「マジック マシン モデル」がリリース 中山大学のチームが救急科学分野で初の大型 ai モデルをリリース |
2024-09-24
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記者は中山大学知能工学部から、救急科学の普及のために特別に作成された最初のマルチモーダル大規模言語モデルである「shenji large model」が同校のshen yingチームによって完成し、最近正式にリリースされたことを知った。 。 この大型モデルは人工知能技術と危機管理システムを深く統合しており、緊急知識の普及のための重要なツールとなっています。
報道によると、「神吉ビッグモデル」は一般大衆に実践的な緊急知識と緊急事態への対応方法を提供し、国民の安全意識と自力救助・相互救助能力の向上に役立ち、災害の普及に新たな章を開くことができるという。人々の間での緊急科学。 同時に、業界の問題点をターゲットにしたこの大規模モデルは、政府、企業、機関、一般大衆に、インテリジェントで効率的かつ人間味のある緊急シナリオ ソリューションを提供できます。
報告書によると、「マジックモデル」が緊急科学の普及においてインテリジェントで人道的で洗練されたソリューションを提供できるようにするために、研究所チームは、事故前の予防、事故の処理、事後などの複数のシナリオに対する相談と意思決定のサポートを設計しました。精神的サポートの質問と回答のタスクでは、合計 205,617 の命令ペアが私たち自身で構築され、ガイド、白書、ニュース、実際の事例、検索エンジン、オンライン サービス、および複数回の質疑応答からの 22,353 の公開データ コーパスが構築されました。微調整のために導入され、モデルの一般化能力と適応速度がさらに強化されました。 同チームが提案した救急科学普及モデルの総合性能評価体系は、安全危機管理知識の質疑応答の客観的評価と専門家の主観的評価を網羅しており、安全性、実用性、標準化の面でモデルの高い水準を確保している。 。
緊急科学の普及において「shenji big model」の優れたパフォーマンスを確保するために、「shenji big model」は 36 個の 40gb nvidia a100 gpu で 2 エポックで事前トレーニングされ、3 エポックで完全に微調整されました。それぞれ 72b パラメータでトレーニングされたモデルのバージョン。 危機管理知識の質問と回答の評価では、モデルの正解率が 71.53% と高く、手動介入の必要性が大幅に減少し、優れた適時性と信頼性が実証されました。
同モデルは、1分以内に1,000件以上のユーザー応答に対応できるサービス機能を提供することができ、救急現場の職員の負担軽減と緊急対応効率の向上が期待できる。 このモデルは、政府、企業、機関、一般の人々に対して、より安全で調和のとれた社会環境の構築に役立つ、洗練された緊急シナリオ相談および緊急心理カウンセリングサービスを提供します。
現在、発売されているshenji大型モデルのバージョン1.0は、多くの実用的な機能を備えています。緊急時の安全に関する一般的な知識についての質問と回答を行うことができ、ユーザーに基本的な緊急時の相談を提供することができます。迅速に応答し、強力な専門性を持って回答します。 shenji 大型モデルは、検索強化生成テクノロジー (rag) に基づいて、生成されたすべての回答の知識を追跡し、信頼できる専門的なオリジナルの知識文書情報をユーザーに提供します。また、さまざまな緊急管理データ基準により、shenji 大型モデルは、より強力な専門性を備えています。大量の歴史データと規則や規制は簡単に照会できるため、知識の断片化とデータの分散の問題を効果的に解決できます。shenji の大規模モデルは、関連する専門家が緊急管理計画を策定し、緊急計画文書を作成し、事故調査報告書を作成するのに役立ちます。 、など人件費を大幅に解放します。
さらに、火災、建設事故、地震などの後、被災者と災害救助に携わる救助者の両方が心理的にマイナスの影響を与える可能性があります。shenji大型モデルは、緊急の心理的救助と心理カウンセリングの支援を提供できます。
中山大学知能工学部の沈英准教授は、「『沈吉大型モデル』のリリースは、インテリジェント救急科学の普及への道における確実な一歩を示すものである。われわれはそれが大きな役割を果たすことを期待している」と述べた。救急科学普及の分野で重要な役割を果たし、救急科学普及のためのプラットフォームを提供する「公共の救急安全教育と調和のとれた安全な社会の構築への社会貢献」
記事 | 記者の李剛、郭思琦、インターンの劉佳琦
