Rumah  >  Artikel  >  Peranti teknologi  >  CTO Baidu Wang Haifeng: Model bahasa besar membawa fajar kecerdasan buatan umum

CTO Baidu Wang Haifeng: Model bahasa besar membawa fajar kecerdasan buatan umum

王林
王林ke hadapan
2023-08-18 13:05:051340semak imbas

Pada 16 Ogos 2023, waktu Beijing, Persidangan Pembangun Pembelajaran Dalam WAVE SUMMIT telah dihoskan oleh Pusat Penyelidikan Kejuruteraan Kebangsaan untuk Teknologi dan Aplikasi Pembelajaran Dalam Pada mesyuarat ini, Ketua Pegawai Teknologi Baidu dan Pengarah Pusat Penyelidikan Kejuruteraan Kebangsaan untuk Deep Teknologi Pembelajaran dan Aplikasi Wang Haifeng menyampaikan ucaptama. Wang Haifeng secara terbuka menyatakan buat pertama kali bahawa model bahasa yang besar sudah memiliki keupayaan asas teras kecerdasan buatan seperti pemahaman, penjanaan, logik dan ingatan, membawa harapan baharu kepada pembangunan kecerdasan buatan am

8 juta pembangun telah menggunakan Flying Paddle dan mencipta lebih daripada 800,000 model

WAVE SUMMIT Persidangan Pembangun Pembelajaran Dalam telah diadakan sejak April 2019. Pada persidangan pertama, Wang Haifeng menegaskan bahawa pembelajaran mendalam mempunyai kebolehgunaan yang luas dan mempunyai ciri-ciri penyeragaman, automasi dan modularisasi pengeluaran perindustrian, yang telah menggalakkan kecerdasan buatan untuk memasuki peringkat perindustrian. Selepas empat tahun pembangunan, kemajuan teknologi dan aplikasi pembelajaran mendalam telah mengesahkan sepenuhnya sudut pandangan ini. Skop penerapan teknologi pembelajaran mendalam semakin luas, ciri penyeragaman, automasi dan modulariti platform pembelajaran mendalam semakin jelas, dan peningkatan model besar yang telah terlatih telah mengembangkan lagi kedalaman dan keluasan tiruan. aplikasi perisikan. Oleh itu, kecerdasan buatan telah memasuki peringkat pengeluaran industri

Dari segi penyeragaman, kami telah bersama-sama mengoptimumkan rangka kerja dan model untuk menyesuaikan secara seragam kepada pelbagai perkakasan dan memudahkan model aplikasi, sekali gus mengurangkan ambang untuk aplikasi kecerdasan buatan dari segi automasi, kami telah meningkatkan kecekapan keseluruhan proses; penyelidikan dan pembangunan kecerdasan buatan, daripada latihan kepada , penyesuaian kepada penggunaan inferens semuanya automatik dari segi modulariti, kami menyediakan perpustakaan model peringkat industri yang kaya untuk memudahkan aplikasi kecerdasan buatan dalam pelbagai senario

;

CTO Baidu Wang Haifeng: Model bahasa besar membawa fajar kecerdasan buatan umum

Platform terbuka sumber terbuka pembelajaran mendalam gred industri FeiPaddle dan model besar Wenxin mempromosikan satu sama lain, menjadikan ekosistem FeiPaddle lebih makmur, menarik 8 juta pembangun, menyediakan perkhidmatan kepada 220,000 perusahaan dan institusi, dan mencipta 800,000 projek berdasarkan model FeiPaddle. Wang Haifeng menerangkan maksud mendalam nama Cina komuniti pembangun Flying Paddle AI Studio "Galaxy Community", "Wenxin dan Flying Paddle bergabung untuk memasuki galaksi bersama-sama." Di bawah bimbingan Fei Piao dan Wen Xin, kami bekerjasama dengan semua pembangun untuk membina komuniti Galaxy dan meneroka kemungkinan kepintaran buatan am yang tidak berkesudahan

CTO Baidu Wang Haifeng: Model bahasa besar membawa fajar kecerdasan buatan umum

Model bahasa berskala besar membawa harapan baharu untuk kecerdasan buatan umum

Wang Haifeng percaya bahawa keupayaan asas teras kecerdasan buatan am termasuk pemahaman, penjanaan, logik dan ingatan, dan model bahasa besar mempunyai empat keupayaan ini, membawa harapan kepada realisasi kecerdasan buatan am

Secara khusus, kebolehan tipikal kecerdasan buatan, seperti penciptaan, pengaturcaraan, penyelesaian masalah dan perancangan, adalah berdasarkan kebolehan asas teras, termasuk pemahaman, penjanaan, logik dan ingatan, walaupun mereka mungkin berbeza dalam tahap pergantungan. Sebagai contoh, proses penyelesaian masalah memerlukan penggunaan pemahaman, ingatan, logik dan kebolehan generatif yang menyeluruh, daripada membaca soalan, menyelesaikan soalan hingga akhirnya menulis jawapan

Bagaimana untuk mendapatkan kebolehan ini? Mengambil Wen Xinyiyan sebagai contoh, kami mula-mula melatih model pra-latihan yang besar melalui pembelajaran gabungan trilion data dan ratusan bilion pengetahuan. Ia kemudiannya dioptimumkan lagi menggunakan teknik seperti penalaan halus diselia, pembelajaran pengukuhan dengan maklum balas manusia dan gesaan. Selain itu, model ini juga mempunyai kelebihan teknikal seperti peningkatan pengetahuan, peningkatan perolehan semula, dan peningkatan dialog

Inovasi teknikal seperti mengoptimumkan sumber data dan pengedaran data melalui pelbagai strategi, pemodelan teks panjang bagi model asas, penalaan halus berbilang jenis dan berbilang peringkat, penyesuaian berbilang tugasan penyeliaan penyeliaan, dan pelbagai peringkat dan pelbagai -model ganjaran butiran secara menyeluruh. Atas dasar peningkatan perolehan dan peningkatan pengetahuan, keupayaan untuk menguasai dan menggunakan pengetahuan dunia dipertingkatkan melalui peningkatan keupayaan logik pengetahuan dengan membina data logik berskala besar, pemodelan pengetahuan logik, gabungan pengetahuan semantik pelbagai butiran dan saraf simbolik; rangkaian; Pastikan keselamatan model besar dengan membina sistem keselamatan yang komprehensif yang merangkumi data, kandungan, model dan keselamatan sistem

Melalui teknologi latihan selari hibrid adaptif hujung-ke-hujung Fei Paddle dan penggunaan pemampatan, inferens dan perkhidmatan yang dioptimumkan secara kolaboratif, kelajuan latihan model besar Wenxin telah ditingkatkan sebanyak 3 kali, dan kelajuan inferens telah ditingkatkan lebih daripada 30 kali

Melalui dipacu data, pembinaan segera dan peningkatan pemalam, kami telah menjalankan penyesuaian pemandangan dan pengoptimuman kolaboratif dalam aplikasi. Kami telah melancarkan lima pemalam: Wen Xin Yi Yan, Carian Baidu, Dokumen Semak Imbas, E Yan Yi Tu, Shuo Tu Jie Hua dan Yijing Liuying. Pemalam ini membolehkan model kami menjana maklumat tepat masa nyata, ringkasan teks panjang dan Soal Jawab, cerapan data dan pengeluaran carta, penciptaan dan Soal Jawab berasaskan imej serta video Vincent. Pengenalan mekanisme pemalam memperluaskan sempadan fungsi model besar dan lebih memenuhi keperluan senario yang berbeza. Wang Haifeng berkata bahawa pada masa hadapan, Baidu akan bekerjasama dengan pembangun untuk membina ekosistem pemalam dan berkongsi hasil inovasi teknologi

Kecerdasan buatan yang diwakili oleh model bahasa yang besar meresap ke dalam beribu-ribu industri, mempercepatkan peningkatan industri dan pertumbuhan ekonomi. Dalam proses ini, inovasi teknologi dan pelaksanaan aplikasi membentuk kitaran murni Keupayaan seperti pemahaman, penjanaan, logik, dan ingatan terus bertambah baik Keluasan dan kedalaman aplikasi industri terus berkembang membawa harapan baru untuk umum kecerdasan buatan.

Atas ialah kandungan terperinci CTO Baidu Wang Haifeng: Model bahasa besar membawa fajar kecerdasan buatan umum. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Artikel ini dikembalikan pada:sohu.com. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam