인공지능은 어떻게 '둘 다 필요'하고 '필요'합니까? 양위안칭이 답한다

레노버 그룹은 지난 10월 24일 Tech World에서 종합 인공지능 제품 기술과 'AI for All' 비전을 발표했습니다.

Lenovo 그룹 회장 겸 CEO인 Yang Yuanqing은 처음으로 인공 지능 기술이 매우 현실화되었으며 모든 사람과 모든 회사와 밀접하게 연관되어 있다고 말했습니다. 우리는 기술적 진보를 기뻐하면서 더 깊은 탐구를 시작했습니다.

생성 인공 지능과 대규모 언어 모델의 효율성을 뒷받침하는 '핵심이지만 무형의' 요소는 무엇인가요? 디지털 혁신의 첫 번째 단계에서 데이터가 필수 요소라는 것은 의심의 여지가 없습니다. 알고리즘과 모델의 훈련과 추론이 핵심이지만 컴퓨팅 성능의 지원과도 분리될 수 없습니다. 클라우드나 엣지, 디바이스에서 강력한 컴퓨팅 기능은 필수입니다

파노라마형 인공지능을 만들려면 '포켓에서 클라우드까지' 컴퓨팅 성능과 다양한 형태의 애플리케이션이 필요하며, 다양한 산업을 위한 솔루션도 중요합니다.

여기서 딜레마가 있습니다. 공개 모델이 귀하의 질문에 대답하거나 대화할 때 정확하고 적절한 콘텐츠를 갖기를 원한다면 귀하가 실제로 생각하는 기록과 데이터를 공개 모델에 전달해야 합니다. , 사용자의 개인 데이터는 물론 개인정보는 물론 회사의 영업 비밀까지 공개 정보의 일부가 됩니다.

사람들은 대형 모델의 질문에 답할 수 있는 능력을 원할 뿐만 아니라 자신의 데이터가 자신의 장치나 회사 내에서만 보관되기를 원합니다. 우리는 어떻게 "둘 다"를 달성할 수 있습니까? 대답은 분명히 공공 대형 모델에 국한되지 않고 개인용 대형 모델과 기업 수준의 대형 모델을 통해 달성할 수 있습니다.

Lenovo의 대형 모델 압축 기술을 사용하면 자체 스마트 단말기 및 장치에서 개인 수준의 대형 모델을 실행할 수 있는 기능을 가질 수 있습니다. 인공지능 기능을 지원하는 이러한 단말과 엣지 디바이스에는 사용자를 더 잘 이해할 수 있는 로컬 지식 베이스가 구축될 것입니다. 개인용 대형 모델은 추론을 위해 장치나 홈 서버에 저장된 개인 데이터를 사용합니다. 사용자의 개인 데이터는 사용자가 승인하지 않는 한 공용 클라우드에 공유되거나 전송되지 않으므로 개인 정보 보호 및 데이터 보안이 보장됩니다.

엔터프라이즈급 대형 모델은 공용 대형 모델 및 공용 클라우드와 공존하여 인공지능의 하이브리드 형태와 하이브리드 배포를 형성하게 됩니다. 이러한 하이브리드 추세는 이미 하이브리드 오피스, 디지털 오피스 공간 등 다양한 시나리오에서 나타났습니다.

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