xinhuanet financial observation｜внедрение и применение крупной модели: трудности и прорывы
2024-09-18
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
синьхуанет, пекин, 18 сентября. вопрос: наблюдение по применению реализации большой модели: трудности и прорывы
репортеры ран сяонин, чэнь тинъюй, лин цзивэй, чжао цююэ
существует слишком много больших моделей, но слишком мало приложений. большие модели необходимо запускать и использовать... как успешно пройти «последнюю милю» реализации больших моделей стало предметом недавних дискуссий внутри отрасли и за ее пределами.
старт «битвы 100 моделей» — не преувеличение. в настоящее время в администрации киберпространства китая зарегистрировано более 190 крупных моделей с более чем 600 миллионами зарегистрированных пользователей. в этом году крупные модельные компании снизили цены по всем направлениям и даже предложили бесплатные звонки по самой низкой цене. «не сворачивайте модель, сворачивайте приложение». известная компания неоднократно высказывала эту точку зрения, отмечая, что конкуренция на трассе больших моделей вступила в новый этап построения экологии и «приобретения клиентов». .
с какими проблемами сталкиваются приложения больших моделей, от того, как распускаются сотни цветов, до того, как решить проблемы и активировать экосистему? недавно репортеры взяли интервью у крупных компаний-разработчиков моделей, проектных и научно-исследовательских институтов, производственных компаний и производителей терминалов, чтобы изучить истории о том, как большие модели способствуют исследованиям и разработкам, улучшают качество и эффективность производства, а также расширяют возможности c-стороны для улучшения пользовательского опыта.
большая модель реконструирует научные исследования и производственные отношения.
сейчас мы переживаем критический период, когда ии приводит к реконструкции производительности и производственных отношений для научных исследований. с момента своего первого предложения в 2018 году программа «ии для науки» достигла консенсуса в академическом сообществе, поскольку новая парадигма научных исследований ии оказала революционное влияние на область научных исследований. расширение возможностей новых технологий повысило эффективность научных исследований, способствовало появлению оригинальных инноваций в научных исследованиях и продемонстрировало огромную ценность, которую искусственный интеллект привносит в научные исследования. научно-исследовательская группа, возглавляющая большую модель искусственного интеллекта, добилась плодотворных результатов.
тянь чжунцюнь, академик китайской академии наук и почетный директор инновационной лаборатории цзяген, сказал, что ии создал возможности для теоретических расчетов. усовершенствование алгоритмов и повышение вычислительной мощности значительно повысили эффективность вычислений. он использовал аналогию, сказав: «проведение фундаментальных научных исследований похоже на пребывание на изолированном острове, где есть только скалы и нет троп. сегодня ии предоставляет инструмент, который может помочь научным исследователям иметь возможность кататься на волнах и взбираться на скалы».
в области электрохимии научные исследования должны решить проблему индустриализации новой энергетики. например, если проблемы с безопасностью возникнут на новых электростанциях по хранению энергии, особенно на крупных электростанциях по хранению энергии, последствия будут очень серьезными. технология искусственного интеллекта для электрохимии обеспечивает больше гарантий энергетической безопасности и позволяет лучше обнаруживать, контролировать, получать обратную связь и контролировать. другой пример: в аккумуляторной системе хранения энергии сбор, обработка и обратная связь параметров требуют огромных объемов данных. использование традиционных методов ручной обработки может занять максимум несколько дней. но для ии часов, минут или даже секунд может быть достаточно.
«ии помогает ученым быстрее обнаруживать проблемы, анализировать проблемы, давать обратную связь по проблемам и осуществлять активный контроль, образуя замкнутый цикл, эффективно повышая безопасность и эффективность», — сказал танакакун.
белок является материальной основой всей жизнедеятельности, и его можно назвать «жемчужиной» молекулярной биологии. основанный на крупномасштабной модели молекулярной конформации uni-mol, выпущенной shenzhen technology, он может реализовать множество общих возможностей, таких как генерация молекул и прогнозирование свойств. в области разработки лекарств vd-gen, метод генерации молекул виртуальной динамики, разработанный на основе uni-mol, может напрямую генерировать молекулы с высокой аффинностью связывания в полости белка-мишени.
сунь вейцзе, соучредитель и генеральный директор shenzhen technology, сообщил, что в последние годы shenzhen technology и ее сотрудники запустили большую модель молекулярного моделирования dpa, большую модель молекулярной конформации uni-mol, большую модель uni-fold. сворачивание белка и большая модель последовательности генов uni-rna. ряд научных крупных моделей и лежащих в их основе механизмов, таких как большие модели, высокопроизводительный механизм молекулярной стыковки uni-dock и мультимодальные большие модели научной литературы uni-smart.
научная большая модельная система shenzhen shi yuzhi (фото любезно предоставлено shenzhen shi technology)
в настоящее время на земле известно около 200 миллионов белков, и каждый белок имеет уникальную пространственную структуру. после длительного процесса эволюции жизни в природе белковые молекулы могут спонтанно завершить весь процесс сворачивания в одно мгновение. но если бы ученые захотели рассчитать взаимодействия между молекулами аминокислот и предсказать, как они складываются, для исчерпания всех возможных конфигураций белков потребовалось бы больше времени, чем возраст всей вселенной.
«теперь, используя технологию искусственного интеллекта, трехмерную конформацию белков можно точно рассчитать за очень короткое время. ученые также продолжают изучать возможность использования искусственного интеллекта для создания белков, которые не существуют в природе, или модификации существующих белков в соответствии с конкретными функциональными возможностями. профессор вычислительной биологии сюй цзиньбо, ученый, основатель и главный научный сотрудник molecular heart, сказал: «предсказание белковых структур с помощью ии значительно улучшило понимание людьми белков, понимание того, как белки выполняют свои биологические функции, а также понимание взаимодействий между белками. и небелковые. это позволяет людям лучше понимать молекулярные процессы жизни, что оказывает важное влияние на области биологии, медицины и фармации. например, благодаря предсказанию структуры белка ии можно быстрее и быстрее находить точные белковые цели. помочь разработчикам лекарств в разработке более эффективных молекул лекарств».
сюй цзиньбо считает, что крупные модели ии особенно подходят для решения проблем в области наук о жизни. «наиболее успешным примером сочетания вычислений и биологии является предсказание структуры белков ии. это, безусловно, величайший вклад ии в биологию и даже во все научное сообщество. но это только начало, и это далеко не конец. »
neworigin (дарвин), большая модель генерации белков искусственного интеллекта, независимо разработанная molecular heart, представляет собой базовую модель большого белка искусственного интеллекта, которая объединяет последовательность, структуру, функции и эволюцию. она изучила большое количество высокопрофессиональных и сложных мультимодальных данных и могут быть использованы в соответствии с требованиями промышленного применения, «индивидуальные» функциональные белки. в настоящее время большая модель neworigin широко используется в области исследований и разработок инновационных лекарств, материалов, пищевой, химической промышленности, сельского хозяйства и т. д., при разработке макромолекулярных лекарств, оптимизации стабильности белков в экстремальных условиях, оптимизации активности ферментов, ферментативной активности. - стыковка конкретных субстратов, белок. совершайте прорывы во многих сложных промышленных задачах, таких как проектирование de novo.
помощь крупных моделей ии в научных исследованиях перемещается с земли в далекий глубокий космос, играя важную роль в области исследования дальнего космоса. оуян цзыюань, академик китайской академии наук и первый главный научный сотрудник китайского проекта исследования луны, сказал, что с быстрым развитием деятельности человека по освоению глубокого космоса объем данных обнаружения вырос в геометрической прогрессии. с точки зрения управления данными наша страна добилась преимущества первопроходца; с точки зрения применения данных наша страна должна в полной мере использовать существующие преимущества технологий искусственного интеллекта.
помимо обнаружения возвращенных образцов, человеческие исследования геологической эволюции луны в основном опираются на изучение лунных геологических объектов, таких как идентификация ударных кратеров. размер, глубина, форма и другие характеристики ударных кратеров являются важной основой для изучения геологической эволюции луны. по статистике, количество ударных кратеров диаметром более одного километра на луне в настоящее время превышает 1 миллион, а количество ударных кратеров диаметром менее одного километра пока не определено. «почти невозможно» завершить идентификацию всех ударных кратеров луны, если она будет полностью полагаться на ручной труд.
на выставке digital expo 2024 институт геохимии китайской академии наук и alibaba cloud совместно представили первую в мире «мультимодальную профессиональную большую модель лунной науки» (называемую «профессиональной большой лунной моделью»). эта большая модель построена на основе моделей серии alibaba cloud tongyi. в настоящее время точность определения возраста и формы лунных кратеров достигла более 80%. применение профессиональной большой модели луны значительно повысило эффективность научных исследований: научным исследователям нужно только вводить изображения ударного кратера луны и соответствующие вопросы, а профессиональная большая модель луны может вызывать модели общего видения и мультимодальные модели для генерации данных. из 17 видов мультимодальных данных (включая спектр, высоту, гравитацию и другие данные) для определения модального типа, соответствующего изображению.
реализация крупномасштабных моделей научных исследований требует понимания основных научных законов.
хотя большие модели ии принесли большую ценность для научных исследований, внедрение крупных моделей научных исследований в перерабатывающие отрасли по-прежнему сталкивается с рядом связанных сценариев.
сюй цзиньбо считает, что в дополнение к необходимым базовым условиям, таким как алгоритмы, вычислительная мощность и данные, разработка крупномасштабных моделей производства белка также требует двух основных профессиональных передовых способностей: во-первых, интеграция компьютеров, биологии, физики и других дисциплины и знакомство с искусственным интеллектом, молекулярной динамикой и т. д. наукой, квантовыми вычислениями и другими методами, а также могут параллельно на практике учитывать возможности межполевой интеграции последовательности и структуры, основной цепи и боковой цепи, эволюции и омики. второе — это возможность выйти из лаборатории, погрузиться в реальную индустриальную среду и быть ближе к реальным производственным потребностям с точки зрения спроса, проверки и реализации. в настоящее время талантливых команд с такими способностями и условиями очень мало.
сунь вейцзе считает, что ии должен сначала изучить научные законы и математическое распределение вселенной микроскопических частиц, прежде чем он сможет попытаться решить важные проблемы в микроскопическом мире.
«существующая система алгоритмов и система моделей дают возможность по-настоящему реконструировать мир, начиная с атома. взрыв искусственного интеллекта дал систематическую возможность научным исследованиям реконструировать производственные инструменты, производительность и производственные отношения. начиная с атома, программное обеспечение, данные, представление и окончательные производственные звенья будут реконструированы. хотя процветание цифрового мира способствовало развитию больших моделей, необходимо уделять больше внимания долгосрочному финалу и финалу реконструкции ии. продуктивности научных исследований будет приближаться к эпохе «умного атомного производства», — сказал он.
«физический мир состоит из микроскопических частиц, и речь идет о молекулярной структуре, последовательности белков-генов, молекулярном моделировании и т. д. на микроскопическом уровне. эти новые режимы не могут быть охвачены и обработаны в классических больших моделях, как и в прошлом. большие модели еще не смогли их охватить и обработать. это способ по-настоящему понять основные научные законы всего во вселенной», — сказал сунь вейцзе.
далее он пояснил, что большие модели искусственного интеллекта должны понимать вселенную микроскопических частиц и пытаться решать проблемы в микроскопическом мире. зачастую очень эффективных данных не хватает, поскольку мир микроскопических частиц невидим и неосязаем. «в микроскопическом мире лучшим и проверенным методом на данный момент является ии для науки. ии для науки открывает новую парадигму научных исследований, тесно интегрируя искусственный интеллект с фундаментальными научными исследованиями и давая ии возможность понимать микроскопический мир. физика три столпа модели мира, модель цифрового мира и модель воплощенного интеллекта составляют три основных направления работы и предпринимательства в области ии сегодня. ии для науки является одним из трех столпов ии и является воротами. в agi. единственный путь», — сказал сунь вейцзе.
крупное производство с использованием моделей требует более глубокой интеграции и применения.
большие модели искусственного интеллекта постепенно проникают во все аспекты обрабатывающей промышленности и становятся одной из основных технологий, ведущих к интеллекту, гибкости и автоматизации в обрабатывающей промышленности, открывая новые возможности для обрабатывающей промышленности.
государственный уровень активно продвигает конкретное применение и инновации крупных моделей в сфере производства. в апреле этого года департамент науки и технологий министерства промышленности и информационных технологий предложил содействовать широкому использованию искусственного интеллекта в производстве и производстве, подчеркнув, что «принимая глубокую интеграцию искусственного интеллекта и производства в качестве основного направления». , создание общих крупных моделей и крупных отраслевых моделей, ускорение искусственного интеллекта, содействие новой индустриализации».
под руководством этой тенденции многие отрасли, такие как бытовая техника, автомобили и химическая промышленность, изучают возможность применения крупных моделей искусственного интеллекта.
литье под давлением является важным процессом при производстве стиральных машин. кажется, что производственный процесс представляет собой не что иное, как открытие и закрытие формы, но за ним стоят сложные процессы и параметры, такие как температура, давление, цикл формования, состояние формы, потребление энергии и т. д. раньше при отладке можно было полагаться только на ручной опыт. сегодня проблема «черного ящика» процесса литья под давлением решена.
зайдя на фабрику по подключению стиральных машин haier в тяньцзине, вы увидите, что промышленная модель тяньчжи, независимо разработанная cosmoplat, преобразует производственный опыт мастеров литья под давлением в поддающиеся количественной оценке данные и показатели. соответствующее ответственное лицо сообщило, что благодаря разумной адаптации большой модели литья под давлением и экспертной модели общее энергопотребление термопластавтомата может быть оптимизировано и снижено на 6–10 %, а время производственного цикла может быть сокращено. увеличился на 5-12%. понятно, что крупная промышленная модель tianzhi может читать промышленный язык, понимать промышленные процессы и механизмы, генерировать инструкции по промышленному выполнению и управлять промышленным оборудованием. она использовалась на фабриках по соединению стиральных машин haier в тяньцзине и фошане.
на снимке показано оборудование для литья под давлением на фабрике по подключению стиральных машин haier в тяньцзине (фото предоставлено kaos).
«в промышленных сценариях и процессах производства автомобилей существуют общие болевые точки, такие как высокий расход клея, высокие затраты на рабочую силу, планирование производства, которое необходимо оптимизировать, и проектирование процессов, при котором сложно добиться оптимальной организации процесса вручную». научно-исследовательский институт промышленного интернета китая на мероприятии «генераторный искусственный интеллект + автомобиль» в 2024 году, проведенном в рамках мероприятия по стыковке спроса и предложения и трансформации достижений, многие автомобильные компании упомянули ряд болевых точек, с которыми сталкивается отрасль.
«технология генеративного искусственного интеллекта помогает автоматически организовывать сварочные процессы и программировать проекты сборки, тем самым достигая оптимальной балансировки нагрузки и повышая эффективность подготовки технологической документации», — сказал чжэн чунци, заместитель генерального директора gac aian new energy vehicle co., ltd. е туншэн, директор автомобильной промышленности компании yuncong technology group co., ltd., также добавил, что возможности анализа больших моделей позволяют контролировать качество всего процесса производства автомобилей.
с точки зрения интеллектуализации нефтехимической промышленности, интеллектуализации промышленного оборудования и высокой эффективности экспериментальных исследований, технология интеллектуального прогнозирования отстойника каталитического крекинга может решить проблему отстойника каталитического крекинга. по словам дэн чуна, профессора национальной ключевой лаборатории тяжелой нефти китайского нефтяного университета, генеративный искусственный интеллект способствует применению интеллектуальной работы промышленного оборудования в химической промышленности посредством восприятия материалов, механизмов реакции, основного оборудования, оптимизации процессов, и оптимизация системы.
однако внедрение крупных моделей ии на производственном уровне не было гладким. опрос показал, что производственные компании располагают огромными объемами данных и сильно фрагментированы, что затрудняет эффективное агрегирование и повышение ценности данных. кроме того, стоимость вычислительной мощности, стоимость развертывания, а также стоимость проб и ошибок для больших моделей относительно высоки, и существует особая нехватка технических специалистов в области промышленного искусственного интеллекта.
«применение больших моделей на производственных предприятиях требует совместных усилий инженеров-алгоритмов, инженеров по обработке данных и менеджеров предприятий, работающих на переднем крае. в частности, много энергии и времени необходимо вкладывать в сбор и аннотирование данных, тонкую настройку моделей. и оптимизация процессов сунь линьцзюнь, вице-председатель хайнаньской ассоциации искусственного интеллекта, член цифрового комитета федерации промышленности и торговли провинции чжэцзян и основатель компании real intelligence, занимающейся технологиями искусственного интеллекта, сказал, что это происходит в условиях сложных цепочек поставок в производстве. компании, real agent intelligence может интегрировать и оптимизировать данные с помощью rpa resources, недорогих альтернативных интерфейсов с помощью больших моделей, порог использования данных может быть снижен, сложные бизнес-операции могут быть декомпозированы посредством рассуждений и rpa; запланировано автоматическое завершение бизнес-операций, а затем можно будет распределить затраты и вычислительные ресурсы посредством разумного контроля над моделью, которую можно применить к закупкам сырья. она играет очень хорошую роль в сокращении затрат и повышении эффективности в различных деловых связях и такие процессы, как управление запасами, планирование производства и логистическое распределение.
несмотря на множество проблем, подавляющее большинство опрошенных компаний твердо верят, что перспективы применения крупных моделей искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности по-прежнему широки.
сюй сяолань, председатель китайского института электроники, предположил, что моя страна должна в полной мере использовать свои преимущества, такие как полноценная промышленная система, крупные промышленные масштабы, богатые сценарии применения и богатые инженерные таланты, а также стремиться укрепить основу искусственного интеллекта. технологии, углубить интегрированные приложения искусственного интеллекта, улучшить экологию промышленного развития и углубить. благодаря технологиям искусственного интеллекта мы ускорим развитие новых производительных сил и будем способствовать новой индустриализации.
внедрение крупных моделей в терминалы способствует масштабной популяризации ии
если модель большого облака демонстрирует мощные технические возможности ии, то ии на устройстве является носителем, который ускоряет распространение дивидендов от технологии ии.
почему искусственный интеллект на устройстве так популярен? компания citic construction investment опубликовала исследовательский отчет, в котором говорится, что искусственный интеллект на устройствах является следующим этапом развития искусственного интеллекта. ожидается, что расширение возможностей крупных моделей с помощью терминального оборудования положит начало волне приложений искусственного интеллекта.
согласно плану производителей терминалов, oppo в этом году предложила оснастить около 50 миллионов мобильных телефонов функциями искусственного интеллекта. lenovo полностью продвигает стратегию интеллектуальных терминалов aipc «все в одном», оснащенных xiaomi su7. с большими моделями ai, и многие серии телевизоров changhong оснащены большими моделями changhong yunfan ai... видно, что появление крупных моделей на стороне терминалов ускоряется.
на рисунке показано распределение и расположение крупных моделей на стороне терминала (источник: iresearch).
размещение больших моделей в небольших терминалах имеет неограниченные перспективы и проблемы. по мнению чжан пэна, генерального директора zhipu ai, то, как сделать модель более умной за счет меньшего объема передачи и как обеспечить уникальные ресурсы мобильного терминала для поддержки работы больших моделей, является одной из основных проблем, с которыми сталкиваются большие модели. проблема с входом в терминал.
компания zhipu ai, основанная всего 5 лет назад, сейчас стала восходящей звездой в области разработки моделей. когда дело доходит до создания пространства для реализации больших моделей, чжан пэн считает, что сотрудничество является ключевым моментом: «с одной стороны, большие модели должны быть полностью самоисследованы, кроме того, производители оборудования и производители алгоритмов моделей работают. системы и ряд производителей экологических технологий должны работать вместе «zhipu ai сотрудничает с intel, qualcomm и т. д., чтобы позволить крупным моделям работать на различных терминалах, таких как пк, мобильные телефоны и автомобили.
«выключить переднюю камеру», «отключить звук компьютера», «создать сводку в соответствии с моими привычками чтения»… потребители обнаружили, что проще использовать новый компьютер определенной марки. простой разговор с компьютером позволяет заменить сложные операции. по словам производителя, в будущих версиях он даже сможет помочь пользователям реализовать более сложные функции, такие как редактирование и отправка электронных писем, создание персонализированных плакатов и понимание смысла, содержащегося в изображении.
«в 2022 году lenovo начала планировать размещение крупных моделей на местном уровне», — сказал чжэн айго, генеральный менеджер глобального подразделения продуктов и решений lenovo для малого и среднего бизнеса, сказал, что в то время параметры крупных моделей были слишком большими и сложными. носить с собой локально. до прошлого года крупные компании-разработчики моделей снизили свое внимание до 6-7b, и lenovo начала понимать, что реализация локальных планов крупных моделей стала менее сложной. в мае прошлого года lenovo объединила крупномасштабную модель искусственного интеллекта на стороне клиента с проектом пк.
ван бинь, директор лаборатории искусственного интеллекта xiaomi group, считает, что, с одной стороны, модели становятся меньше, с другой стороны, вычислительная мощность становится больше, а аппаратные возможности становятся сильнее. в сочетании с различными требованиями ожидается, что это произойдет. будут некоторые убийцы на стороне ии-приложений терминального уровня.
репортер просмотрел продукты мобильных телефонов с искусственным интеллектом, продаваемые на платформе электронной коммерции, и обнаружил, что голос, изображение и помощник искусственного интеллекта являются тремя наиболее сконцентрированными функциональными точками мобильных телефонов с искусственным интеллектом. в настоящее время основные производители мобильных телефонов активно внедряют легкие и большие модели, чтобы сделать ии неэффективным, и активно разрабатывают сценарии применения ии. некоторые отчеты по исследованиям рынка предсказывают, что мобильные телефоны с искусственным интеллектом будут иметь большую перспективу с точки зрения персональных интеллектуальных помощников и улучшенных офисных возможностей. становится реальностью то, что каждый терминал имеет своего собственного встроенного помощника искусственного интеллекта, который рассматривается как будущее искусственного интеллекта, которым может наслаждаться каждый.
конечные варианты использования ии, такие как распознавание изображений ии, голосовое пробуждение и вычислительная фотография, могут показаться простыми, но на самом деле они предъявляют очень высокие требования к вычислительной мощности и пропускной способности ddr чипа.
быстрый рост случаев использования искусственного интеллекта на смартфонах подчеркивает важность qualcomm как компании. «qualcomm интегрировала концепцию искусственного интеллекта во всю систему на кристалле с самого начала разработки», — ван вейсин, руководитель отдела технологий продуктов искусственного интеллекта qualcomm в китае, сказал, что в ответ на проблему больших моделей с пропускной способностью ddr компания qualcomm разработала технология квантования, технология сжатия для уменьшения размера модели; для больших моделей, требующих высокой вычислительной мощности, qualcomm разработала очень профессиональный дизайн npu для удовлетворения разнообразных потребностей различных случаев использования.
кроме того, цветут сотни моделей, а конечные большие модели подразделяются на множество категорий. однако в настоящее время возможности связи между моделями на разных терминалах еще не установлены. поэтому, по словам сунь минцзюня, директора научно-исследовательского института интеллектуального искусственного интеллекта чжунгуаньцунь, «в будущем унификация и совместимость технических стандартов станет очень огромной технической проблемой, которую необходимо решить всем сторонам».
«приложение – это король», эта концепция особенно важна при разработке и внедрении технологий больших моделей. в ходе исследований и интервью представители отрасли в целом согласились с тем, что реальная ценность больших моделей заключается в решении практических задач и создании реальной ценности для пользователей.
ожидается, что по мере углубления действия «искусственный интеллект +» при сотрудничестве множества сторон крупномасштабные модельные технологии будут использовать «эффект маховика», чтобы не только расширить возможности тысяч отраслей, но и ускорить формирование новых производственных предприятий. силы, но и обеспечивать обратную связь посредством непрерывного применения. итерация технологий и улучшение производительности открывают новую область применения больших моделей.
