2024-10-02
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取材記者のヤン・ウェンウェンとインターンのウー・イージュン
銀色の髪を持ち、常に笑顔を絶やさず、ゆっくりとした口調で話す。学者の鄭偉民さんは、カメラの内外で人々に春の風を感じさせます。
カメラの外では、彼は中国工程院の学者であり、清華大学コンピュータ科学技術学部の教授でもあり、高性能コンピュータ アーキテクチャ、並列アルゴリズム、およびシステムの研究に長年携わってきました。カメラでは、彼はステーションbの有名なupオーナーであり、「2022年の中国の人物」に選ばれた13人の「シルバー・ジーボ」「ポッドキャスター」の1人です。
最近、学会員の鄭偉民氏はカバーニュースの独占インタビューに応じ、若い科学技術従事者に「落ち着いて、一つのことを現実に取り組む」ようメッセージを送った。
学術研究員 鄭 偉民
「銀発知博」はプラットフォームをクラウドに移行
「春の蚕は年をとらない、夕焼けは赤い。壁のない教室、敷居のない大学。白髪の人々が生み出す交通は、本物のエネルギーに収束する。知ることと広めること、知識と文化を広めることは、常に自分の方向である」 「これは、「moving china 2022 people of the year」授賞式で、学術研究員の鄭偉民氏を含む13人で構成される「silver zhibo」グループに対して組織委員会が書いた受賞スピーチです。
「科学の普及において良い仕事をすることは非常に重要ですが、簡単なことではありません。当時私たちが科学の普及に取り組んでいたとき、私たちがコンセプトを思いつくたびに、誰もがそれに従うだろうと感じていました。ブロガーの中には、いくつかのコンセプトを作る人もいました」実際、彼ら自身はこの問題についてあまり知りません。特に専門家ではない人々に、よりわかりやすい方法で伝えたいと思っています。」動画サイト「ビリビリ」のコンピュータ分野では、ほぼ毎月更新される専門知識動画。これまでに、学者の鄭偉民氏は 76 本の動画を公開し、177,000 人のファンと 568,000 件の「いいね」を獲得しました。
鄭偉民学者のビデオコンテンツには、派手な編集トランジションはなく、画面の端に銀髪、銀縁の眼鏡をかけた鄭偉民学者が画面の外の若い友人たちに説明しているだけである。クラウドコンピューティング、ブロックチェーン、チップおよびその他のテクノロジーのホットスポット。
「私たち高齢者には、科学の普及を行う上で一定の利点もあります。1つは、私たち高齢者は若者ほど忙しくなく、比較的時間がたっぷりあるからです。また、私たちはたまたまこの問題を理解しているので、それは私たち次第です」科学を普及させることも良いことだ」と学者の鄭偉民氏は語った。
学者の鄭偉民氏は、テクノロジーのホットスポットを解釈するだけでなく、若い友人の成長にも特別な注意を払っています。彼はまた、若い友人の人生に影響を与える職業上の選択の問題について、ビデオの中で独自の視点からアドバイスを与えました。彼はこう言いました。「私たち若者は、落ち着いて、現実的な方法で 1 つのことを行うべきだと思います。基本的な大規模モデルのトレーニングを行う場合でも、専門的な大規模モデルのトレーニングを行う場合でも、さらには推論を行う場合でも、やるべきことはたくさんあります。「うまくやれば、大丈夫です。」
学術研究員 鄭 偉民
ある分野では大型模型を使いこなすのも一つの方法です
近年では、ai多くの重要な分野でますます広く使用されており、大規模な ai モデルのコンピューティング能力に対する需要も爆発的に増加しています。データは大規模モデルの機能の中核であり、高品質のトレーニング データが大規模モデルの成功の鍵の 1 つです。
「現在、私たちはますます多くのデータを持っています。データが増えれば増えるほど、より定期的な問題が見つかる可能性があります。大きなモデルにはデータが必要です。データがなければ、どんなに大きなモデルとコンピューターを持っていても役に立ちません。」 zheng weimin 氏は、「トレーニングを行うときは、ビッグデータをトレーニングする必要があります。データが最も重要です。データが豊富であるだけでなく、トレーニングの効果が良好になるように、データの質も高くなければなりません。」と述べました。 」
「国家データ資源調査報告書（2023年）」によると、我が国のデータ資源の全体的な管理と利用はまだ初期段階にあり、データの効果的な供給がまだ不十分であり、事前にコンピューティング能力を適切に配備する必要がある。 、多様化したデータ流通モデルを改善する必要があり、データの価値をさらに高めるなどの課題が待っています。
「基本的な大規模モデルに加えて、医療、金融、インテリジェント製造などのさまざまな分野の二次データトレーニングが実行されます。成熟した大規模モデルは、ai医師や銀行家などになるでしょう」と院士の鄭偉民氏は述べた。 、「基本的な大型モデルに関しては、確かにアメリカ人は我々より優れていますが、特定の分野でそれをうまく使用する限り、我々は必ずしも彼らより劣っているわけではありません。これは我々のもう一つのアプローチでもあります。」
鄭偉民アカデミー会員に関する簡単な情報
鄭偉民は1946年に浙江省寧波市鄞州で生まれた。 1959 年、鄭偉民さんは中学校に入学しました。学校に通うには、東銭湖の陶公山の曹家山の頂上にある自宅から、砂利道を 1 時間かけて歩いて通わなければなりませんでした。この困難な旅の間、彼は雨の日も晴れの日もほぼ毎日裸足で歩き回りましたが、一度も遅刻しませんでした。 「若者は高い志を持ち、何千マイルも離れた空でロマンスを競うべきである」ため、この困難な経験は彼の人生に大きな影響を与え、彼の忍耐力と勤勉な性格を鍛えました。鄭偉民さんは、「大学では知識を教えてもらい、中学校では善人になる方法を教えてもらい、勤勉で集団主義的な精神が培われました」と語った。
1965年、鄭偉民は入院した。清華大学自動制御システム。 1970 年に卒業した後、鄭偉民さんは学校に留まって教えました。 50 年以上にわたり、学者の鄭偉民氏は科学研究の最前線に立ち続けています。鄭偉民は、コンピュータシステム構造の分野の専門家として、国家科学技術進歩賞の一等賞を1回、国家科学技術進歩賞の二等賞を2回、国家科学技術発明賞の二等賞を受賞しています。賞与は1回。
鄭偉民氏と彼のチームが参加したプロジェクトは、2016年と2017年にスーパーコンピューティング応用分野の「ノーベル賞」として知られる「ゴードン・ベル賞」を2年連続で受賞した。 2018 年、学者の zheng weimin が china storage lifetime achievement award の最初の受賞者になりました。
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