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testo |. zhao yanqiu e zhou xiangyue

editore |. niu hui

il modello su larga scala attuato dalle imprese statali centrali sta entrando in una nuova fase. in una conferenza di settembre, un esperto del settore ha dichiarato a digital intelligence frontier che l’implementazione di modelli di grandi dimensioni non è più limitata a un determinato settore, ma è sbocciata in tutti gli ambiti della vita. la profondità e l’ampiezza dell’implementazione all’interno di ciascuna azienda fatto anche un grande passo avanti.

secondo le osservazioni del settore, alcune importanti imprese statali hanno preso l’iniziativa di completare l’implementazione pilota iniziale di modelli di grandi dimensioni e hanno iniziato a spostarsi gradualmente verso scenari più core. "da maggio di quest’anno, mentre la guerra dei prezzi per i modelli di grandi dimensioni continua a fermentare, la loro implementazione ha subito un’ulteriore accelerazione. numerosi scenari hanno iniziato ad essere esplorati e replicati su larga scala e, a livello finanziario, il roi è aumentato. diventato positivo."xie guangjun, vicepresidente di baidu, ha detto a digital intelligence frontline.

nella seconda metà di quest’anno, l’implementazione di modelli di grandi dimensioni riprenderà a progredire.in soli due mesi e mezzo, il numero di offerte vincenti sul mercato relative a modelli di grandi dimensioni disponibili al pubblico ha superato il numero totale di offerte vincenti nei primi sei mesi dell'anno.. i progetti vincenti in un solo mese sono entrati anche in centinaia di fasi. i modelli di grandi dimensioni stanno accelerando la loro piena fioritura in tutti i ceti sociali. tra questi, particolarmente attivi sono i settori dell'energia, della finanza, dell'istruzione, di internet e altri ancora.

sotto l’onda delle tecnologie in rapida evoluzione, gli scambi industriali stanno accelerando. negli ultimi mesi, in vari luoghi sono emerse varie conferenze grandi e piccole sull'intelligenza artificiale e si dice che baidu terrà la baidu cloud intelligence conference 2024 il 25 settembre. sono in arrivo ulteriori scambi e collisioni tecnologiche.

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le imprese centrali statali hanno fatto un altro grande passo avanti

2024,china southern power grid ha completato il reclutamento e l'approvvigionamento di numerosi progetti di grandi dimensioni relativi a modelli, come ad esempio "progetto tecnologico chiave della struttura di formazione di base ai del sistema di distribuzione principale della rete elettrica meridionale cinese - ricerca e applicazione della tecnologia di modello di grandi dimensioni nlp del sistema energetico", "ricerca e sviluppo 2024 del china southern grid research institute di formazione sulla sicurezza e set di funzioni di inferenza" progettazione di modelli di grandi dimensioni per l'industria dell'energia elettrica" ​​sviluppo di componenti" ecc. i team pertinenti stanno lavorando con baidu intelligent cloud per l'innovazione congiunta.

nel settore finanziario, una grande banca statale ha lanciato lo scorso anno solo un progetto pilota su piccola scala con migliaia di persone negli scenari di assistente al servizio clienti e assistente allo sportello. quest'anno, queste funzioni sono state ufficialmente lanciate in diversi importanti centri di servizio clienti in tutto il paese e promossi a addetti allo sportello in prima linea in tutto il paese. l'attività quotidiana di modelli di grandi dimensioni raggiunge decine di migliaia.

nel campo automobilistico, una persona del geely research institute ha detto francamente in una recente conferenza: "ora che le case automobilistiche escono per vendere automobili, sono imbarazzate a vendere i loro prodotti perché non hanno modelli di grandi dimensioni sulle auto". modelli di grandi dimensioni stanno lanciando cabine di pilotaggio intelligenti e guida autonoma, oltre a potenziare il marketing digitale, le operazioni degli utenti e altri scenari. recentemente, hanno iniziato a dare potere a tutte le aziende sotto geely.

nel mercato degli affari governativi, i governi locali hanno realizzato piani modello su larga scala basati sulle industrie locali. “costruire prima il centro di calcolo intelligente,dalla fine di quest’anno al primo trimestre del prossimo anno, il centro di calcolo intelligente verrà implementato su larga scala, quindi inizierà la combinazione di modelli di grandi dimensioni e industrie locali.. "un funzionario governativo ha parlato dell'andamento del mercato. scienza, istruzione, cultura e sanità hanno iniziato a implementare l'applicazione. "alcuni ospedali terziari hanno addirittura investito decine di milioni in scenari di prova. "una fonte medica ha affermato che i presidi si concentrano su scenari come la generazione di casi, la gestione delle persone, delle proprietà e la ricerca scientifica che sono strettamente correlati ai livelli di servizio, alla gestione e ai livelli di ricerca scientifica.

anche il porto, un importante canale per il commercio di importazione ed esportazione, è stato esplorato e sistemato. "abbiamo visto che molti clienti hanno inserito modelli di grandi dimensioni nei loro piani it per i prossimi tre anni." hu wei, direttore generale di baidu intelligent cloud logistics and transportation solutions, ha dichiarato a digital intelligence frontline che, a differenza dei precedenti cicli di cambiamenti tecnologici, questo round "ci sono meno persone che aspettano e guardano, ma più persone lo provano."

ad esempio, il porto di shandong, che è al primo posto nel mondo in termini di volume di merci, ha completato l'esplorazione pilota di modelli su larga scala in domande e risposte intelligenti e domande e risposte intelligenti, e queste due funzioni sono state lanciate per tutti i dipendenti.

nell'industria chimica, sinochem information e baidu smart cloud stanno lavorando insieme per esplorare l'uso di modelli di grandi dimensioni per la ricerca e lo sviluppo di nuovi materiali. l'assistente della conoscenza "hua xiaoyi" può porre domande attraverso il linguaggio naturale e recuperare e rispondere a tali conoscenze professionali come caratteristiche molecolari e vie di sintesi molecolare. attualmente, l’efficienza della ricerca di molecole specifiche è stata aumentata di oltre 5 volte e l’efficienza del lavoro di ricerca e sviluppo è stata notevolmente migliorata.

questo entusiasmo si riflette anche nel mercato delle offerte. i dati pubblici lo dimostranoda gennaio ad agosto di quest’anno, il numero di progetti vincitori di modelli nazionali su larga scala ha raggiunto il quintuplo rispetto all’intero anno 2023, e l’importo vinto è raddoppiato rispetto allo scorso anno.. tra questi, i produttori di modelli di teste di grandi dimensioni dominano ancora nella presa degli ordini. baidu è al primo posto in quattro indicatori chiave: il numero di progetti vincitori di modelli su larga scala, la quantità di offerte vincenti, le industrie coperte e il numero di imprese statali centrali coperte.

tuttavia, secondo le statistiche incomplete di data intelligence frontline,dal 1 luglio al 15 settembre, in soli due mesi e mezzo, il numero totale di offerte vincenti relative a modelli di grandi dimensioni è stato di almeno 286, recuperando con successo il numero totale di progetti nei primi sei mesi dell'anno.

tra gli acquirenti, i settori che effettuano ancora il maggior numero di ordini sono i settori energia, istruzione, affari pubblici, finanza, ecc. un chiaro segnale è che alcune aziende hanno avanzato richieste sempre più segmentate, e gli appalti come la raccolta e la governance dei dati, la sicurezza dei grandi modelli e la coltivazione dei talenti sono tutti aumentati in modo significativo.

ad esempio, china southern power grid ha completato le gare d’appalto per almeno 15 grandi progetti legati ai modelli nel giro di due mesi e mezzo, da luglio a metà settembre. state grid ha inoltre completato le gare d’appalto per numerosi grandi progetti legati ai modelli nel terzo trimestre.

li chao, direttore generale di baidu intelligent cloud energy power industry, ha dichiarato a digital intelligence frontline che già nel settembre dello scorso anno, china southern power grid ha rilasciato un modello su larga scala indipendente e controllabile: "big watt". tra questi, la piattaforma di modello di grandi dimensioni baidu intelligent cloud qianfan fornisce supporto tecnico per scenari di distribuzione dell'energia. nel terzo trimestre di quest'anno, china southern network ha completato la selezione di modelli linguistici di grandi dimensioni per il dipartimento core business di china southern network e baidu è stata selezionata con successo come fornitore di servizi tecnici.

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le grandi aziende sottolineano l’importanza di “seguire il flusso”

quasi tutte le aziende che per prime hanno fatto il salto ai modelli di grandi dimensioni avevano un background in modelli di piccole dimensioni. ad esempio, l’icbc ha avviato un progetto intorno al 2021 e desidera utilizzare un “modello più ampio” per creare applicazioni aziendali come l’ocr. "dopo l'arrivo di chatgpt, hanno approfittato della situazione e hanno creato un grande progetto modello", ha detto un finanziario a digital intelligence frontline.

il mercato della sicurezza della produzione è soggetto a supervisione politica e rappresenta quasi il risultato finale per le imprese statali centrali. in precedenza, longyuan electric power, la più grande azienda di energia eolica secondaria del national energy group, aveva adottato una soluzione di sicurezza tradizionale di piccolo modello per gestire più di 200 parchi eolici e più di 10.000 turbine eoliche, formando un sito di produzione completo dal monitoraggio della sicurezza, analisi, allarmi all'elaborazione. nel secondo trimestre di quest'anno, baidu ha vinto la gara per una versione aggiornata del progetto, che combinerà la generalizzazione del modello cv di grandi dimensioni, un riconoscimento più accurato delle caratteristiche e la capacità del modello linguistico di grandi dimensioni di rendere le informazioni precedentemente raccolte veramente utile.

cos'era che prima i modelli piccoli non potevano fare, ma che ora i modelli grandi possono apportare valore? hu wei ha fatto un esempio. la pianificazione nel porto, la pianificazione del personale, gli ormeggi, i piazzali di stoccaggio, ecc. erano stati tutti fatti separatamente utilizzando piccoli modelli in passato, e i risultati erano buoni. ad esempio, il piano del piazzale di stoccaggio.in realtà si tratta di un problema di algoritmo matematico e il modello piccolo è molto adatto.. tuttavia, quando questi vengono combinati per una "programmazione integrata", i piccoli modelli non possono raggiungere un calcolo collaborativo su larga scala e una pianificazione coordinata tra set di dati e dispositivi. "ci auguriamo in particolare che si possano risolvere modelli di grandi dimensioni. la sfida è l'aggregazione dei dati nel porto, che richiede tempo."

nel settore industriale, il tasso di riconoscimento dei tradizionali modelli cv di piccole dimensioni è relativamente basso quando si incontrano campioni di piccole dimensioni. con l'aiuto di modelli cv di grandi dimensioni, è possibile migliorare il tasso di riconoscimento dei dati campione di piccole dimensioni.

molte aziende mancano inoltre di piattaforme di gestione della conoscenza, di precipitazione e di applicazione. ora, con l’aiuto di modelli di grandi dimensioni e del recupero della conoscenza, le imprese possono creare funzionalità di piattaforma di gestione della conoscenza per completare i compiti di rendere esplicita la conoscenza tacita, strutturare la conoscenza esplicita, correlare la conoscenza strutturale e fluidificare la conoscenza correlata.

molte aziende tengono regolarmente riunioni di produzione e operative ed è molto difficile allineare i dati. con l'aiuto di modelli linguistici di grandi dimensioni, possiamo riassumere ed estrarre i risultati in modo più rapido e accurato e completare l'analisi preliminare, il che è di altissimo valore per gli utenti.

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per entrare nel core business bisogna trovare “mani e piedi”

li chao ha osservato che negli ultimi due anni l'applicazione di modelli di grandi dimensioni era ancora agli inizi, concentrata in scenari di assistenza come l'ufficio e il servizio clienti. ciò è del tutto in contrasto con le aspettative della direzione delle imprese statali centrali con investimenti di decine di milioni, centinaia di milioni o addirittura decine di miliardi. ora, i grandi modelli devono approfondire il core business dell’impresa.

“nel settore energetico,stiamo investendo in una direzione: l'ottimizzazione della simulazione. ", ha detto li chao. nel settore, ci sono un gran numero di compiti lavorativi legati a meccanismi e calcoli scientifici, che non possono essere svolti da grandi modelli linguistici o grandi modelli cv. "se questi problemi non vengono risolti, il futuro che immaginiamo sarà basarsi su big data. è impossibile implementare il modello come centro di capacità per fornire un servizio agente completo. "li chao ha affermato che in futuro i modelli grandi dovranno essere combinati con modelli piccoli nei campi professionali per penetrare in profondità negli scenari di core business dei clienti.

"negli ultimi anni, abbiamo gettato alcune basi in questa direzione." li chao ha affermato che baidu fornisce un motore di ottimizzazione della simulazione e collabora con partner industriali per entrare in scenari di dispacciamento della rete elettrica, raffinazione di petrolio e prodotti petrolchimici e esplorazione di petrolio e gas. esplorare il dispacciamento della rete elettrica e la stabilità della rete elettrica. sono stati implementati progetti reali relativi al modello del meccanismo, come l'analisi dello stato, l'ottimizzazione del funzionamento dell'isola di energia aerea petrolifera e petrolchimica, la desolforazione e la denitrificazione, ecc. nel settembre di quest'anno baidu ha partecipato anche alla gara per il dispacciamento intelligente della rete nazionale di gasdotti.

“queste sono le direzioni di produzione fondamentali di cui i clienti sono molto preoccupatiqueste direzioni sono le "mani e piedi" indispensabili quando in futuro si utilizzeranno modelli di grandi dimensioni come centro di pianificazione per costruire alcuni servizi di agenti intelligenti nel loro insieme.. li chao ha detto che dedicheranno uno sforzo particolare alla pianificazione di queste "mani e piedi". il modello di grandi dimensioni è il cervello. solo con queste "mani e piedi (api professionali)" i servizi di scena fondamentali possono essere veramente realizzati.

"al porto, utilizziamo prima domande e risposte per far vedere ai clienti che il modello originale di grandi dimensioni è affidabile, quindi inseriamo gradualmente il sistema aziendale principale", ha affermato hu wei: "noi di shandong port group stiamo già pianificando la fase successiva". ., andrà più in profondità negli scenari aziendali.il porto è un nodo di trasporti complesso. il fulcro è l'invio di merci, persone, camion, gru a portale, ecc.. in precedenza, il sistema tos (terminal operating system) introdotto dal porto incorporava gradualmente algoritmi di intelligenza artificiale. i modelli di grandi dimensioni possono risolvere ulteriormente il problema di un maggiore accesso ai metadati.

man mano che i modelli di grandi dimensioni si spostano verso sistemi core di produzione,una delle abilità fondamentali della competizione globale dei grandi modelli è il ragionamento logico. "nei test condotti presso le sedi dei clienti, abbiamo riscontrato che il ragionamento logico di problemi complessi tra diversi modelli di grandi dimensioni è molto diverso." inoltre, le risorse video generate da un gran numero di telecamere installate nel porto non sono state effettivamente utilizzate. una direzione ora è quella di utilizzare queste risorse hardware e immagini originali,utilizzare grandi modelli multimodali per l'integrazione per ottenere una migliore collaborazione globale. "questa è una direzione che stiamo esplorando."

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il 74% dei carichi di lavoro ia si trova nel cloud

l’implementazione di modelli di grandi dimensioni è un’ingegneria di sistema complessa man mano che le imprese entrano nell’area delle acque profonde, alcune porte e percorsi per l’implementazione stanno accelerando ad emergere.

"quando entriamo in contatto con i clienti, la prima cosa che facciamo è aiutarli a capire i confini del grande modello", ha detto hu wei a digital intelligence frontline per evitare cognizioni incoerenti che potrebbero portare a problemi o problemi di consegna tardiva che sono troppo lontani dalle aspettative dei clienti la situazione, ora hanno praticamente ogni progetto,tutto passerà attraverso un processo completo di "consultazione leggera + implementazione".

sulla costruzione della potenza di calcolo intelligente, i dati idc mostrano,il 74% dei carichi di lavoro ia si trova nel cloud. ma il paradigma tecnologico odierno dell’informatica intelligente è cambiato. nell'era del cloud cpu, tutti sono più preoccupati per la flessibilità e il rapporto costo-efficacia, mentre il cloud gpu riguarda la possibilità di utilizzare la potenza di calcolo di un cluster di grandi dimensioni. tali cluster non solo sono costosi, ma hanno anche determinate soglie tecniche. pertanto, i fornitori di cloud sono ancora un attore importante.

oltre alla potenza di calcolo, continua ad emergere l’importanza dei dati. secondo statistiche incomplete di data intelligence frontier, nel terzo trimestre del 2024, l’acquisto, la raccolta, la gestione dei dati e altri acquisti correlati stanno aumentando in modo significativo.

a livello di dati, ad esempio, i dati dei clienti portuali vengono archiviati nei server di ciascuna società terminale. huwei consiglia ai clienti di creare un team dati dedicato.

quando si tratta di dati, ci sono problemi più profondi. "al giorno d'oggi, quando l'industria parla di modelli di grandi dimensioni, è necessario parlare di dati, ma francamente molti di questi sono discorsi vuoti."un insider del settore ha detto francamente.

"l'era dei grandi modelli,come preparare i dati, come gestirli e come applicare dati diversi alle diverse fasi dell'addestramento di modelli di grandi dimensioni la maggior parte delle persone sta ancora cercando di capire l'elefante alla cieca.. "li chao ha detto che baidu ha anche superato molte trappole in questo processo.

ad esempio, quando si addestra un modello di settore basato su un modello generale, è disponibile una guida tecnica su come abbinare i dati. se si alimenta troppo poco un modello di grandi dimensioni, l'effetto non sarà evidente; se lo si alimenta troppo, non sarà facile far convergere il modello e ciò potrebbe addirittura portare a un calo dell'abilità generale del modello... queste insidie ​​​​sono state risolte in seguito, formando una serie di strumenti e la metodologia viene esportata nel mondo esterno attraverso la piattaforma qianfan e un team di assistenza tecnica dedicato.

è anche facile che si manifestino dei divari tra la tecnologia dei modelli di grandi dimensioni e le applicazioni, molte "unità utente non comprendono l'intelligenza artificiale e le unità ai non comprendono il settore". li chao ha affermato che per colmare il divario, oltre a fornire ai solution architect un background industriale, si concentreranno anche sulla selezione dei partner. "fondamentalmente scegliamo solo due tipi di partner nel settore energetico, uno è l'unità industriale del cliente e l'altro è la società che fornisce servizi di outsourcing del personale nell'azienda industriale del cliente", ha spiegato li chao a digital intelligence frontline, che hanno caratteristiche comuni che entrambi erano profondamente coinvolti e comprendevano l'attività del cliente, nonché il settore it.

inoltre, durante la realizzazione di modelli di grandi dimensioni in scene specifiche,c’è ancora molto lavoro di ingegneria da fare. ad esempio, i modelli di grandi dimensioni sono abituati a fornire risposte sotto forma di "punteggio totale e totale" e le risposte sono diverse ogni volta. tuttavia, alcuni clienti sono più abituati al metodo "prima punteggio e poi totale" e lo sperano la risposta può essere "riprodotta". "anche piccoli cambiamenti nell'ordine delle parole e nella grammatica sono inaccettabili per alcuni leader portuali", ha detto hu wei. ciò richiede loro di fare molto lavoro di ingegneria per garantire che il risultato del grande modello soddisfi le aspettative dei clienti.

dalla situazione generale dell'implementazione aziendale, la dimensione della domanda dei clienti è a 360 gradi. è interessante notare che tutte le società cloud stanno attualmente passando da partner cloud a partner strategici per la trasformazione dell’intelligenza artificiale e stanno aggiornando le loro capacità tecniche complessive riguardo all’infrastruttura ai, ai modelli di algoritmi, ai dati, all’ottimizzazione della distribuzione e alla personalizzazione.

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fattore umano

il cio di un'azienda tecnologica ha incontrato molta resistenza nella costruzione e promozione dell'applicazione di modelli di grandi dimensioni: i dipendenti e i dipartimenti in prima linea non hanno collaborato, anche se il leader lo ha detto, era inutile.dopo che l'azienda ha installato l'assistente al codice, l'efficienza complessiva è aumentata di 1/3. "anche se parliamo raramente di riduzione dell'organico, ciò significa che le persone che scrivono codice verranno trasferite al front-end o al back-end dello sviluppo. i dipendenti in prima linea sono preoccupati di essere licenziati e alcuni dipartimenti aziendali hanno regole territoriali". consapevolezza. questi sono problemi reali.

in molte grandi imprese dei settori tradizionali,la resistenza più grande viene dall’inerzia lavorativa. molti dipendenti in prima linea sono vecchi maestri. ora, se viene data loro l'opportunità di utilizzare assistenti per la manutenzione delle attrezzature, diranno: "se succede qualcosa, potrei anche provarlo io stesso, oppure posso chiamare lao zhang e i tre. di noi lavoreranno insieme per il resto della nostra vita."

“il modello grande è un progetto leader. "un esperto del settore finanziario ha osservato che è necessario promuoverlo dall'alto verso il basso. i dirigenti senior sostengono in pubblico i progetti di riferimento. "a volte anche il non opporsi è una sorta di sostegno. "

"coinvolgi il dipartimento commerciale nella fase iniziale e partecipa alla costruzione, all'adozione e alla promozione finale", ha affermato jin jianhua, fondatore e ceo di ianalysis. come gli assistenti alla manutenzione, il gruppo può avere le idee del gruppo, le filiali possono avere le idee delle filiali e i dipendenti in prima linea possono avere le idee dei dipendenti in prima linea come allineare le aspettative di guadagno di tutti?è una questione di equilibrio. ad esempio, la costruzione di alcune mappe della conoscenza viene eseguita da esperti veterani di società secondarie, consentendo a tutti di avanzare verso un obiettivo comune.

le imprese devono inoltre divulgare regolarmente lo stato operativo e il reddito d’impresa dei progetti di riferimento e fornire incentivi pubblicamente. "ad esempio, si possono dare dei punti ai dipendenti, collegarli ad alcuni sistemi e scambiarli con dei regali", ha osservato hu wei. "lo collegheremo direttamente alle prestazioni e ai bonus", ha affermato il cio di un'azienda tecnologica. "anche se è un po' semplice e rozzo, ha un effetto".

anche la fidelizzazione per la prima volta è importante. è necessario trovare modi per migliorare la prima esperienza di accesso per i dipendenti dopo la revisione e l'iterazione. ad esempio, se l'ingresso è reso sufficientemente chiaro e ciò che prima non era consentito è ora accurato, i dipendenti aziendali continueranno a utilizzarlo.

dal punto di vista del dipartimento commerciale, possiamo progettare storie contagiose e grafiche e lasciare che alcuni vecchi maestri parlino della propria esperienza, che potrebbe essere contagiosa. l’attività quotidiana del progetto, l’attività mensile e altri dati sono ugualmente importanti. questi sonocoltivare la cultura dell’intelligenza artificiale di un’impresa。

l'ondata di sbarchi di modelli di grandi dimensioni continua ad aumentare. sotto la rapida corrente, gli attori di tutti i ceti sociali della catena industriale continuano ad aumentare i propri investimenti, spingendo sempre più aziende a compiere il salto di qualità nell’intelligenza digitale.

baidu avvierà anche grandi mosse nel prossimo futuro, che si terranno il 25 settembreconferenza sull'intelligence sul cloud baidu del 2024. a quel punto, la piattaforma baidu intelligent cloud qianfan introdurrà nuovi aggiornamenti negli strumenti di sviluppo di applicazioni, modelli di grandi dimensioni e catene di strumenti. i tre principali prodotti applicativi ai: baidu intelligent cloud keyue, wenxin quick code·baidu comate e baidu xiling digital people. inoltre, saranno completamente aggiornati e si terranno contemporaneamente più forum secondari come finanza intelligente, industria intelligente, trasporti intelligenti, affari governativi intelligenti, auto intelligenti e intelligenza incorporata per ottenere più scambi e collisioni tecnici.