xinhuanet financial observation｜implementierung und anwendung großer modelle: schwierigkeiten und durchbrüche
2024-09-18
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xinhuanet, peking, 18. september frage: beobachtung zur anwendung der implementierung großer modelle: schwierigkeiten und durchbrüche
die reporter ran xiaoning, chen tingyu, ling jiwei und zhao qiuyue
es gibt zu viele große modelle, aber es müssen zu wenige anwendungen ausgeführt und genutzt werden. wie man die „letzte meile“ der implementierung großer modelle erfolgreich bewältigt, steht im mittelpunkt der jüngsten diskussionen innerhalb und außerhalb der branche.
der beginn des „battle of 100 models“ ist keine übertreibung. derzeit sind mehr als 190 große modelle bei der cyberspace administration of china registriert, mit über 600 millionen registrierten benutzern. in diesem jahr haben große modellunternehmen die preise auf breiter front gesenkt und sogar kostenlose anrufe zum niedrigsten preis angeboten. „rollen sie nicht das modell auf, sondern die bewerbung.“ ein bekanntes unternehmen hat diese ansicht mehrfach geäußert und darauf hingewiesen, dass die konkurrenz in der großen modellbahn in eine neue phase des aufbaus der ökologie und der „kundenakquise“ eingetreten ist. .
vor welchen herausforderungen stehen große modellanwendungen, vom blühen hunderter blumen bis zur szene, und wie lassen sich probleme lösen und das ökosystem aktivieren? kürzlich haben reporter große modellentwicklungsunternehmen, design- und forschungs- und entwicklungsinstitutionen, fertigungsunternehmen und terminalhersteller interviewt, um die geschichten darüber zu erkunden, wie große modelle forschung und entwicklung fördern, die produktionsqualität und -effizienz verbessern und die c-seite in die lage versetzen, die benutzererfahrung zu verbessern.
großes modell rekonstruiert wissenschaftliche forschungs- und produktionsbeziehungen
wir befinden uns derzeit in einer kritischen phase, in der ki die rekonstruktion von produktivität und produktionsbeziehungen für die wissenschaftliche forschung ermöglicht. seit seinem ersten vorschlag im jahr 2018 hat ki für die wissenschaft einen konsens in der akademischen gemeinschaft erreicht, da ki einen revolutionären einfluss auf den bereich der wissenschaftlichen forschung hat. die stärkung neuer technologien hat die effizienz der wissenschaftlichen forschung verbessert, originelle innovationen in der wissenschaftlichen forschung gefördert und den enormen wert gezeigt, den künstliche intelligenz für die wissenschaftliche forschung hat. das wissenschaftliche forschungsteam, das das große ki-modell leitet, hat fruchtbare ergebnisse erzielt.
tian zhongqun, akademiker der chinesischen akademie der wissenschaften und ehrendirektor des jiageng innovation laboratory, sagte, dass ki möglichkeiten für theoretische berechnungen geschaffen habe. die verfeinerung von algorithmen und die verbesserung der rechenleistung hätten die recheneffizienz erheblich verbessert. er nutzte eine analogie, um zu sagen: „wissenschaftliche grundlagenforschung zu betreiben ist, als ob man sich auf einer isolierten insel mit nur klippen und ohne wegen befindet. heute stellt ki ein werkzeug bereit, das wissenschaftlichen forschern die möglichkeit geben kann, auf den wellen zu reiten und die klippen zu erklimmen.“
auf dem gebiet der elektrochemie muss die wissenschaftliche forschung das problem der industrialisierung neuer energien lösen. wenn beispielsweise in neuen energiespeicherkraftwerken, insbesondere in großen energiespeicherkraftwerken, sicherheitsprobleme auftreten, sind die folgen sehr gravierend. ki-technologie für die elektrochemie bietet mehr garantien für die energiesicherheit und kann besser erkennen, steuern, rückmelden und steuern. ein weiteres beispiel: im batterie-energiespeichersystem sind für die erfassung, verarbeitung und rückmeldung von parametern riesige datenmengen erforderlich. wenn man sich auf herkömmliche manuelle verarbeitungsmethoden verlässt, kann dies höchstens tage dauern. aber für ki können stunden, minuten oder sogar sekunden ausreichen.
„ki hilft wissenschaftlern, probleme schneller zu entdecken, probleme zu analysieren, feedback zu problemen zu geben und eine aktive kontrolle durchzuführen, um einen geschlossenen kreislauf zu bilden, wodurch sicherheit und effizienz effektiv verbessert werden.“
protein ist die materielle grundlage aller lebensaktivitäten und kann als „kronjuwel“ der molekularbiologie bezeichnet werden. basierend auf dem von shenzhen technology veröffentlichten groß angelegten molekularen konformationsmodell uni-mol kann es eine vielzahl allgemeiner funktionen wie die erzeugung von molekülen und die vorhersage von eigenschaften realisieren. im bereich der arzneimittelentwicklung kann vd-gen, eine auf uni-mol basierende methode zur erzeugung virtueller dynamikmoleküle, direkt moleküle mit hoher bindungsaffinität in der proteinzielhöhle erzeugen.
sun weijie, mitbegründer und ceo von shenzhen technology, gab bekannt, dass shenzhen technology und seine mitarbeiter in den letzten jahren ein großes modell der dpa-molekülsimulation, ein großes modell der molekularen konformation von uni-mol und ein großes modell von uni-fold auf den markt gebracht haben proteinfaltung und ein großes modell der uni-rna-gensequenz. eine reihe wissenschaftlicher großmodelle und zugrunde liegender motoren, wie z. b. große modelle, die leistungsstarke molekulare docking-engine uni-dock und die multimodalen großmodelle uni-smart.
shenzhen shi yuzhi science large model system (foto mit freundlicher genehmigung von shenzhen shi technology)
derzeit gibt es auf der erde etwa 200 millionen bekannte proteine, und jedes protein hat eine einzigartige räumliche struktur. nach einem langen prozess der lebensevolution in der natur können proteinmoleküle den gesamten faltungsprozess spontan und in einem augenblick abschließen. wenn wissenschaftler jedoch die wechselwirkungen zwischen aminosäuremolekülen berechnen wollten, um vorherzusagen, wie sie sich falten, würde es länger als das alter des gesamten universums dauern, alle möglichen proteinkonfigurationen auszuschöpfen.
„durch den einsatz von ki-technologie kann nun die dreidimensionale konformation von proteinen in sehr kurzer zeit genau berechnet werden. wissenschaftler erforschen außerdem weiter den einsatz von ki, um proteine zu entwerfen, die in der natur nicht vorkommen, oder bestehende proteine entsprechend spezifischer funktionen zu modifizieren.“ „computerbiologie-professor xu jinbo, wissenschaftler, gründer und chefwissenschaftler von molecular heart, sagte: „die vorhersage von proteinstrukturen durch ki hat das verständnis der menschen für proteine, das verständnis dafür, wie proteine ihre biologischen funktionen erfüllen, und das verständnis der wechselwirkungen zwischen proteinen erheblich verbessert.“ dies ermöglicht es den menschen, die molekularen prozesse des lebens besser zu verstehen, was einen wichtigen einfluss auf die bereiche biologie, medizin und pharmazie hat. durch die ki-vorhersage der proteinstruktur können beispielsweise schneller und präziser proteinziele gefunden werden helfen sie arzneimittelentwicklern, wirksamere arzneimittelmoleküle zu entwickeln.“
xu jinbo glaubt, dass sich große ki-modelle besonders für die lösung von problemen in den lebenswissenschaften eignen. „das erfolgreichste beispiel für die kombination von informatik und biologie ist die ki-prognose der proteinstruktur. dies ist mit abstand der größte beitrag der ki zur biologie und sogar zur gesamten wissenschaftlichen gemeinschaft. aber das ist erst der anfang und noch lange nicht das ende.“ ”
neworigin (darwin), ein großes ki-proteingenerierungsmodell, das unabhängig von molecular heart entwickelt wurde, ist ein großes ki-protein-basismodell, das sequenz, struktur, funktion und evolution integriert. es hat eine große menge hochprofessioneller und komplexer multimodaler daten gelernt je nach industriellem bedarf können „maßgeschneiderte“ funktionelle proteine eingesetzt werden. derzeit wird das neworigin-großmodell in großem umfang in den bereichen innovative arzneimittelforschung und -entwicklung, materialien, lebensmittel, chemische industrie, landwirtschaft usw., im makromolekularen arzneimitteldesign, bei der optimierung der proteinstabilität in extremen umgebungen, bei der optimierung der enzymaktivität und bei enzymen eingesetzt -spezifisches substrat-andocken, protein erzielen sie durchbrüche bei vielen arten schwieriger industrieller aufgaben wie de-novo-design.
die unterstützung großer ki-modelle für die wissenschaftliche forschung verlagert sich von der erde in den fernen weltraum und spielt eine wichtige rolle auf dem gebiet der erforschung des weltraums. ouyang ziyuan, akademiker der chinesischen akademie der wissenschaften und erster leitender wissenschaftler des china lunar exploration project, sagte, dass mit der raschen weiterentwicklung der bemannten weltraumforschungsaktivitäten die erkennungsdaten exponentiell gewachsen seien. in bezug auf das datenmanagement hat unser land einen vorreitervorteil erreicht. in bezug auf die datenanwendung muss unser land seine bestehenden vorteile in der technologie der künstlichen intelligenz voll ausschöpfen.
neben der erkennung zurückgegebener proben stützt sich die menschliche forschung zur geologischen entwicklung des mondes hauptsächlich auf die untersuchung geologischer objekte auf dem mond, beispielsweise auf die identifizierung von einschlagskratern. die größe, tiefe, form und andere eigenschaften von einschlagskratern sind wichtige grundlagen für die untersuchung der geologischen entwicklung des mondes. laut statistik übersteigt die zahl der mondeinschlagskrater mit einem durchmesser von mehr als einem kilometer auf dem mond derzeit eine million, die zahl der einschlagskrater mit einem durchmesser von weniger als einem kilometer ist noch nicht ermittelt. es sei „fast unmöglich“, alle mondeinschlagskrater vollständig zu identifizieren, wenn sie ausschließlich auf handarbeit beruht.
auf der digital expo 2024 stellten das institut für geochemie der chinesischen akademie der wissenschaften und alibaba cloud gemeinsam das weltweit erste „multimodale professionelle großmodell für die mondwissenschaft“ vor (bezeichnet als „mondprofi-großmodell“). dieses große modell basiert auf modellen der alibaba cloud tongyi-serie. derzeit liegt die genauigkeit bei der bestimmung des alters und der form von mondeinschlagskratern bei über 80 %. die anwendung des professionellen mondmodells hat die effizienz der wissenschaftlichen forschung erheblich verbessert: wissenschaftliche forscher müssen nur bilder von mondeinschlagskratern und damit verbundene fragen eingeben, und das professionelle mondmodell kann die allgemeine vision und multimodale modelle aufrufen, um daten zu generieren aus 17 arten multimodaler daten (einschließlich spektrum, höhe, schwerkraft und anderen daten), um den dem bild entsprechenden modaltyp zu bestimmen.
die umsetzung groß angelegter wissenschaftlicher forschungsmodelle erfordert ein verständnis der zugrunde liegenden wissenschaftlichen gesetzmäßigkeiten
obwohl große ki-modelle einen großen wert für die wissenschaftliche forschung gebracht haben, steht die implementierung großer wissenschaftlicher forschungsmodelle in nachgelagerten industrien immer noch vor einer reihe damit verbundener szenarioherausforderungen.
xu jinbo glaubt, dass die entwicklung groß angelegter proteinproduktionsmodelle neben den notwendigen grundvoraussetzungen wie algorithmen, rechenleistung und daten auch zwei wichtige professionelle fortgeschrittene fähigkeiten erfordert: erstens die integration von computern, biologie, physik und anderen disziplinen und vertrautheit mit ki, molekulardynamik usw., wissenschaft, quantencomputer und anderen methoden und können die bereichsübergreifenden integrationsfähigkeiten von sequenz und struktur, hauptkette und seitenkette, evolution und omics parallel in der praxis berücksichtigen. das zweite ist die fähigkeit, das labor zu verlassen, in die reale industrielle umgebung einzutauchen und in bezug auf nachfrage, verifizierung und umsetzung nah an den realen industriellen anforderungen zu sein. derzeit sind talentteams mit diesen fähigkeiten und voraussetzungen sehr rar.
sun weijie glaubt, dass ki zunächst die wissenschaftlichen gesetze und die mathematische verteilung des mikroskopischen teilchenuniversums erlernen muss, bevor sie versuchen kann, wichtige probleme in der mikroskopischen welt zu lösen.
„das bestehende algorithmensystem und modellsystem bietet die möglichkeit, die welt ausgehend vom atom wirklich zu rekonstruieren. die explosion der ki hat der wissenschaftlichen forschung eine systematische möglichkeit eröffnet, produktionswerkzeuge, produktivität und produktionsbeziehungen zu rekonstruieren. ausgehend vom atom , software, daten, darstellung und endgültige fertigungsverbindungen werden alle rekonstruiert. obwohl der wohlstand der digitalen welt die entwicklung großer modelle gefördert hat, muss dem langfristigen endspiel und dem endspiel der ki-rekonstruktion mehr aufmerksamkeit geschenkt werden „die produktivität der wissenschaftlichen forschung wird steigen.“
„die physische welt besteht aus mikroskopischen partikeln, und es geht um die molekulare struktur, die proteingensequenz, die molekulare simulation usw. auf mikroskopischer ebene. diese neuen modi können in den klassischen großen modellen und in der vergangenheit nicht abgedeckt und verarbeitet werden.“ „große modelle waren bisher nicht in der lage, sie abzudecken und zu handhaben. dies ist eine möglichkeit, die zugrunde liegenden wissenschaftlichen gesetze von allem im universum wirklich zu verstehen“, sagte sun weijie.
er führte weiter aus, dass große ki-modelle das universum der mikroskopischen partikel verstehen und versuchen müssen, probleme in der mikroskopischen welt zu lösen. oft mangelt es an sehr effektiven daten, da die mikroskopische partikelwelt unsichtbar und nicht greifbar ist. „in der mikroskopischen welt ist ai for science derzeit die beste und bewährte methode. ai for science eröffnet ein neues wissenschaftliches forschungsparadigma, indem es künstliche intelligenz eng mit wissenschaftlicher grundlagenforschung verknüpft und ki die fähigkeit verleiht, die mikroskopische welt zu verstehen. physik.“ die drei säulen des weltmodells, das digitale weltmodell und das verkörperte intelligenzmodell bilden heute die drei hauptrichtungen für arbeit und unternehmertum im ki-bereich. ki für die wissenschaft ist eine der drei säulen der ki und das tor zu agi. der einzige weg“, sagte sun weijie.
große modellgestützte fertigung erfordert eine tiefere integration und anwendung
große ki-modelle dringen nach und nach in alle aspekte der fertigungsindustrie ein und werden zu einer der kerntechnologien, die zu intelligenz, flexibilität und automatisierung in der fertigungsindustrie führen und der fertigungsindustrie neue möglichkeiten eröffnen.
die staatliche ebene fördert aktiv die konkrete anwendung und innovation großer modelle im bereich der fertigung. im april dieses jahres schlug die abteilung für wissenschaft und technologie des ministeriums für industrie und informationstechnologie vor, den weit verbreiteten einsatz künstlicher intelligenz in der produktion und fertigung zu fördern, und betonte, dass „die tiefe integration von künstlicher intelligenz und fertigung im vordergrund steht“. , festlegung allgemeiner großmodelle und industrie-großmodelle, beschleunigung der künstlichen intelligenz, förderung der neuen industrialisierung“.
unter der führung dieses trends haben viele branchen wie haushaltsgeräte, automobile und chemie den einsatz großer ki-modelle erforscht.
spritzgießen ist ein wichtiger prozess zur herstellung von waschmaschinen. der produktionsprozess scheint nichts weiter zu sein als das öffnen und schließen der form, doch dahinter stecken komplexe prozesse und parameter wie temperatur, druck, formzyklus, formgesundheit, energieverbrauch usw in der vergangenheit konnte man sich beim debuggen nur auf manuelle erfahrung verlassen. heute ist das „black-box“-problem des spritzgießprozesses gelöst.
wenn sie die waschmaschinen-verbindungsfabrik von haier tianjin betreten, können sie sehen, dass das von cosmoplat unabhängig entwickelte tianzhi-industriemodell die industrieerfahrung von spritzgussmeistern in quantifizierbare daten und indikatoren umwandelt. der zuständige verantwortliche sagte, dass durch die sinnvolle anpassung des großen spritzgießmodells und des expertenmodells der gesamtenergieverbrauch der spritzgießmaschine optimiert und um 6 bis 10 % reduziert und die produktionszykluszeit verkürzt werden könne um 5–12 % erhöht. es versteht sich, dass das industrielle großmodell von tianzhi industriesprache lesen, industrielle prozesse und mechanismen verstehen, industrielle ausführungsanweisungen generieren und industrielle maschinensteuerung ausführen kann. es wurde in den waschmaschinen-verbindungsfabriken von haier in tianjin und foshan eingesetzt.
das bild zeigt die spritzgussausrüstung der waschmaschinen-verbindungsfabrik von haier in tianjin (foto bereitgestellt von kaos).
„in industriellen szenarien und prozessen in der automobilproduktion und -herstellung gibt es häufige schwachstellen wie einen hohen leimverbrauch, hohe arbeitskosten, eine zu optimierende produktionsplanung und eine prozessgestaltung, bei der es schwierig ist, eine optimale prozessanordnung manuell zu erreichen.“ das china industrial internet research institute bei der im jahr 2024 abgehaltenen veranstaltung „generative künstliche intelligenz + automobile“ zur angebots- und nachfragedock- und leistungstransformation erwähnten viele automobilunternehmen eine reihe von schwachstellen, mit denen die branche konfrontiert ist.
„generative künstliche intelligenz hilft dabei, schweißprozesse automatisch zu organisieren und montageprojekte zu programmieren, wodurch ein optimaler lastausgleich erreicht und die effizienz der prozessdokumenterstellung verbessert wird“, sagte zheng chunqi, stellvertretender general manager von gac aian new energy vehicle co., ltd. ye tongsheng, direktor der automobilindustrie der yuncong technology group co., ltd., fügte außerdem hinzu, dass die analysefähigkeiten großer modelle die qualität des gesamten fahrzeugproduktionsprozesses überwachen können.
im hinblick auf die intelligenz der petrochemischen industrie, der industrieausrüstung und der hohen effizienz der experimentellen forschung kann eine intelligente vorhersagetechnologie für die katalytische crack- und settler-verkokung das problem der katalytischen crack- und settler-verkokung lösen. laut deng chun, professor am national key laboratory of heavy oil an der china university of petroleum, fördert generative künstliche intelligenz die anwendung des intelligenten betriebs von industrieanlagen in der chemischen industrie durch materialwahrnehmung, reaktionsmechanismen, kernausrüstung, prozessoptimierung, und systemoptimierung.
allerdings verlief die implementierung großer ki-modelle auf fertigungsebene nicht reibungslos. die umfrage ergab, dass produzierende unternehmen über riesige datenmengen verfügen und stark fragmentiert sind, was es schwierig macht, die daten effektiv zu aggregieren und ihnen einen mehrwert zu verleihen. darüber hinaus sind die kosten für rechenleistung, bereitstellung und versuch und irrtum bei großen modellen relativ hoch, und es besteht ein besonderer mangel an technischen talenten für industrielle ki.
„die anwendung großer modelle in fertigungsunternehmen erfordert die gemeinsamen anstrengungen von algorithmeningenieuren, dateningenieuren und unternehmensmanagern an vorderster front. insbesondere muss viel energie und zeit in die datenerfassung und -annotation sowie die feinabstimmung des modells investiert werden. und prozessoptimierung, sagte sun linjun, stellvertretender vorsitzender der hainan artificial intelligence association, mitglied des digital committee der zhejiang federation of industry and commerce und gründer des ki-technologieunternehmens real intelligence, angesichts komplexer lieferketten in der fertigung unternehmen können daten mithilfe von rpa-ressourcen integrieren und optimieren, mit hilfe großer modelle können die schwellenwerte für die datennutzung gesenkt und komplexe geschäftsabläufe durch argumentation und rpa zerlegt werden ist so geplant, dass der geschäftsbetrieb automatisch abgeschlossen wird, und dann können kosten und rechenressourcen durch eine angemessene steuerung des modells eingesetzt werden, das auf die rohstoffbeschaffung angewendet werden kann. es spielt eine sehr gute rolle bei der kostensenkung und effizienzsteigerung in verschiedenen geschäftsbeziehungen und prozesse wie bestandsverwaltung, produktionsplanung und logistikverteilung.
trotz vieler herausforderungen ist die überwiegende mehrheit der befragten unternehmen fest davon überzeugt, dass die anwendungsaussichten für ki-großmodelle in der fertigungsindustrie nach wie vor umfassend sind.
xu xiaolan, vorsitzender des china institute of electronics, schlug vor, dass mein land seine vorteile wie ein vollständiges industriesystem, einen großen industriellen maßstab, vielfältige anwendungsszenarien und reiche ingenieurtalente voll ausschöpfen und sich bemühen sollte, die grundlagen der ki zu festigen technologie, vertiefung integrierter ki-anwendungen, verbesserung der industriellen entwicklungsökologie und vertiefung. unterstützt durch die technologie der künstlichen intelligenz werden wir die entwicklung neuer produktivkräfte beschleunigen und eine neue industrialisierung fördern.
die einführung großer modelle in terminals fördert die weitreichende popularisierung von ki
wenn das große cloud-modell die leistungsstarken technischen fähigkeiten der ki demonstriert, dann ist die on-device-ki der träger, der die verbreitung der dividenden der ki-technologie beschleunigt.
warum ist on-device-ki so beliebt? citic construction investment hat einen forschungsbericht veröffentlicht, in dem es heißt, dass die on-device-ki die nächste stufe der ki-entwicklung darstellt und durch die ausstattung großer modelle mit terminal-hardware eine welle von ki-anwendungen ausgelöst werden soll.
aus sicht der terminalhersteller hat oppo vorgeschlagen, die mobiltelefone von etwa 50 millionen benutzern in diesem jahr mit aipc-funktionen auszustatten mit großen ki-modellen, und viele serien von changhong-fernsehern sind mit changhong yunfan ai ausgestattet. große modelle ... es ist zu erkennen, dass sich der einzug großer modelle auf der terminalseite beschleunigt hat.
das bild zeigt die verteilung und positionierung großer modelle auf der terminalseite (quelle: iresearch)
die unterbringung großer modelle in kleinen terminals bietet unbegrenzte perspektiven und herausforderungen. nach ansicht von zhang peng, ceo von zhipu ai, ist es eines der hauptprobleme, mit denen große modelle konfrontiert sind, wie das modell auf der grundlage eines geringeren übertragungsvolumens intelligenter gemacht werden kann und wie einzigartige ressourcen auf dem mobilen endgerät bereitgestellt werden können, um den betrieb großer modelle zu unterstützen betreten des terminals.
zhipu ai, das erst vor 5 jahren gegründet wurde, hat sich mittlerweile zu einem aufstrebenden stern im bereich der modellentwicklung entwickelt. wenn es darum geht, raum für die implementierung großer modelle zu schaffen, ist zhang peng davon überzeugt, dass die zusammenarbeit der schlüssel ist: „einerseits müssen große modelle vollständig selbst erforscht werden, außerdem müssen die hersteller von modellalgorithmen vollständig selbst erforscht werden systeme und eine reihe ökologischer technologiehersteller müssen zusammenarbeiten. „zhipu ai hat mit intel, qualcomm usw. zusammengearbeitet, um den betrieb großer modelle auf verschiedenen terminals wie pcs, mobiltelefonen und autos zu ermöglichen.“
„frontkamera ausschalten“, „computerlautstärke stumm schalten“, „zusammenfassung entsprechend meinen lesegewohnheiten erstellen“ … verbraucher haben festgestellt, dass es einfacher ist, einen neuen computer einer bestimmten marke zu verwenden. durch ein einfaches gespräch mit dem computer können komplexe vorgänge ersetzt werden. nach angaben des herstellers wird es in künftigen versionsiterationen den benutzern sogar dabei helfen können, schwierigere funktionen wie das bearbeiten und versenden von e-mails, das erstellen personalisierter poster und das verstehen der in einem bild enthaltenen bedeutung zu implementieren.
„im jahr 2022 begann lenovo mit der planung, große modelle vor ort zu platzieren.“ zheng aiguo, general manager der globalen produkte und lösungen für kleine und mittlere unternehmen der lenovo group, sagte, dass die parameter der großen modelle zu diesem zeitpunkt zu groß und schwierig seien vor ort zu tragen. bis zum letzten jahr haben große modellentwicklungsunternehmen ihren fokus auf 6-7b gesenkt, und lenovo begann zu erkennen, dass die umsetzung großer lokaler modellpläne weniger schwierig geworden ist. im mai letzten jahres kombinierte lenovo das groß angelegte clientseitige ki-modell mit dem pc-projekt.
wang bin, leiter des ki-labors der xiaomi group, geht davon aus, dass einerseits die modelle kleiner werden, andererseits die rechenleistung größer und die hardware-fähigkeiten immer stärker werden, gepaart mit verschiedenen anforderungen werden einige killer auf der terminalebene sein.
der reporter durchforstete die auf einer e-commerce-plattform angebotenen ki-mobiltelefonprodukte und stellte fest, dass sprache, bild und ki-assistent die drei am stärksten konzentrierten funktionspunkte von ki-mobiltelefonen sind. derzeit setzen etablierte mobiltelefonhersteller aktiv leichte und große modelle ein, um ki unwirksam zu machen und ki-anwendungsszenarien energisch zu entwickeln. einige marktforschungsberichte gehen davon aus, dass ki-mobiltelefone im hinblick auf persönliche intelligente assistenten und verbesserte bürofunktionen größere chancen haben werden. es wird zur realität, dass jedes terminal über einen eigenen integrierten ki-assistenten verfügt, was als eine ki-zukunft gilt, die jeder genießen kann.
endseitige ki-anwendungsfälle wie ki-bilderkennung, sprachaktivierung und computerfotografie mögen einfach erscheinen, tatsächlich stellen sie jedoch sehr hohe anforderungen an die rechenleistung und die ddr-bandbreite des chips.
das schnelle wachstum von ki-anwendungsfällen auf smartphones unterstreicht die bedeutung von qualcomm als unternehmen. „qualcomm hat das konzept der ki von anfang an in das gesamte soc integriert.“ wan weixing, leiter der ki-produkttechnologie von qualcomm in china, sagte, dass qualcomm als reaktion auf die herausforderung großer modelle mit ddr-bandbreite entwickelt hat quantisierungstechnologie und komprimierungstechnologie zur reduzierung der modellgröße; für große modelle, die eine hohe rechenleistung erfordern, hat qualcomm ein sehr professionelles design auf der npu entwickelt, um den unterschiedlichen anforderungen verschiedener anwendungsfälle gerecht zu werden.
darüber hinaus blühen hunderte von modellen, und die endseitigen großmodelle sind in viele kategorien unterteilt. derzeit sind die kommunikationsfähigkeiten zwischen modellen auf verschiedenen terminals jedoch noch nicht etabliert. deshalb, so sun mingjun, direktor des zhongguancun intelligent artificial intelligence research institute, „wird die vereinheitlichung und interoperabilität technischer standards in zukunft ein sehr großes technisches problem sein, das von allen parteien gelöst werden muss.“
„application is king“, dieses konzept ist besonders bei der entwicklung und umsetzung großer modelltechnik wichtig. während der recherchen und interviews waren sich branchenkenner im allgemeinen darüber einig, dass der wahre wert großer modelle darin liegt, praktische probleme zu lösen und einen echten mehrwert für die benutzer zu schaffen.
da die aktion „künstliche intelligenz +“ immer weiter voranschreitet, wird erwartet, dass durch die zusammenarbeit mehrerer parteien groß angelegte modelltechnologien auf dem „schwungradeffekt“ aufbauen werden, um nicht nur tausende von industrien zu stärken, sondern auch die bildung neuer produktionszweige zu beschleunigen kräfte, sondern liefern auch feedback durch kontinuierliche anwendung. technologieiteration und leistungsverbesserung eröffnen einen neuen bereich der anwendung großer modelle.
