APUS Li Tao: AI 대형 모델에는 가치 창출을 달성하기 위해 "6가지 요소"가 있어야 합니다.

[글로벌 네트워크 기술 종합 보고서] "대형 모델이 '만능'인 것처럼 보이지만 실제로는 모든 모델을 검증할 수 없고, 모든 모델이 실질적인 가치를 창출할 수 있는 것도 아닙니다." 10월 24일 제3회 중국 소프트웨어 서밋에서 및 Programmers Festival에서 APUS 회장 겸 CEO인 Li Tao는 AI 대형 모델 가치 창출에 대한 '6가지 요소' 관점을 제안했습니다. 그는 대형 AI 모델 개발의 목표가 가치 창출이라고 믿으며, 가치 창출을 달성하기 위해서는 강력한 컴퓨팅 파워, 글로벌 지식 기반, 고품질 데이터, 지속적으로 진화하는 알고리즘, 가치 정렬, 및 시나리오 통합 가치 창출 .

AI가 산업을 재구성하는 추세에 따라 Li Tao는 대형 모델이 컴퓨팅 파워, 데이터 및 애플리케이션과 같은 리소스를 통합, 예약 및 할당하여 종합적으로 건설을 촉진하는 하단의 '운영 체제' 역할을 한다고 지적했습니다. 산업 네트워크

대형 모델을 원동력으로 삼는 것은 인터넷 산업의 변화를 가져올 뿐만 아니라 IT 요소의 반복적인 업그레이드를 가져옵니다. Li Tao는 AI가 대중화됨에 따라 미래에는 프로그래밍에 자연어가 널리 사용될 것이며 동시에 사람들이 기계와 직접 대화할 수 있게 될 것이며 프로그래머, 제품 관리자, 디자이너와 같은 기능적 직위도 변화할 것이라고 믿습니다. 요구의 "디자이너". 지루하고 기계적이며 반복적인 작업은 대형 모델에게 맡기고, 가치를 창출하는 작업은 사람에게 맡기면 사회적 자원 배분이 더욱 합리적이 될 것입니다.

일부 모델은 이미 '스마트'해 보이지만, 여전히 값이 일관되지 않는 등의 문제가 있습니다. 이와 관련하여 APUS는 중국에서 AI 애플리케이션의 연구 개발이 여전히 중국의 대규모 모델을 기반으로 해야 한다고 믿습니다. 따라서 중국의 대형 모델 제조업체는 독립적인 의식을 갖고 동시에 독립적인 혁신에 대한 책임을 져야 하며, 중국 시장의 요구에 따라 차별화된 장벽을 구축하고 중국의 요구 사항을 충족하는 정확한 AI 대규모 모델을 만들어야 합니다. 필요와 가치를 파악하고 새로운 AI 생산성을 창출하세요

현재 대형 모델 시장은 아직 상용 구현 탐색 단계에 있습니다. 대형 모델이 우수한 AI 애플리케이션을 만들고 시장 요구 사항을 잘 충족할 수 있다는 것은 오랫동안 업계의 합의였습니다. Li Tao는 다음과 같이 지적했습니다. "중국의 디지털 구축은 지능형 시나리오의 신속한 변화를 지원하기 위해 대규모 모델 '기반'이 필요한 연속적인 반복 프로세스입니다. APUS는 복잡한 요구에 직면하여 중국 시장이 통합할 수 있도록 대규모 AI 모델을 계속 맞춤화할 것입니다. 가치 창출을 위한 AI 애플리케이션.”

데이터 측면에서는 APUS가 지난 9년간의 글로벌 비즈니스와 24억 글로벌 사용자를 기반으로 고유한 글로벌 사용자 데이터와 고품질 코퍼스를 형성했으며, APUS는 국내 코퍼스 제조업체와 협력하여 공동으로 구축했다고 밝혔습니다. 중국 시장용 데이터베이스 양수 값을 갖는 "빨간 말뭉치". 컴퓨팅 성능 측면에서 APUS는 전 세계 두 개의 주요 지능형 컴퓨팅 센터 건설에 투자했으며 클라우드 컴퓨팅 제조업체와 협력하여 수요자에게 다양한 컴퓨팅 성능 조합과 유연한 확장 솔루션을 제공함으로써 기업과 개발자가 연구 개발을 통해 비용을 대폭 절감할 수 있습니다.

APUS는 현재 의료, 네트워크 정보, 제조 및 전자 상거래를 포함한 여러 업계 파트너와 협력하여 인공 지능 기술을 사용하여 파트너가 하드웨어 인프라를 업그레이드하고 기본 모델 플랫폼을 구축하며 혁신을 촉진할 수 있도록 지원하는 대규모 산업 솔루션을 개발했습니다. 특정 비즈니스 애플리케이션

동시에 APUS는 계속해서 생태계를 개방하고 유연한 산업 협력을 구축하고 있습니다. 예를 들어, APUS 대형 모델은 개방형 모델 플러그인을 제공하므로 개발자는 "모델 그룹" 기능을 통해 외부 모델에 독립적으로 액세스하고 복잡한 장면 요구 사항을 해결할 수 있습니다.

마지막으로 Li Tao는 다음과 같이 말했습니다. "우리는 APUS 대형 모델이 수천 개의 산업에서 근본적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대합니다. 또한 더 많은 개발자가 APUS 생태계에 참여하고 대형 모델을 사용하여 보다 실행 가능한 AI 애플리케이션을 만들 것으로 기대합니다."

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