AI large model è l'abbreviazione di "artificial intelligence pre-training large model", che comprende i due significati di "pre-training" e "large model". La combinazione dei due produce un nuovo modello di intelligenza artificiale, ovvero il il modello viene addestrato su set di dati su larga scala Dopo aver completato la pre-formazione, non è necessaria alcuna messa a punto, oppure è richiesta solo la messa a punto con una piccola quantità di dati e può supportare direttamente varie applicazioni.

Tra questi, la pre-formazione dei modelli di grandi dimensioni è come uno studente universitario o anche uno studente di dottorato che conosce tutte le conoscenze di base e ha completato una "istruzione generale". Ma hanno ancora bisogno di pratica e messa a punto dopo il feedback per completare meglio le attività.

Inoltre, i grandi modelli di intelligenza artificiale presentano molti vantaggi come lo scopo generale e la replica su larga scala e rappresentano una direzione importante per realizzare l’AGI (intelligenza artificiale generale).

Gli attuali modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni includono l’elaborazione del linguaggio naturale (PNL), la visione artificiale (CV), ecc., nonché modelli di grandi dimensioni multimodali unificati e integrati. Ad esempio, ChatGPT è un'innovazione rivoluzionaria nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale. Comprende e parla il "linguaggio umano". Supera i precedenti modelli di elaborazione del linguaggio naturale e può gestire varie attività di elaborazione del linguaggio naturale, tra cui la traduzione automatica, la risposta alle domande, la generazione di testo, ecc.

Per dirla semplicemente, possiamo pensare a un modello di grandi dimensioni come a una base di conoscenza molto ampia, che memorizza una grande quantità di informazioni e conoscenze, che possono aiutare il computer a comprendere ed elaborare meglio i dati di input. Ogni neurone e parametro nel modello di grandi dimensioni formano insieme una potente rete in grado di elaborare e trasformare in modo efficiente i dati di input.

Attualmente, aziende nazionali come Baidu, Alibaba, Tencent e Huawei hanno sviluppato grandi modelli di intelligenza artificiale. Ciascuna serie di modelli ha il proprio focus e alcune sono state lanciate e alcune applicazioni sono state implementate.

Baidu utilizza l'intelligenza artificiale da molti anni e ha un certo vantaggio di pioniere con i modelli di grandi dimensioni. Attualmente, il numero di aziende che hanno richiesto il test del servizio di chiamata API di Wen Xin Yi Yan ha superato le 65.000. In termini di modelli di grande industria, è stato applicato nei casi con State Grid, Shanghai Pudong Development Bank, Geely, TCL, People's Daily Online, Shanghai Dictionary Publishing House, ecc.

Il grande modello di Alibaba Tongyi è bravo nelle operazioni logiche, nelle capacità di codifica e nell'elaborazione vocale. Il gruppo ha un ricco ecosistema e linee di prodotti, che sono ampiamente utilizzati in scenari di viaggio, scenari di ufficio, scenari di acquisto e scenari di vita.

Il modello su larga scala Hunyuan di Tencent è stato utilizzato nella pubblicità e nella produzione di giochi. Il gruppo sta attualmente ricercando assistenti intelligenti conversazionali e si prevede che ottimizzerà l'ecologia di QQ e WeChat dopo essere stato utilizzato.

Huawei collabora strettamente con il lato B e si prevede che le future applicazioni saranno principalmente ToB. Inoltre, Huawei dispone di abbondanti riserve di algoritmi e potenza di calcolo. Ad esempio: "Pengcheng Cloud Brain II" ha vinto la classifica globale IO500 per cinque volte consecutive e dispone di una forte potenza di calcolo dell'intelligenza artificiale e di capacità di throughput dei dati. La piattaforma Huawei Cloud ModelArts ha la capacità di elaborare in modo efficiente enormi quantità di dati, completando 40 TB di elaborazione di dati di testo; 7 giorni; Dati Pangu Il modello è stato rilasciato ufficialmente già nell'aprile 2021. Gli attuali dati di testo di addestramento del modello Pangu di grandi dimensioni arrivano fino a 40 TB (GPT-3 è 45 TB).

I modelli di grandi dimensioni sono solitamente costituiti da centinaia di milioni o miliardi di parametri e devono essere addestrati e ottimizzati su enormi quantità di dati per ottenere una maggiore precisione di previsione e capacità di generalizzazione. Gli operatori del settore spesso affermano che i modelli di grandi dimensioni sono il prodotto della combinazione di "big data, grande potenza di calcolo e algoritmi potenti". Anche la chiave per lo sviluppo del settore risiede in questi tre punti.

Grandi dati

Grande potenza di calcolo

algoritmo forte

In futuro, i requisiti tradizionali di "padronanza della conoscenza generale, capacità di lavoro sui processi, ecc." diventeranno gradualmente requisiti nascosti di livello inferiore, mentre i requisiti più espliciti e di alto livello saranno la capacità di "creare valore e utilizzare in modo efficiente gli strumenti per risolvere problemi."

Per la gente comune, le opportunità offerte dai grandi modelli di intelligenza artificiale possono essere approssimativamente divise in due categorie, una riguarda le opportunità di investimento a breve termine e l’altra le opportunità di carriera a lungo termine.

A breve termine, le aziende con riserve tecniche nel campo dei modelli di grandi dimensioni avranno più vantaggi, come Tencent Holdings, Alibaba, Baidu, ecc. Allo stesso tempo, puoi prestare attenzione agli obiettivi chiave che hanno preso il comando nei video, nel marketing, nella lettura e in altre suddivisioni correlate, come iFlytek, Danghong Technology, Jebsen Holdings, BlueFocus, Fengyuzhu, Zhejiang Internet, ecc.

A lungo termine, per prendere in prestito ciò che ha detto Lu Qi nel suo discorso: "Questa era (l'era dei modelli di grandi dimensioni) è molto simile all'era della corsa all'oro. Se andassi in California a cercare l'oro in quel momento, molti la gente morirebbe. Ma chi vende cucchiai e pale può sempre fare soldi.

L’innovazione imprenditoriale guidata dalla tecnologia umana può essere principalmente suddivisa in tre tipi di opportunità: tecnologia di base, soddisfazione dei bisogni e cambiamento del mondo.

Il primo è il livello più basso della tecnologia digitale. La digitalizzazione è un’estensione degli esseri umani. Tutti i grandi modelli di intelligenza artificiale attualmente rilasciati, incluso GPT, si basano sulla tecnologia. Le società di chip tra cui Nvidia e Cambrian forniscono anche strutture hardware per la tecnologia sottostante. Possiamo cercare opportunità adatte a noi o lavorare sodo per migliorare le nostre competenze per questa posizione, come front-end, back-end, attrezzature, chip, ecc.

Il secondo è utilizzare la tecnologia per risolvere i bisogni. La domanda può essere divisa in due direzioni: in C, l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per risolvere l'intrattenimento, il consumo, i social network, i contenuti, ecc. di tutti e tutti i bisogni che possono aiutare le persone a vivere una vita migliore devono essere soddisfatti; può aiutare le imprese a ridurre i costi e ad aumentare l’effetto di crescita. Le opportunità in questa parte consistono principalmente nel contattare le persone, comprendere meglio le esigenze degli utenti e portare prodotti o esperienze migliori.

Il terzo è cambiare il mondo. Ad esempio, la tecnologia energetica, l’energia trasformata, le scienze della vita o il nuovo spazio. Ad esempio, Musk sta lavorando su robot, interfacce cervello-computer, ecc., persino sul Metaverso e sul Web 3.

Lu Qi ha menzionato nel suo discorso le sue opinioni sui modelli di grandi dimensioni: Strutture di modelli su scala più ampia e più complesse significano campi di applicazione più ampi e maggiori opportunità, ma devono essere considerati attentamente, pensare prima e poi usare in modo orientato all'azione.

Le opportunità per la gente comune sono molto simili allo sviluppo di grandi modelli. Lo sviluppo a lungo termine deve essere guidato dalla tecnologia, ma lo smantellamento, l’analisi, la selezione e il controllo delle esigenze durante l’implementazione sono tutto. Fai quello che puoi e lascia il resto al futuro!