Die 2023 AI Network Innovation Conference gehou in Beijing Intelligent Network Model op die BBS, ZTE Cable Products Model Senior Argitek Ji'an-Guo Lu het die Wisdom Network nuwe era gemaak: groot model dryf die toekoms van die tema van die ZTE deur fyn instel-rigtingmodelvermoë om die kwaliteit van die korpus te verbeter, en om digitale tweeling-outomatisering-datasiklus te gebruik, om 'n groot model op die intelligente netwerk te gebruik.
Lu Jianguo het gesê dat baie sleuteltegnologieë, soos AI Aktivering, Digital Twin en Intention Drive, die intelligensievlak van die selfintelligensie-netwerk van L4 tot L5 sal ondersteun en die selfintelligensie-netwerk sal laat voortgaan om te herhaal en te ontwikkel om selfintelligensie te voltooi. Onder hierdie sleuteltegnologieë is AI die belangrikste enjin, en groot modelle is die sleutel in AI -tegnologie.
In How To Apply Great Model op Selfintelligence Network, het Lu Jianguo die groot model bekendgestel en kan vinnig 'n groot aantal skemas genereer. Vir die intellektuele netwerkbedrywighede moet so 'n groot aantal operasionele stappe implementeer, gelykstaande aan in 'n hoë dimensionele ruimte om die optimale oplossing te vind, oplossings vir alle moontlike prosesse, 'n groot model vir algemene oplossings soos NP (nie polinoom) probleem nie, 'n groot aantal monsters, evaluering, optimalisering, iterasie kan vinnig nader, die optimale oplossing benader. Alhoewel groot modelle baie skemas genereer, is dit moeilik om te verseker dat hierdie skemas nuttig is. Alhoewel groot modelle sekere denkvermoë het, het hulle steeds menslike ingryping nodig as hulle met ingewikkelde logika te doen het. Om hierdie probleem op te los, stel ZTE voor om kundige ervaring in die proses van inkrementele voor-opleiding en fyn instelling van die model te integreer om 'n geslote lus-iterasie te vorm. Op hierdie manier kan 'n gladde oorgang van die leer van handmatige terugvoering versterk na die versterking van die werktuigterugvoering, wat die opwekkingskapasiteit van groot modelle aan die een kant effektief kan benut, en andersyds sorg dat die gegenereerde diagnostiese skema akkuraat en betroubaar is. In hierdie skema is dit 'n belangrike skakel om die werkingskaart van die bedryfs- en onderhoudskennis te bou, gekombineer met kennisingenieurswese. Die opwekking van die data -vliegwielskema is gebaseer op die bedryfskaart vir bedryfs- en onderhoudskennis, om die model -illusie te vermy en die betroubaarheid en akkuraatheid van die generasie -skema te verseker. Hierdie kennisgrafiek-gebaseerde benadering kan kundige ervaring en modelgenereringfunksies beter integreer om meer betroubare oplossings te bied.
Vir die toepassingslogiese ontwerp van die groot model het Lu Jianguo verder bekendgestel dat ZTE die modelgedrewe geslote lus-metode sal aanneem op grond van vinnige ingenieurswese. Die kern van ontwerp is om die gestruktureerde uitdrukking van menslike taal (vinnige sjabloon) as insette te neem, die gestruktureerde uitset (rangskikkingskema) deur die groot model te genereer en uiteindelik die interaktiewe uitvoering van die toepassingsraamwerk te kombineer. Om die bogenoemde logika te verwesenlik, sal ZTE tegniese voorbereidings uit baie aspekte maak, soos evolusie van multimodale vermoëns, corpus-voorbereiding, kennis van hulpbronverhoudinge-kennisgrafiekkennis, atoom-API-korpusreservaat / Atomiese API-vermoë, die bou van kunsmatige simulasie-foutomgewing, digitale tweeling-outomatiese foutsimulasie-omgewing en gereedskapvoorbereiding.
Lu Jianguo het uiteindelik gesê dat die belangrikste waarde van die groot model in sy opkomsvermoë lê, dit wil sê dat dit innovasie kan genereer deur bestaande kennis te kombineer. Die besef van hierdie ontluikende kapasiteit hang egter af van dataproduksie, aanvaarding en neerslag van hoë gehalte. 'N Deugsame siklus van data is die bepalende faktor.
Postyd: Nov-20-2023