소식

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

원제: 산업의 '주전장'에 돌입, 대형 모델로 승리할 확률은 얼마나 될까?

올해 초부터 우리나라의 대형 모델 산업은 빠르게 발전했으며, 특히 산업 시나리오는 대형 모델 응용 분야의 블루오션이 되었습니다. 2024년 세계인공지능회의 및 인공지능 글로벌 거버넌스 고위급 회의에서 발표된 '중국 AI 대형 모델 산업 응용 지수(2024)'는 산업 분야 텍스트 생성에서 국내 상위 대형 모델의 정확도가 경쟁력을 갖추었음을 보여준다. , 그러나 수학 능력은 여전히 ​​향상될 필요가 있습니다. 대형 모델은 산업의 "주요 전장"에서 어떻게 수행됩니까?

전체 체인에 걸쳐 애플리케이션 탐색 확장

현재 우리 나라에는 UN 산업 분류의 모든 산업 범주를 포괄하는 41개의 주요 산업 범주, 207개의 중간 범주, 666개의 소규모 범주가 있습니다. 500개 공업 품종 중 우리나라 제품의 40% 이상이 생산량 세계 1위를 차지하고 있으며, 종합적이고 풍부하며 규모가 크다는 독특한 장점이 있습니다. 2023년에는 우리나라 제조업 전체 규모가 14년 연속 세계 1위를 차지하게 된다.

거대한 산업 규모는 대규모 산업 모델의 구현을 위한 비옥한 기반을 제공합니다.

Tencent 연구소가 발표한 "산업용 대형 모델 응용 보고서"(이하 "보고서")는 우리나라 산업이 디지털화에서 지능화, 대형 모델로 전환하는 단계에 있음을 보여줍니다. 일반화 능력이 산업지능화를 촉진하는 핵심 동력이 되면서 인공지능과 산업이 융합되는 새로운 공간이 확대될 것으로 기대된다.

보고서는 대형 모델의 등장이 산업 현장에 '기본 모델+다양한 응용'이라는 새로운 패러다임을 가져올 것으로 예상된다고 지적했다. 한편으로 대형 모델은 산업 분야의 복잡한 문제에 대한 심층적인 통찰력을 제공하고, 대규모 데이터를 이해 및 처리하며, 패턴과 추세를 발견할 수 있습니다. 산업 분야.

현재 전체 산업망에서 대형 모델의 응용 탐색이 진행되고 있습니다. R&D 및 설계 분야에서 대형 모델은 생산 및 제조 분야에서 설계 프로세스를 최적화하여 R&D 효율성을 향상시키고, 운영 및 관리 분야에서 지능형 애플리케이션의 범위를 확장하며, 운영 수준을 향상시킵니다. 제품 서비스 분야에서는 지능형 서비스를 기반으로 제품과 서비스를 홍보합니다.

업계를 위해 문제를 해결하고 어려운 일을 수행

이를 생산 및 생활의 실제 적용 시나리오와 결합하여 수천 가지 산업의 효율성을 강화하고 높이는 것은 대형 모델의 불가피한 개발 방향입니다. 중국 공정원 원사 Liu Yunjie가 말했듯이 우리나라 인공 지능 산업 발전의 길은 산업 대형 모델에 있습니다.

현재 많은 국내 기술 회사들이 산업용 대형 모델 제품을 출시했습니다. Pangu 모델은 업계 최초의 대형 모델로서 지표적 중요성을 갖고 있습니다. Huawei 전무 이사이자 Huawei Cloud CEO인 Zhang Ping'an은 지난 6월 개최된 Huawei 개발자 컨퍼런스에서 Pangu 모델의 산업 관행을 자세히 소개하면서 "어려운 문제를 해결하고 어려운 일을 수행하는" 산업용 AI 능력의 샘플을 보여주었습니다.

산업 디자인 분야에서 Pangu 대형 모델은 전자 제품, 자동차 스타일링 디자인 및 기타 분야에서 널리 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 자동차 스타일링 디자인에서 디자이너는 대화, 그리기 등을 통해 대형 모델과 상호 작용하고, 창의적인 영감을 높이고, 3D 자동차 디지털 모델을 생성하고, 모델에 대한 스타일 조정, 부품 편집, 색상 교체 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 원래 1~2년이 걸리던 설계 주기를 대폭 단축할 수 있습니다.

건축 디자인 분야에서는 디자인의 흑백 스케치만 입력하면 판구 대형 모델이 건물 단지의 다채롭고 질감 있는 360도 실제 영상을 생성할 수도 있으며 매우 사실적인 건물을 구축할 수도 있습니다. 복잡한 건물 단지의 개념 설계를 통합하기 위한 건축 3D 모델 제작 주기가 몇 주에서 수십 분으로 단축됩니다.

철강 분야에서는 판구 대형 모델도 자신의 재능을 발휘할 수 있습니다. 과거에는 Baowu Iron and Steel Group의 열간 압연 생산 라인에서 생산되는 강판의 유형과 크기를 조정할 때마다 엔지니어가 7단계 마무리 압연 장치의 300개 이상의 매개변수를 재조정해야 했습니다. 이 프로세스는 일반적으로 약 5일이 소요되었습니다. . 이제 Pangu 대형 모델은 최적의 매개변수를 예측하고 조정 시간을 크게 단축하며 예측 정확도와 강판 수율을 향상시킬 수 있습니다.

또한 COSMO-GPT는 산업 지수 최적화, 산업 정보 생성, 산업 질문 및 답변과 같은 다양한 응용 시나리오에서 성공적으로 구현된 대규모 산업 모델인 COSMO-GPT를 출시했습니다. Antelope Industrial Internet Company는 iFlytek Spark Cognitive Large Model 기술 기반의 지원을 받아 산업 시나리오의 실제 요구 사항을 기반으로 Antelope 산업용 대형 모델을 구축했습니다. 이 모델은 산업 텍스트 생성, 산업 지식 질문 및 답변, 산업 이해 계산, 산업 코드 생성 및 산업 다중 양식의 5가지 핵심 기능을 갖추고 있습니다. 독특한 산업 대형 모델 제품은 다양한 대형 모델을 구축했습니다. 이 시스템은 또한 산업 지능에 새로운 활력을 불어넣습니다.

구현에는 세 가지 주요 과제가 있습니다.

또한 소비자 시나리오와 비교하여 산업 시나리오에서 대규모 모델을 구현하는 데 여전히 몇 가지 장애물에 직면해 있다는 점에 유의해야 합니다. "보고서"는 대규모 산업 모델의 적용이 데이터 품질 및 보안, 신뢰성 및 비용이라는 세 가지 주요 과제에 직면해 있다고 분석합니다.

우선, 산업은 다양한 분야를 포함하고 데이터 보안 요구사항이 높습니다. 그러나 현재 산업 데이터 구조는 다양하고 데이터 품질이 고르지 않습니다. 산업 대형 모델 데이터의 품질과 보안은 더욱 향상되어야 합니다. 둘째, 산업 생산 환경에는 복잡한 프로세스, 고정밀 운영 제어 및 엄격한 안전 표준이 포함되는 경우가 많습니다. 모델 예측이나 의사 결정에 오류가 발생하면 생산 사고, 품질 문제 또는 경제적 손실이 발생할 수 있습니다. 대규모 산업 모델은 또한 높은 신뢰성과 실시간 요구 사항을 충족해야 합니다. 또한 높은 비용으로 인해 산업용 대규모 모델 애플리케이션의 입출력 비율이 제한됩니다.

모든 어려움에도 불구하고 대규모 산업 모델의 개발이 일반적인 추세입니다.

산업용 대규모 모델의 비용 절감 및 효율성 증대 효과는 명백합니다. 장핑안(Zhang Pingan)은 인공 지능의 가장 어려운 응용 시나리오로 간주되는 용광로의 최대 내부 온도는 섭씨 2,300도에 달합니다. 그리고 무형"이며 수동 경험에 크게 의존합니다. . Pangu 대형 모델을 사용하는 경우 "블랙 박스"를 "회색 상자" 또는 심지어 "흰색 상자"로 전환하여 용광로의 정밀한 제어를 안내할 수 있으며, 용선 1톤당 코크스 소비량을 1만큼 줄일 수 있습니다. 킬로그램을 줄이고 비용을 3 위안 줄입니다.

기술이 발전함에 따라 산업용 대형 모델 애플리케이션이 더 빠르고 안정적으로 실행될 것입니다.

'보고서'는 산업 기본 대형 모델과 산업용 앱의 결합을 통해 산업 현장의 과제에 광범위하고 신속하게 대응할 수 있으며 다양한 산업 시나리오의 지능적 업그레이드를 촉진할 수 있다고 믿습니다. 동시에 지능형 에이전트 및 구현된 지능과 같은 신기술의 개발로 대형 모델은 산업 분야에서 더 많은 응용 시나리오를 열고 생산 효율성과 안전성을 향상시킬 것입니다. 또한, 대형 모델 압축 관련 기술은 모델의 매개변수 수와 컴퓨팅 요구 사항을 효과적으로 줄이고, 교육 및 배포 비용을 줄이며, 대형 모델을 리소스가 제한된 환경에 더 적합하게 만들고, 산업 분야에서 적용 및 홍보를 가속화합니다. (최솽 기자)