CHEATC2023|첸샤오핑(Chen Xiaoping) 중국 과학기술대학교: 대형 모델에서 소프트 로봇까지

올해부터 ChatGPT의 지속적인 인기로 인해 대형 모델도 급속한 발전 단계에 접어들었습니다. 많은 국내외 유명 기술 회사가 자체 개발한 대형 모델 제품을 잇달아 출시했습니다. 그렇다면 대형 모델의 기술적 원리는 무엇일까요?

5월 18일 2023년 중국가전기술컨퍼런스(CHEATC2023)에 초청된 중국 과학기술대학교 로봇공학연구소장 천샤오핑(Chen Xiaoping) 교수가 자신의 연구와 견해를 공유하기도 했다. 중국 인공지능학회 인공지능 윤리 및 거버넌스 이사인 천샤오핑(Chen Xiaoping) 교수는 이번 컨퍼런스에서 "인공지능의 새로운 발전: 대형 모델에서 소프트 로봇까지"라는 주제로 기조연설을 하면서 인공지능의 기술적 원리를 소개했습니다. 대규모 인공지능 모델과 응용 수준에서의 인공지능의 새로운 기술 동향.

중국 과학기술대학교 천샤오핑 교수

"빅 모델의 기본 원리는 예측을 하는 것입니다." Chen Xiaoping은 인공 지능의 발전이 이제 4차 물결의 과정을 시작했으며 데이터 모델도 빅 데이터 중심에서 빅 트레이닝 중심으로 전환했습니다. 이전 세 가지 물결과 달리 새로운 단계의 인공 지능은 훈련 데이터의 품질, 수량 ​​및 획득 방법에 대한 새로운 요구 사항을 가지며 최종적으로 대규모 실제 장면에 적용할 수 있는 예시 모델을 형성합니다. 그는 대형 모델은 단순히 하나 또는 몇 가지 기술의 결합이 아니라 여러 기술이 통합된 지능형 시스템임을 강조했다. ”

대형 모델의 등장은 생성적 인공지능에서 비롯됩니다. 현재 생성적 인공지능은 더 이상 단순히 언어, 이미지 등의 콘텐츠 생성이 아니라, 인간의 자연어를 정밀하게 처리하여 지능적인 인간-기계 상호작용을 완성하는 것입니다. Chen Xiaoping은 다음과 같이 말했습니다. "이 단계에서 기계 언어 처리에 대한 우리의 기대는 그것이 인간의 언어를 말하고, 인간의 언어를 이해하고, 대답이 정확하지 않더라도 질문에 대답할 수 있다는 것입니다. 그중 기본 요구 사항은 음성입니다. 인간의 언어 습관을 따라야 한다. "인간의 언어 습관에 대한 과학적 표준은 없지만 경험적인 표준이 있는데, 기계가 어떻게 인간의 언어 습관을 마스터하고 활용할 수 있습니까? Chen Xiaoping은 다음과 같이 말했습니다. "대형 모델의 기본 연구 아이디어와 성공 비결. 대규모 인간 말뭉치에서 언어를 추출하여 인간-컴퓨터 자연어 상호 작용에 사용하는 것입니다.”

대형 모델은 원본 인간 말뭉치에서 문자, 단어, 구두점 등을 포함한 의미 요소를 추출한 후 전후 의미 요소 간의 상관 관계를 기반으로 의미 요소를 검토하고 최종적으로 행동 예측을 달성합니다. 원칙적으로 되돌아보는 의미 요소의 수가 많을수록 예측의 정확도가 높아집니다. 대형 모델에서는 최소 4,000개의 토큰을 검토할 수 있으며, 일부 모델은 최대 100,000개의 토큰을 검토할 수 있습니다. "Chen Xiaoping은 말했습니다. 대형 모델 기술 시스템은 사전 훈련된 모델을 기반으로 한 다음 특별히 훈련된 특수 모델을 사용하여 사용자 안내 모델과 협력하여 사용자의 질문을 정확하게 이해하고 대답합니다. 세 가지 주요 모델은 각각 협력합니다. 기타, 인공지능 답변의 질이 크게 향상될 수 있습니다

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대형 모델의 등장으로 인공지능에 새로운 혁신적인 방향이 제시되었지만, 실제 시나리오의 모든 측면에 적합하지는 않습니다. 천샤오핑(Chen Xiaoping)에 따르면, 중국이 현재 정복해야 할 인공지능의 세 가지 주요 영역은 지능형 제조, 지능형 농업, 포용적인 노인 돌봄입니다. "이 세 가지 주요 전투를 극복하면 우리의 글로벌 환경이 완전히 바뀔 것입니다. 반면, 대형 모델은 큰 변화를 가져오지만 새로운 도전도 가져옵니다." 대형 모형이 인간 기능의 모방을 기반으로 한다면 감정과 의식을 갖고 있다고 생각할 가능성이 크다. 왜냐하면 사람들은 습관적으로 개념에 대한 이해를 그 개념을 포함하는 전체 구조에 적용하여 그 구조가 표현하는 정보도 같은 의미를 갖고 있다고 생각하지만 실제로는 그렇지 않기 때문이다. "Chen Xiaoping은 대형 모델의 적용이 공공 안전, 고용 및 장기적인 영향도 미칠 수 있다고 말했습니다.

천샤오핑 교수는 대규모 모델 외에도 '물리계의 인공지능'에 대한 새로운 과학 연구 성과도 달성했습니다. 현재 우리가 적용한 인공지능의 물리적 형태는 주로 견고한 로봇입니다. 이러한 종류의 로봇은 반복 정확도가 높지만 민첩성과 안전성이 낮지만 구조화된 환경에서 수행되어야 합니다. 정확한 측정, 모델링 및 계산에는 높은 기술 요구 사항이 필요하며 현재 대부분의 산업에 적합하지 않습니다. 이러한 강성 로봇의 단점에 대해 천샤오핑(Chen Xiaoping)은 지능형 로봇의 작동 물체에 대한 정확한 측정이 불가능하고, 작업 환경과 작동 물체의 정확한 모델링이 불가능하다는 세 가지 기본 가정 하에 융합의 원리를 제안했습니다. 정확한 의사결정이 불가능하여 공압식 벌집형 네트워크 소프트웨어 암을 개발했습니다. 이러한 종류의 암은 유연성과 하중 용량 측면에서 우수한 성능을 가지며 외부 간섭과 물체의 불규칙한 움직임이 있을 때 정밀한 제어를 달성할 수 있습니다. 이 기술은 홈 서비스, 감성 인터랙션, 자율주행 등 다양한 분야에서 폭넓은 활용 가능성을 가질 것으로 기대된다. 한편, Chen Xiaoping 팀은 유연한 팔과 견고한 기계를 결합하여 "단단한 발톱과 부드러운 발톱을 하나로"라는 실험 결과를 가져와 프로그램 및 하드웨어 매개변수를 변경하거나 힘 피드백 센서를 사용하지 않고도 제어를 달성했습니다. -모양의 물체.

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