Baidu CTO Wang Haifeng: Flying Paddle 개발자 수가 800만 명에 도달했으며 대규모 언어 모델이 일반 인공 지능의 여명을 가져왔습니다.

베이징에서는 국립 딥러닝 기술 및 응용 공학 연구 센터가 주최하는 2023 WAVE SUMMIT 딥 러닝 개발자 컨퍼런스를 개최할 예정입니다

바이두 최고기술책임자(CTO)이자 딥러닝 기술 및 응용을 위한 국립공정연구센터 소장 왕하이펑(Wang Haifeng)은 기조연설에서 처음으로 대규모 언어 모델에는 이해를 포함한 인공지능의 핵심 기본 기능이 있다고 말했다. , 세대, 논리, 기억 등이 보편적인 인공지능입니다. 지능은 새로운 희망을 가져옵니다

8백만 명의 개발자가 Flying Paddle을 사용하고 있으며 80만 개 이상의 모델이 만들어졌습니다

2019년 4월, WAVE SUMMIT 딥러닝 개발자 컨퍼런스가 처음으로 개최되었습니다. 이번 컨퍼런스에서 Wang Haifeng은 딥 러닝의 다양성과 산업 대량 생산을 위한 표준화, 자동화, 모듈화의 특징을 강조하여 인공 지능을 산업 대량 생산 단계로 승격시켰습니다. 4년간의 개발 끝에 딥러닝 기술과 응용의 발전을 통해 이러한 관점이 완전히 검증되었습니다. 딥 러닝 기술은 점점 더 다양해지고 있으며, 딥 러닝 플랫폼의 표준화, 자동화, 모듈식 기능은 점점 더 분명해지고 있습니다. 동시에 사전 훈련된 대형 모델의 등장으로 인공 지능 애플리케이션의 깊이와 폭이 더욱 확장되었습니다. 그러므로 인공지능이 산업적 대량생산 단계에 진입했다고 볼 수 있습니다

표준화 측면에서 우리는 프레임워크와 모델을 공동으로 최적화하고 다양한 하드웨어에 균일하게 적응하여 애플리케이션 모델을 더욱 간결하고 효율적으로 만들어 인공지능 애플리케이션의 임계값을 크게 낮춥니다. 자동화 측면에서는 효율성 향상을 위한 훈련, 적응, 추론 배포 등 전 과정의 인공지능 R&D 솔루션을 제공합니다. 모듈성 측면에서 다양한 시나리오에서 인공 지능을 편리하게 적용할 수 있도록 풍부한 산업 수준의 모델 라이브러리를 제공합니다

FeiPaddle의 산업급 딥 러닝 오픈 소스 오픈 플랫폼과 Wenxin의 대형 모델은 서로를 촉진하여 FeiPaddle 생태계를 번영시키고, 800만 명의 개발자를 유치하고, 220,000개의 기업 및 기관에 서비스를 제공하고, FeiPaddle 모델을 기반으로 800,000개의 제품을 만듭니다. Wang Haifeng은 Flying Paddle 개발자 커뮤니티 AI Studio 'Galaxy Community'의 중국 이름에 담긴 심오한 의미를 다음과 같이 설명했습니다. "Wenxin과 Flying Paddle이 함께 어우러져 함께 은하계로 항해합니다." Feipiao와 Wenxin의 공동 프로모션을 통해 우리는 모든 개발자와 협력하여 Galaxy 커뮤니티를 구축하고 일반 인공 지능의 무한한 가능성을 탐구할 것입니다

대규모 언어 모델은 일반 인공 지능에 새로운 희망을 가져옵니다

왕하이펑은 인공지능이 다양한 전형적인 능력을 갖고 있으며 그 중 핵심 기본 능력에는 이해, 생성, 논리, 기억이 포함된다고 믿습니다. 이 네 가지 능력이 강할수록 인공지능은 일반 인공지능 수준에 가까워진다. 대형 언어 모델은 이 4가지 기능을 갖추고 있어 일반 인공지능 발전에 희망을 가져다줍니다

구체적으로, 창조, 프로그래밍, 문제 해결, 계획 수립 등 인공지능의 대표적인 능력은 의존도 정도는 다르지만 이해, 생성, 논리, 기억 등의 핵심 기본 능력을 기반으로 합니다. 정도는 다양합니다. 문제 해결을 예로 들면, 문제 이해부터 문제 해결, 최종 답안 작성까지 이해, 기억, 논리 및 생성 능력을 종합적으로 사용해야 합니다

이러한 능력을 얻으려면 어떻게 해야 하나요? Wen Xinyiyan을 예로 들면, 우리는 먼저 수조 개의 데이터와 수천억 개의 지식을 융합 학습하여 사전 훈련된 대규모 모델을 훈련합니다. 그런 다음 감독된 미세 조정, 인간 피드백을 통한 강화 학습, 프롬프트와 같은 기술을 사용하여 모델 성능을 더욱 향상시킵니다. 또한 지식 강화, 검색 강화, 대화 강화 등 기술적 이점도 있습니다

다양한 전략을 통해 데이터 소스 및 데이터 분포 최적화, 장문 모델링을 위한 기본 모델 구축, 다유형 및 다단계 지도 미세 조정, 다중 작업 적응형 지도 미세 조정 등의 기술 혁신을 구현합니다. 다단계 및 다세분성 보상 모델로서 기본적인 일반 능력을 종합적으로 향상시킵니다. 검색 및 지식 강화 측면에서는 지식 포인트 강화를 통해 세계 지식을 습득하고 적용하는 능력이 향상되고, 대규모 논리적 데이터 구축, 논리적 지식 모델링, 다입도 의미 지식 결합 및 기호 신경망을 통해 논리적 능력이 향상됩니다. ; 종합적인 보안 데이터, 콘텐츠, 모델 및 시스템 보안 시스템 구축을 통해 대형 모델의 보안을 보장합니다

Flying Paddle의 엔드투엔드 적응형 하이브리드 병렬 훈련 기술과 압축, 추론, 서비스 배포의 협업 최적화를 통해 Wenxin 대형 모델의 훈련 속도가 3배, 추론 속도가 3배 증가했습니다. 30배 이상으로 효율성이 향상됩니다

데이터 기반의 신속한 구성 및 플러그인 강화 애플리케이션을 통해 Wen Xin Yi Yan, Baidu Search, Browsing Documents, E Yan Yi Tu, Shuo Tu Jie Hua 및 Yijing Liuying을 포함한 5개의 플러그인을 출시했습니다. 이러한 플러그인을 사용하면 모델이 정확한 실시간 정보, 긴 텍스트 요약 및 Q&A, 데이터 통찰력 및 차트 생성, 이미지 기반 생성 및 Q&A, Vincent 비디오를 생성할 수 있습니다. 플러그인 메커니즘을 통해 다양한 시나리오의 요구 사항에 더 잘 적응할 수 있도록 대형 모델의 기능 경계를 확장합니다. Wang Haifeng은 앞으로 개발자와 협력하여 플러그인 생태계를 구축하고 기술 혁신 결과를 공유할 것이라고 말했습니다

대형 언어 모델로 대표되는 인공 지능은 수천 개의 산업에 침투하여 산업 업그레이드와 경제 성장을 가속화하고 있습니다. 이 과정에서 기술 혁신과 응용 프로그램 구현이 선순환을 형성합니다. 이해, 생성, 논리 및 기억과 같은 기능은 지속적으로 향상됩니다. 인공 지능.

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