는 것을 의미합니다. IP의 가장 중요한 자산이자 핵심 생산성입니다.
이 외에도 새로운 장면의 확장이 있습니다. 디지털 트윈 기술을 사용하는 것 외에도 가상 인간은 더 넓은 범위의 트래픽을 확보하기 위해 콘텐츠를 생산 및 전파하고, IP에서 운영팀을 분리하고, 이미지에서 콘텐츠를 분리하고, 수많은 콘텐츠 출력 요구를 충족하는 데 사용됩니다.
예를 들어 디지털 직원은 더 많은 라이브 방송을 방송할 수 있습니다. 여기서는 라이브 방송이 더 이상 영상 녹화에만 국한되지 않고, 해외 라이브 방송실에서 질문에 현지 언어와 현지 문자를 사용해 답변하고, 실시간 상호작용과 실제 영상을 생성하는 등 실시간 라이브 방송도 언급하고 있다. 사용자와의 소통을 통해 궁극적으로 구매 행동을 촉발합니다.
이 시나리오에서 가상 인간과 AIGC의 통합은 거래를 달성하고 판매를 촉진합니다. 이러한 관점에서 AIGC는 콘텐츠 생성뿐만 아니라 실제 판매 수익도 창출합니다. 이를 바탕으로 모델을 추천에 더 적합하게 만드는 방법은 대형 모델에 보다 전통적인 적용 방식입니다.
Kunlun Wanwei Fang Han: AIGC의 가장 큰 사회적 중요성은 저비용의 궁극적인 솔루션을 제공하는 것입니다
선임 인터넷 실무자로서 Kunlun Wanwei CEO Fang Han은 다음과 같이 이야기했습니다. 그의 최근 생각 중 일부.
첫 번째는 AIGC 비즈니스 모델의 구현입니다. 그는 두 가지 법칙을 준수했습니다.
첫 번째, 사용자 생성 기준이 낮아지고 콘텐츠 생성 수가 두 번째로 늘어납니다. , C사이드 도구의 비즈니스 로직은 커뮤니티이고, B사이드 도구의 본질은 기능의 완성도입니다.
두 번째는 AIGC가 생산자에게 미치는 영향입니다.
기존 지식에 대한 이해와 표현에 있어서 AIGC는 저렴한 비용으로 80점 수준을 달성해 드립니다. 우리 인간이 80점만 달성할 수 있다면 그 직업은 확실히 대체될 것입니다. 80점 이상의 사람만이 "AIGC 운영자"를 관리할 수 있고, 한때 웨이스트 작업자가 필요했던 작업을 완료하고, 웨이스트 작업자가 크게 증가할 것입니다. 제거될 가능성이 높습니다.
또한 Fang Han은 다음과 같은 몇 가지 관찰 사항도 언급했습니다.
먼저, 오픈 소스 대형 모델은 상업용 폐쇄 소스 대형 모델을 강력하게 보완하고 대체합니다.
ChatGPT를 초기 Windows라고 생각하시면 됩니다. Windows의 존재는 전체 컴퓨터 비즈니스 소프트웨어 분야의 초석이자 대부분의 사람들을 위한 생산 도구이기도 합니다. Linux는 30년 간의 노력을 통해 Windows를 대체할 수 있는 도구로 자리 잡았습니다. 따라서 "Linux"와 같은 대규모 오픈 소스 모델이 반드시 등장할 것입니다.
둘째, 오직 오픈 소스 모델만이 사용자의 롱테일 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 예를 들어 Stable Diffusion의 경우 품질과 성능이 DALL·E2 및 Midjourney보다 낮지만 사용자가 빠르게 증가하고 있으며 강성 문제를 해결하기 위해 많은 보조 개발 도구도 탄생했습니다. AI 창조의 마지막 높은 벽인 제어 가능한 세대는 가까운 시일 내에 더 큰 발전을 이룰 가능성이 매우 높습니다.
셋째, 다양한 AIGC 도구의 기능은 여전히 사전 훈련된 대형 모델에 의해 제한됩니다. 이는 GPT-4 등장 이후 더욱 두드러졌습니다.
미래에 AIGC가 사회 전체에 가장 큰 의미는 궁극적인 저비용 솔루션을 제공하는 것입니다. 둘째, 예술 창작의 제작 방식을 완전히 바꿀 것입니다. 수많은 창의적인 콘텐츠의 출현은 VR과 메타 우주를 더욱 실현 가능하게 만들 것입니다.
ChatGPT와 유사한 상용화
Microsoft Guan Miya: 모든 애플리케이션을 AI로 구동 가능
C 현재 세계에서 가장 많이 본 동영상 No.1 AIGC의 선두주자는 의심할 여지 없이 검색 엔진과 생산성 도구 분야에서 두 가지 파괴적인 애플리케이션을 연속적으로 출시한 Microsoft입니다.
Microsoft Greater China의 최고 전략 책임자인 Weiya Guan이 현장에 와서 "업계의 새로운 기회, AIGC가 새로운 세대의 생산성 혁명을 열다"에 대해 이야기했습니다.
점점 더 많은 조직과 기관이 클라우드 네이티브 및 AI 기술로 전환하고 있습니다. 인공 지능 시대에는 모든 애플리케이션이 AI로 구동되어 더 높은 효율성과 더 나은 사용자 경험을 달성할 수 있다고 상상할 수 있습니다.
OpenAI와의 협력 사례를 예로 들었습니다. OpenAI의 성공은 강력한 인재 계층, 첨단 기술 기반, 개방형 협력 문화,
또한 Microsoft는 미화 10억 달러의 전략적 투자와 세계 5대 슈퍼컴퓨터 탄생 등 OpenAI 개발에 긍정적인 기여를 하는 동시에 다양하고 상용화 경로를 제공했습니다.
두 회사는 세계를 놀라게 한 여러 대규모 AI 모델을 훈련했을 뿐만 아니라 AI 기술을 Microsoft의 전체 제품 라인과 깊이 통합하여 기업과 개인이 AI가 가져올 잠재력과 잠재력을 누릴 수 있도록 했습니다. AIGC가 가능합니다.
AIGC의 기업가적 경로는 세 가지 기능적 차원으로 나눌 수 있습니다.
첫 번째 범주는 최근 출시된 Microsoft 365 Copilot과 같은 기업의 운영 비용 절감을 돕는 것입니다.
두 번째 범주는 고객 만족도와 제품 경험을 향상시키는 것입니다. 예를 들어 음성 상호 작용 기술을 통해 다양한 유형의 기업이 소비자에게 개인화된 제품을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 디지털 휴먼 기술에서 특히 두드러집니다.
세 번째 범주인 AGI는 혁신적인 기술로서 매우 중요한 사회적 책임도 지고 있습니다. 예를 들어, 장애인에게 보다 편리한 생활 서비스를 제공합니다.
마찬가지로 제조, 스마트카, 금융, 의료, 게임, 엔터테인먼트, 교육 및 기타 분야 등 다양한 산업 분야에서 AIGC의 상업적 비전도 현실적이고 구체적입니다.
기업의 경우 AI 전략을 CEO 수준으로 업그레이드하는 방법은 무엇입니까? 파일럿 구현을 위해 어떤 시나리오를 가장 먼저 선택해야 합니까? AI 시대, 기업의 핵심 역량과 인재 품질 모델을 어떻게 포지셔닝할 것인가? 차세대 생산성 혁명에 더 잘 부응하기 위해 회사의 프로세스, 조직 및 문화를 어떻게 재구성할 수 있습니까? 이는 모든 기업가가 깊이 생각해야 할 질문입니다.
Baidu Yuan Foyu: Wen Xin Yi Yan은 클라우드 컴퓨팅 게임의 규칙을 바꿀 것입니다
Wen Xin Yi Yan이 대표하는 국내 애플리케이션은 이미 제품화 및 상용화 잠재력을 입증했습니다.
바이두 그룹 Yuan Foyu 부회장은 Wen Xin의 말이 클라우드 컴퓨팅 시장의 게임 규칙을 근본적으로 바꿀 것이라고 말했습니다. 대형 모델과 제너레이티브 AI라는 양대 혁신으로 인해 글로벌 'AI 리엔지니어링'이 시작됐고, 이를 따라잡지 못하는 기업은 미래 경쟁력을 완전히 잃게 된다.
세 가지 측면에서 구체적으로 설명합니다.
우선 바이두의 수년간의 기술 축적과 예리한 통찰력입니다. 한편, 기술 연구 및 개발에 13년간 최대 1000억 위안을 투자하지 않으면 Wen Xinyiyan과 같은 대형 모델을 보유하는 것은 불가능합니다. 반면, 지난해 우리는 제너레이티브 AI(Generative AI)라는 기술의 방향성 변화를 정확하게 예측했습니다. 올해 Wenxinyiyan은 Baidu 검색, Xiaodu, Apollo 자율 주행 및 기타 비즈니스를 통합할 예정이지만 더 큰 이야기는 클라우드 컴퓨팅에 있습니다. Baidu Intelligent Cloud는 리더가 될 것을 확신합니다.
두 번째로, 생성 AI의 등장은 생산 및 운영 효율성과 사용자 경험에 '이중 효과' 개선을 가져올 것이며 모든 산업을 완전히 변화시키고 사회의 '지능형 전환'을 가속화할 것입니다. 이는 수천 개의 산업이 AI 리엔지니어링을 실현하는 데 도움이 될 수 있는 Wen Xinyiyan이 출시한 기능에서 확인할 수 있습니다.
게다가 오늘날의 IT 기술 스택은 AI 기술 개발의 4계층 아키텍처(칩, 프레임워크, 모델, 애플리케이션)에 적응했습니다. 클라우드 컴퓨팅의 주류 비즈니스 모델은 IaaS(Infrastructure as a Service)에서 MaaS(Model as a Service)로 바뀔 것입니다.
중국은 세계에서 가장 진보되고 완전한 산업 체인을 보유하고 있어 실제 산업 요구 사항과 사용자 피드백을 대량으로 생성할 수 있으며, 이는 생성 AI의 급속한 발전을 크게 촉진할 것이며 생성 AI가 계속됨에 따라 to Expand 디지털 경제와 실물 경제의 구현, Model as a Service(MaaS)가 1조 규모의 새로운 시장을 탄생시킬 것입니다.
iFlytek Gao Jianqing: 인지 지능 대규모 모델은 업계에 큰 혼란과 기회를 가져올 것입니다.
Gao Jianqing, iFlytek AI 연구소 수석 부사장 공유 HKUST iFLYTEK AIGC 기술 탐색 및 응용 혁신에서 어느 정도 진전을 이루었습니다.
전반적으로 iFlytek은 AIGC의 세 가지 주요 모듈인 오디오 생성, 시각적 생성 및 텍스트 생성을 축적하고 발전해 왔습니다.
오디오 제작의 핵심 기술을 예로 들어 Gao Jianqing은 미래에 두 가지 주요 트렌드가 있을 것이라고 믿습니다. 대화형 필드의 언어가 변경됩니다.
콘텐츠 제작 분야에서 음색, 리듬, 악센트와 같은 의미 정보를 더 잘 제어할 수 있습니다.
현재 음성합성은 뉴스 방송, 다큐멘터리 내레이션, 게임 해설, 라이브 광고 등 10개 이상의 분야에서 활용되고 있습니다.
AIGC의 물결 아래에는 음성 생성에도 몇 가지 주요 개발 추세가 있습니다. 오디오 LLM 솔루션과 같은 대규모 언어 모델을 사용하여 음성 합성의 핵심 요소를 제어할 수도 있으며 AIGC를 더 잘 활용할 수도 있습니다. 음성 합성 경험을 향상시키기 위해 음향 효과 및 환경 소리를 삽입하여 사운드 아트를 추구합니다.
Visual 비전 측면에서 아이플라이텍은 가상인간을 핵심으로 가상인간 생성과 재생산을 포함해 완벽한 영상 제작 역량을 축적해왔습니다. AIGC를 활용한 가상인간의 발전 추세는 가상인간을 중심으로 텍스트부터 사운드, 이미지까지 풀스택 시각적 생성 능력을 형성하는 것이다.
텍스트 생성 측면에서 iFlytek은 2023년부터 텍스트 생성 기능을 산업 애플리케이션, 특히 의료 및 교육 분야에 통합하기 시작할 것입니다.
Gao Jianqing은 인지 지능 대형 모델이 주요 산업에 혼란과 기회를 가져올 것이라고 말했습니다. 이는 정보 배포 및 획득 모델, 콘텐츠 생산 모델, 인간-컴퓨터 상호 작용 모델을 변화시킬 것입니다. iFlytek은 시나리오와 데이터에 대한 이해를 결합하여 교육, 의료, 인간-컴퓨터 상호 작용, 사무실 및 기타 방향의 레이아웃을 만들 것입니다.
올해 5월 아이플라이텍이 여러 산업 분야에서 대형 모델의 진척을 공개할 것으로 예상됩니다.
###Zhipu Huazhang Zhang Peng: 사전 훈련된 대형 모델이 AIGC 시대의 기초가 되었습니다
대표적인 AIGC 플레이어로서 Zhipu의 창립자이자 CEO Huazhang Zhang Peng 은 현장에서 직접 제품화에 대한 일련의 예비 연구를 보여 주었고 네티즌들은 유용한 정보가 가득하다고 말했습니다.
예를 들어, 코드 생성 플러그인 CodeGeeX은 130억 개의 매개변수와 20개 이상의 프로그래밍 언어 코드 생성 사전 훈련 모델로 지원되며, 코드 생성, 번역, 주석 및 기타 기능을 매일 프로그래머가 400만 줄의 코드를 작성할 수 있도록 도와주세요.
얼마 전에 내부 테스트의 첫 번째 단계를 시작한 ChatGPT와 유사한 제품 ChatGLM도 있습니다. 내부 테스트 규모는 거의 2,000명에 달하며 그 이상을 생성했습니다. 730만 개의 토큰. 코스프레와 채팅이 가능하고 물리/수학 문제도 풀 수 있습니다.
또한 Zhipu는 단일 GPU에서의 실행을 지원하는 62억 개의 대형 모델 중 하나인 ChatGLM-6B도 오픈 소스로 공개했습니다. 타사 평가에 따르면 70%에 해당합니다. ChatGPT 기능 수준.
이 모델을 기반으로 Zhipu는 모델 교육부터 최종 애플리케이션 개발 통합까지 엔드투엔드 서비스가 될 수 있거나 또한 OpenAI API 호출을 통해 제공되며 누구나 사용할 수 있도록 상업적인 방식으로 직접 사용할 수도 있습니다.
구체적인 실제 작업은 프로그래밍 지원 도구인 CodeGeeX, 대형 모델 보조 쓰기 애플리케이션인 Writing Frog, 맞춤형 솔루션, 제품, 데모 등을 포함하는 대형 모델 애플리케이션 그룹 BigModel.ai입니다. 로봇 더피 등
Zhang Peng은 다음 두 가지 이유로 AIGC 산업 기반이 사전 훈련된 대규모 모델이라고 믿습니다.
첫째, 범용 일반화 기능은 AI 연구 및 개발의 비용을 절감하고 효율성을 높입니다. 둘째, 더 많은 지식을 통합하면 대규모 모델이 인간 지능을 더 잘 시뮬레이션할 수 있다는 점입니다.
그러나 동시에 높은 비용, 막대한 훈련 데이터, 긴 주기 등 몇 가지 과제에 직면해 있습니다.
마지막으로 Zhang Peng은 자신을 흥분시키는 최근 작업도 공유했습니다. Google은 PaLM 모델과 ViT 비전 모델을 사용하여 로봇이 현실 세계에서 일부 복잡한 작업을 자율적으로 완료할 수 있도록 합니다.
Zhiyuan Lin Yonghua: 대형 모델이 언어 모델에서 인지 모델로 상승했습니다.
이 새로운 AI 물결 속에서 For For ChatGPT 및 다양한 ChatGPT와 유사한 애플리케이션에서 가장 중요한 것은 기본 기반인 대규모 모델입니다.
Beijing Zhiyuan Research Institute는 1조 7500억 매개변수의 대형 모델 Enlightenment 2.0을 출시한 적이 있습니다. 이번에는 Zhiyuan Research Institute의 부사장이자 수석 엔지니어인 Lin Yonghua가 대형 모델이 업계에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 생각을 가져왔습니다.
요즘 대형 모델이 자주 등장하는 추세인데, 하나는 100부터 시작되는 모델 사이즈입니다. 백만 개의 매개변수가 이제 수조 개의 매개변수를 초과했습니다. 다른 하나는 단일 언어 양식이 다중 양식이 된다는 것입니다 . 따라서 대형 모델의 새로운 추세에 주목할 때 우리는 연구 분야에서 혁신을 입증해야 할 뿐만 아니라 산업 구현으로 인한 새로운 도전에 직면해야 합니다.
ChatGPT 및 GPT-4로 폭발적인 일반화 기능을 시작으로 Lin Yonghua는 대형 모델이 언어 모델에서 인지 모델로 발전했다고 믿습니다.
그녀는 향후 10년 동안 대형 모델의 가장 중요한 과제를 개인적으로 요약했습니다.
• 매우 많은 수의 매개변수. 애플리케이션 요구 사항을 지원할 수 있는 매개변수는 몇 개입니까? 맹목적으로 1000억 모델을 추구해야 할까요, 아니면 100억 모델이면 충분할까요?
• 훈련 데이터. 100억 또는 1000억 개의 모델에 얼마나 많은 훈련 데이터를 제공할 수 있나요? 다운스트림 작업에 얼마나 많은 정보와 데이터를 전달할 수 있습니까?
• 평가 작업. 단일 양식에서 다중 양식까지, 인지 쪽으로 이동한 모델을 평가하는 방법은 무엇입니까?
• 지속적인 학습과 고정 소수점 오류 수정. 지식과 정보를 저렴한 비용으로 흡수하는 방법은 무엇입니까? 오류가 발견되면 고정 소수점 수정을 어떻게 수행합니까?
• 효율성 문제.
수면 위의 빙산이 빈센트의 대화형 작업 생성 모델과 같은 AIGC 애플리케이션을 드러내는 것을 볼 수 있지만, 수면 아래에는 빙산의 일각을 지탱하는 두꺼운 빙산 기술 스택도 있습니다. 수면. 따라서 대형 모델 평가 방법이 더욱 중요한 위치에 놓이게 되었습니다.
현재 Zhiyuan 연구소는 여러 연구팀, 기관 및 제조업체와 협력하여 AI 기본 대형 모델 평가 시스템을 구축하고 있습니다. 또한 Zhiyuan은 대형 모델 훈련을 위한 멀티태스킹을 최적화하기 위해 자체 AI 대형 모델 지능형 컴퓨팅 플랫폼을 구축하고 있으며, 칩 아키텍처 전반에 걸쳐 차세대 AI 컴파일러 기술도 연구하고 있습니다.
오픈 소스 및 개방성의 장려와 불가분의 관계였습니다. Lin Yonghua는 Zhiyuan이 이제 대형 모델, 오픈 소스 알고리즘, 데이터, 모델, 평가 시스템 등의 상향식 기술 시스템을 중심으로 FlagOpen과 같은 기술 오픈 소스 시스템을 구축하여 더 많은 개발자와 기업이 참여할 수 있다고 말했습니다. . 대형 모델을 위한 풀스택 기술을 함께 구축합니다.
SenseTime Yang Fan: 기술 혁신과 산업화된 애플리케이션 형성 사이의 창 기간이 크게 단축되었습니다.
셋째, 이 모든 것의 이면에는 대규모 컴퓨팅 파워, 초대형 컴퓨팅 자원의 집합, 초대형 모델 구조의 설계, 집합 등 폭력적인 데이터의 미학만 볼 수 있는 것이 아닙니다. 방대한 데이터뿐만 아니라 모든 링크에서 강력한 경험 축적이 가능합니다. 즉, 현재의 대규모 모델 연구는 수많은 소프트웨어 엔지니어링 시스템 문제와 불가분의 관계에 있으며, 핵심 전력 소비는 지속적인 강수량과 축적이 필요합니다.
이러한 기술은 AI 산업에 어떤 변화를 가져올까요?
첫째, 생산 패러다임에 큰 변화가 있고, 둘째, 핵심 역량에 C-side 요소가 많이 포함되어 있기 때문에 자연스레 데이터 폐루프가 생성될 수 있으며, 이는 생산 패러다임에 더 부합합니다. AI 기술을 반복하여 강력한 플라이휠 효과를 형성합니다. 이는 제품이 장기적인 지속 가능성을 가지며 비즈니스 장벽을 설정하기가 더 쉽다는 것을 의미합니다.
양판은 AI 2.0의 이러한 변화에 직면하여 AI 1.0 기업이 완전히 전복되지는 않을 것이라는 자신의 견해를 공유했습니다. SenseTime은 2018년부터 대규모 사전 훈련 모델을 만들어 왔으며, 이는 SenseTime 전체 비즈니스의 지속 가능한 발전을 지원합니다.
SenseTime 플랫폼 콘텐츠의 "하나의 플랫폼과 4개의 기둥" 중 "하나의 플랫폼"은 인공지능 인프라의 "큰 장치"를 의미합니다. 수년간의 지속적인 투자는 AI 인프라가 미래에 더욱 번영하는 산업 생태계를 지원할 것이라는 SenseTime의 주장에서 비롯됩니다. 인프라 수준에서 말하면, 많은 양의 모델 설계 및 시스템 튜닝 경험은 대규모 모델 서비스를 지원하고 더 많은 사람들이 자신의 모델을 반복하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전반적으로 이 문제의 핵심 가치는 전체 AI 인프라가 탄력적이고 확장 가능하다는 것입니다. SenseTime은 종합적인 기능을 제공함으로써 전체 인공지능 인프라, 시장 및 산업에 대해 보다 기본적인 지원 기능을 제공하기를 희망합니다.
Qiyuan World Yuan Quan: 중국식 AGI 탐색
ChatGPT가 서클에서 벗어난 후 사람들은 일반 인공 지능에 대해 더 많은 이해와 이해를 얻었습니다. 국내 AGI 탐사의 선구자로서 Qiyuan World의 창립자이자 CEO인 Yuan Quan은 지난 몇 년간의 탐사 과정을 공유했습니다.
AIGC가 메타버스를 탄생시키는 방법과 메타버스에서 AGI를 훈련시키는 방법은 미래에 매우 가치 있는 제안입니다.
AGI 가상 및 실제 마이그레이션, 실제 서비스 또는 애플리케이션일 수 있으며 이것이 추세에 대한 Qiyuan의 판단입니다.
첫 번째 단계는 주로 다양한 게임에서 매개변수 수준이 수천만 또는 1억에 달하는 대규모 의사결정 모델을 훈련하는 데 중점을 둡니다. 범위, AI는 작은 샘플을 사용하거나 처음부터 시작하여 이러한 유형의 작업의 경계를 탐색하는 데 사용할 수 있습니다.
두 번째 단계는 2021년부터 시작될 10억~100억 개의 매개변수를 가진 언어 모델입니다. 대규모 의사결정 모델 기술 플랫폼을 기반으로 Qiyuan의 현재 목표는 사람들에게 영감을 주고 동행할 수 있는 AGI를 개발하는 것입니다. 지난해부터 NPC와의 채팅에 집중하기 시작했습니다. 이는 게임 분야뿐만 아니라 일부 역사적 인물, 2차원 캐릭터 등 더 넓은 가상 세계에 대한 것이며 사용자도 이들과 심도 있게 상호 작용하기를 원합니다.
## 라운드테이블 포럼
###폭발 후 상용화 과정
"Hello New World" 서밋에서는 AIGC 상용화라는 주제로 원탁 포럼을 마련했습니다.
작년의 폭발적인 인기에 이어 올해의 뜨거운 열기까지, AIGC의 기술 반복과 상용화는 거의 맞물려 진행되고 있습니다. 이번에는 4 명의 대표 손님은 다음과 같습니다
•
기술 중심 혁신에 계속 주목하는 황윤강,
王喆에 집중
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Tiamat설립자 겸 CEO, 국내 최고의 AI 이미지 생성 기술 서비스 실무자 青gan.
Liu Mengyuan의 후원으로 주로 3가지 주제에 중점을 두었습니다. AIGC 폭발의 상업화 이유, 모델 레이어 및 애플리케이션 레이어 기업가 정신, 새로운 시나리오 및 새로운 기대.
AIGC 폭발의 상업적 이유
칭간이 보기에 뛰어난 발전효과는 AIGC 상용화의 원동력이다. 이미지는 자연스럽게 전달됩니다. 상대적으로 단편적인 효과부터 고품질, 빠른 생성 능력까지 기술 발전을 촉진하는 데 많은 관심을 끌었으며 이미지 생성의 상업적 가치에 대한 판단을 가져왔습니다. Wang Zhe는 인기의 첫 번째 이유는 효과가 좋고 효과의 명백한 진전이 이미지 생성을 대중에게 가져왔기 때문이라고 결론 내렸습니다. 두 번째는 Stable Diffusion과 같은 오픈 소스입니다. 대규모 재생산 가능성. 또한, 젊은 소비자층의 관심도가 높은 만큼, 브랜드들도 앞선 기술을 소비자와 소통하는 가교 역할을 하려고 노력하고 있다.
Huang Yungang은 이것이 ChatGPT를 많은 C 측 사용자가 경험할 수 있다는 사실과 관련이 있다고 믿습니다. ChatGPT는 본질적으로 기술 로드맵의 방향을 설정하며, 기능의 엄청난 개선도 생산성으로 전환되어 모든 계층이 이 기술을 사용하여 다시 모든 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 기술 변화는 점차 산업에 영향을 미치고, 제품을 형성하고, 비즈니스를 형성할 것입니다.
Mei Song의 견해는 AI 기술의 발전으로 인해 그 효과가 사용 가능한 한계점에 도달하여 직접적인 생산성으로 전환되어 상업적 가치를 반영할 수 있게 되었다는 것입니다. 최초의 대중적인 그림과 텍스트 세대이기 때문에 상용화 경로가 상대적으로 짧습니다.
현재 시장에서 AIGC의 상용화에는 일정한 격차가 있습니다. 일반적으로 비즈니스 환경, 시장 규모, 사용자 사용 습관 및 지불 의지와 밀접한 관련이 있다고 생각합니다. 게다가 실제로 AIGC는 중국에서 업무 효율성을 크게 향상시켰지만 기업들이 '말없이 촉촉하게' 사용하기 때문에 언론과 대중의 적시에 주목을 받을 수 있는 AIGC 스타트업 기업과는 다르다.
모델 레이어 VS 응용 레이어
AIGC의 상용화 경로는 크게 두 가지 아이디어로 나뉘는데, 하나는 자체 대형 모델을 학습시키는 것이고, 다른 하나는 기존 모델을 기반으로 적용하는 것입니다. 혁신의 대규모 모델 계층. 어느 쪽이 더 선호될 가치가 있나요?
AI 페인팅 서비스 제공업체인 Qinggan은 앞으로도 오랫동안 모델 계층과 애플리케이션 계층의 혁신이 밀접하게 연관되어 분리될 수 없을 것이라고 믿습니다. 서비스 제공업체는 애플리케이션 계층에서 충분한 실제 데이터를 수집하고 모델 계층에서 사용자 피드백을 기반으로 추가로 최적화해야 합니다.
메이 송은 앞으로 필요한 대형 모델의 수가 그리 많지 않을 것이라고 믿기 때문에 모델 계층 기업가 정신은 대기업에 더 적합하며 더 많은 기업가가 애플리케이션 계층에서 새로운 기회를 찾아야 합니다. 또한 고려해야 할 점 중 하나는 대형 모델 기술의 발전으로 응용계층 창업이 제한될 것이기 때문에 핵심 고객을 파악하고 산업 체인을 최대한 확장하려는 노력이 필요하다고 지적했다.
Huang Yungang은 업계에서 널리 논의되는 문제에 대한 자신의 견해를 자세히 설명했습니다. “AIGC 시대에 모든 애플리케이션을 다시 작성해야 할까요?” 그는 투자자와 스타트업 기업이 이 기회를 통해 업계를 재편하고 대기업을 전복시킬 수 있다고 말했습니다. 거대 기업은 AIGC 시대를 활용하여 후발 기업과의 거리를 넓히기를 희망합니다.
Wang Zhe의 관점에서는 기술 혁신과 기술 반복에 직면하여 모든 산업을 "다시 시작"이라고 할 수는 없습니다. 혁신은 불가피합니다. 지식의 일부 혁신은 작고 구조화되어 있지만 일부 혁신은 파괴적인 변화를 가져옵니다. 구조적 변화를 정의해야만 가치를 재분배하고 메이저 제조업체가 될 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.
새로운 시나리오와 새로운 기대
AIGC는 어떤 시나리오가 상용화 측면에서 가장 기대할만한 가치가 있나요?
이 질문에 Qinggan이 내린 대답은 "콘텐츠 제작이 더 빠르고 더 좋아지면 어떻게 소비자를 유치 할 수 있는가"였습니다. 기술이 반복되고 콘텐츠가 넘쳐나는 상황에서 어떻게 사용자의 관심을 끌 수 있는지가 산업의 상용화를 더욱 흥미롭게 만들 것입니다.
Huang Yungang의 대답은 "대답하기 어렵습니다"입니다. 왜냐하면 그는 많은 장면에 대해 매우 낙관적이며 가장 잠재력이 있는 장면을 선택하기 어렵기 때문입니다. 더욱이 새로운 제품 형태가 계속해서 등장하면서 상상을 초월하는 새로운 비즈니스 형태가 등장할 수도 있고, 현재의 기존 장면만으로는 영웅을 완전하게 평가할 수 없습니다.
메이 송이 가장 낙관하는 범 엔터테인먼트 시나리오는 그 이유에 대해 말하자면, 이 두 분야에 대한 메이 송의 특별한 사랑과 관심도 있습니다. 상당한 시장 규모—— 창업을 위해서는 마음에 드는 큰 시장을 찾는 것이 매우 중요하며 AIGC는 글로벌 게임 산업에 "절대적으로 큰 이점"이며 새로운 유형의 매우 가치 있는 비즈니스를 개척할 가능성이 높습니다. .
Wang Zhe는 AIGC가 마케팅 트랙에 가져온 변화에 대해 매우 우려하고 있습니다. AIGC는 창작의 문턱을 낮추고 업무 효율성을 향상시키는 동시에 소비자 엔터테인먼트에 매우 유익합니다. AIGC 시대에는 브랜드와 소비자가 단방향 커뮤니케이션에서 빈번한 양방향 커뮤니케이션으로 전환할 것입니다. 훌륭한 사업 전망.
###중국 AIGC의 새로운 기회
많은 관심을 받은 이슈는 중국 AIGC의 새로운 기회입니다. 현장에서는 VC 대표들과 열띤 토론이 벌어졌다.
Yuanyu IntelligenceZhu Lei의 공동 창립자이자 COO. ChatGPT의 첫 번째 중국어 버전을 대표하는 제품인 ChatYuan은 출시되자마자 업계의 많은 사람들의 관심을 끌었습니다.
Unbounded AI의 공동 창립자 Ma Qianli. 중국 제너레이티브 페인팅의 선구자인 Wujie AI는 현재 전체 네트워크에서 100만 명 이상의 사용자를 대상으로 하고 있습니다.
Huayuan 디지털 인텔리전스 상용화 담당 부사장 Lenny. Huayuan Computing은 계산 지능에서 지각 지능, 그리고 인지 지능으로의 전환을 완료했습니다.
딥 테크놀로지와 최첨단 기술 분야에 항상 관심을 가져오는 Fingrui Capital 투자 파트너 Chen Shi도 있습니다.
Qubit 편집장 Jin Lei의 후원으로 직관적인 감정, 모델의 동질성과 기적, 중국어 버전의 ChatGPT 등을 주제로 토론이 진행되었습니다.
직관적인 느낌
먼저 ChatGPT 폭풍 속 심정을 이야기할 때 여러 대표님들이 충격, 충격, 설렘 등 긍정적인 피드백을 언급하셨습니다.
하지만 동시에 Unbounded AI의 공동 창업자인 Ma Qianli는 관련 분야의 기업가로서 기술 개발 속도가 너무 빠르기 때문에 불안감을 느끼지만 진전의 느낌도 있습니다. ; 업계 전체의 협력 파트너들은 이번 물결에 참여하지 못하면 탈락할 것이라는 우려도 마찬가지다.
힘차게 기적을 창조하세요
현재 대형 모델 개발 생태계에서 피할 수 없는 추세로 Unbounded AI 공동 창립자 Ma Qianli와 Fengrui Capital 투자 파트너 Chen Shi는 모두 이것을 믿습니다. 비지도 학습 분야에서 입증된 획기적인 기술이며 그렇게 강력한 인간 개입이 필요하지 않습니다.
이와 관련하여 Ma Qianli도 다음과 같이 덧붙였습니다. "활력"이든 다른 방법이든 "기적"이 일어날 수 있는 한 좋은 일입니다.
비즈니스 관점에서 Fengrui Capital의 투자 파트너 Chen Shi는 대부분의 기업가적 기회가 여전히 비모델 수준에 있을 수 있다고 말했습니다.
ChatGPT 중국어 버전
Huayuan 디지털 호모 상용화 담당 부사장 Lenny은 이 문제에 대해 상대적으로 긍정적인 태도를 갖고 있으며 앞으로 중국도 자신의 것을 가질 것이라고 믿습니다. OpenAI라는 회사가 등장했습니다.
Yuanyu Intelligence 공동 창립자이자 COOZhu Lei는 모두가 일부 비상업적 프로젝트, 특히 초석이 될 수 있는 국내 오픈 소스 데이터 세트 및 오픈 소스 모델의 발전에 더 많은 관심을 기울일 것을 제안했습니다. 미래의. OpenAI가 처음부터 비영리 목적으로 만들어졌던 것처럼 말이죠.
중국 AIGC의 새로운 기회
몇몇 유명 인사들도 중국 AIGC의 새로운 기회에 대해 의견을 표명했습니다.
Zhu Lei는 이 물결을 PC 인터넷의 초기라고 설명했습니다. Lin Laini는 인재 고용 문제에 초점을 맞추었고 그것이 실업의 물결을 일으키지 않을 것이라고 믿었습니다.
Ma Qianli와 Chen Shi는 모두 이것이 모든 인류에게 기회라고 믿습니다. 비록 외국과 비교하면 아직 어느 정도 격차가 있지만 결국 따라잡을 수 있을 것입니다. Chen Shi도 이 물결을 당시의 모바일 인터넷에 비유했습니다.
위 내용은 20명 이상의 유명인이 중국의 AIGC 산업에 대해 토론합니다! 현장은 인파로 붐볐고, 200만명이 넘는 온라인 네티즌들은 "본편을 다시 봐야 한다"는 반응을 보였다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!