новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

текст | чжао яньцю и чжоу сянюэ

редактор | ню хуэй

крупномасштабная модель, реализуемая центральными государственными предприятиями, вступает в новый этап. на сентябрьской конференции высокопоставленный представитель отрасли рассказал digital intelligence frontier, что внедрение крупных моделей больше не ограничивается определенной отраслью, а распространилось на все сферы жизни. глубина и широта внедрения внутри каждого предприятия. также сделал большой шаг вперед.

по наблюдениям отрасли, некоторые ведущие государственные предприятия взяли на себя инициативу по завершению первоначального пилотного внедрения крупных моделей и начали постепенно переходить к более базовым сценариям. "с мая этого года, поскольку ценовая война за большие модели продолжает назревать, внедрение больших моделей еще больше ускорилось. ряд сценариев начал изучаться и воспроизводиться в больших масштабах, а на финансовом уровне рентабельность инвестиций снизилась. стал положительным.«се гуанцзюнь, вице-президент baidu, рассказал digital intelligence frontline.

во второй половине этого года реализация крупных моделей снова продвинется вперед.всего за два с половиной месяца количество общедоступных выигравших заявок на крупномасштабные модели на рынке превысило общее количество выигравших заявок за первые шесть месяцев года.. проекты-победители торгов за один месяц также прошли сотни стадий. большие модели ускоряют свое расцвет во всех сферах жизни. среди них особенно активны энергетика, финансы, образование, интернет и другие отрасли.

под волной быстро меняющихся технологий отраслевые обмены ускоряются. в последние месяцы в разных местах прошли различные большие и малые конференции по искусственному интеллекту, и, как сообщается, baidu проведет 25 сентября baidu cloud intelligence conference 2024 года. грядут новые технологические обмены и столкновения.

01

центральные госпредприятия сделали еще один большой шаг вперед

2024,china southern power grid завершила набор и закупку нескольких крупных проектов, связанных с моделью., такие как «ключевой технологический проект центра базового обучения искусственного интеллекта главной распределительной системы южной электросети китая - исследование и применение технологии больших моделей энергосистемы nlp», «исследование и разработка набора функций обучения технике безопасности и вывода функций китайского южного научно-исследовательского института электросетей в 2024 году». для больших моделей электроэнергетики «разработка компонентов» и т.д. соответствующие команды работают с baidu intelligent cloud для совместных инноваций.

в финансовой отрасли крупный государственный банк в прошлом году запустил небольшой пилотный проект с тысячами людей в сценариях помощника по обслуживанию клиентов и помощника по работе с клиентами. в этом году эти функции были официально запущены в нескольких крупных центрах обслуживания клиентов. по всей стране и повышены до рядовых сотрудников по всей стране. ежедневная активность крупных моделей достигает десятков тысяч.

в автомобильной сфере человек из исследовательского института geely откровенно заявил на недавней конференции: «теперь, когда автомобильные компании начинают продавать автомобили, им неловко продавать свою продукцию, потому что у них нет больших моделей автомобилей». большие модели внедряют интеллектуальные кабины и автономное вождение, а также расширяют возможности цифрового маркетинга, пользовательских операций и других сценариев. в последнее время они начали расширять возможности всех компаний, входящих в состав geely.

на рынке государственных дел местные органы власти разработали крупномасштабные модельные планы, основанные на местных отраслях. «сначала постройте интеллектуальный вычислительный центр,с конца этого года по первый квартал следующего года интеллектуальный вычислительный центр будет внедрен в больших масштабах, а затем начнется объединение крупных моделей и местных производств.. «правительственный чиновник рассказал о прогрессе рынка. наука, образование, культура и здравоохранение приступили к реализации приложения. «некоторые больницы третичного уровня даже вложили десятки миллионов в экспериментальные сценарии. «медицинский источник сообщил, что деканы сосредоточены на таких сценариях, как создание случаев, управление людьми, собственностью и научные исследования, которые тесно связаны с уровнями обслуживания, управления и уровня научных исследований.

порт, являющийся основным каналом импортной и экспортной торговли, также был исследован и запланирован. «мы видели, что многие клиенты включили большие модели в свои ит-планы на следующие три года», — ху вэй, генеральный менеджер baidu intelligent cloud logistics and transportation solutions, рассказал digital intelligence frontline, что в отличие от прошлых раундов технологических изменений, этот раунд «меньше людей ждут и смотрят, но больше людей пробуют это».

например, порт шаньдун, занимающий первое место в мире по грузообороту, завершил пилотное исследование крупномасштабных моделей интеллектуальных вопросов и ответов и интеллектуальных вопросов и ответов, и эти две функции были запущены для всех сотрудников.

в химической промышленности sinochem information и baidu smart cloud совместно работают над изучением возможности использования больших моделей для исследования и разработки новых материалов. помощник по знаниям «хуа сяои» может задавать вопросы на естественном языке, а также извлекать профессиональные знания и отвечать на них. как молекулярные характеристики и пути молекулярного синтеза. в настоящее время эффективность поиска конкретных молекул увеличена более чем в 5 раз, а также значительно повышена эффективность научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ.

этот энтузиазм также отражается на рынке торгов. публичные данные показывают, чтос января по август этого года количество отечественных проектов-победителей крупномасштабных моделей в пять раз превысило количество за весь 2023 год, а сумма выигрыша удвоилась по сравнению с прошлым годом.. среди них по приему заказов по-прежнему доминируют производители крупных моделей голов. baidu занимает первое место по четырем ключевым показателям: количеству крупных проектов-победителей, количеству выигравших заявок, охваченным отраслям и количеству охваченных центральных государственных предприятий.

однако, согласно неполной статистике data intelligence frontline,с 1 июля по 15 сентября, всего за два с половиной месяца, общее количество крупных выигрышных заявок, связанных с моделями, составило не менее 286., успешно догоняя общее количество проектов за первые шесть месяцев года.

среди закупщиков наибольшее количество заказов по-прежнему размещают операторы, энергетика, образование, государственные дела, финансы и т.д. явным признаком является то, что некоторые компании выдвигают все более сегментированные требования, а закупки, такие как сбор данных и управление ими, безопасность крупных моделей и подготовка кадров, значительно возросли.

например, компания china southern power grid завершила торги по как минимум 15 крупным проектам, связанным с моделью, в течение двух с половиной месяцев с июля до середины сентября. state grid также завершила торги по нескольким крупным проектам, связанным с моделью, в третьем квартале.

ли чао, генеральный менеджер baidu intelligent cloud energy power industry, рассказал digital intelligence frontline, что еще в сентябре прошлого года china southern power grid выпустила большую независимую и управляемую модель — «big watt». среди них большая модельная платформа baidu intelligent cloud qianfan, обеспечивающая техническую поддержку сценариев распределения электроэнергии. в третьем квартале этого года china southern network завершила выбор крупных языковых моделей для основного бизнес-подразделения china southern network, а baidu была успешно выбрана в качестве поставщика технических услуг.

02

крупные компании подчеркивают необходимость «плыть по течению».

почти все компании, которые первыми перешли на большие модели в этом раунде, имели опыт работы с маленькими моделями. например, icbc запустила проект примерно в 2021 году и хочет использовать «большую модель» для создания бизнес-приложений, таких как ocr. «после появления chatgpt они воспользовались ситуацией и создали крупный модельный проект», — рассказал digital intelligence frontline финансовый человек.

рынок безопасности производства подлежит политическому надзору и является почти прибылью для центральных государственных предприятий. ранее longyuan electric power, крупнейшая вторичная ветроэнергетическая компания национальной энергетической группы, внедрила традиционное решение безопасности небольшой модели для управления более чем 200 ветряными электростанциями и более чем 10 000 ветряными турбинами, образуя полную производственную площадку, состоящую из мониторинга безопасности, анализа, тревожно для обработки. во втором квартале этого года baidu выиграла тендер на обновленную версию проекта, которая будет сочетать в себе обобщение большой модели cv, более точное распознавание функций и способность большой языковой модели преобразовывать собранную информацию в большие количества действительно полезны.

что раньше не могли делать маленькие модели, но теперь большие модели могут принести пользу? ху вэй привел пример. в прошлом планирование в порту, планирование персонала, причалов, складских помещений и т. д. выполнялось отдельно с использованием небольших моделей, и результаты были хорошими. например, план складского двора.фактически, это задача математического алгоритма, и небольшая модель очень подходит.. однако когда они объединяются для «интегрированного планирования», небольшие модели не могут обеспечить крупномасштабные совместные вычисления и скоординированное планирование между наборами данных и устройствами. «мы особенно надеемся, что можно решить большие модели. проблема заключается в агрегировании данных в порту, что требует времени».

в промышленной отрасли уровень распознавания традиционных небольших моделей cv относительно низок при работе с небольшими выборками. с помощью больших моделей cv можно повысить скорость распознавания небольших выборочных данных.

многим компаниям также не хватает платформ управления знаниями, осадков и приложений. теперь с помощью больших моделей и поиска знаний предприятия могут формировать возможности платформы управления знаниями для выполнения задач по превращению неявных знаний в явные, структурированию явных знаний, корреляции структурных знаний и псевдоожижению связанных знаний.

многие компании регулярно проводят производственные и эксплуатационные совещания, и согласовать данные очень сложно. с помощью больших языковых моделей можно быстрее и точнее обобщать и извлекать результаты, а также выполнять предварительный анализ, что имеет очень большую ценность для пользователей.

03

чтобы войти в основной бизнес, нужно найти «руки и ноги»

ли чао заметил, что в последние два года применение больших моделей все еще находилось в зачаточном состоянии и концентрировалось в вспомогательных сценариях, таких как офис и обслуживание клиентов. это совершенно не соответствует ожиданиям руководства центральных государственных предприятий с инвестициями в десятки миллионов, сотни миллионов и даже десятки миллиардов. теперь большим моделям необходимо глубоко проникнуть в основной бизнес предприятия.

«в энергетической отраслимы инвестируем в одно направление — оптимизация моделирования.. «сказал ли чао. в отрасли существует большое количество рабочих задач, связанных с механизмами и научными расчетами, которые не могут быть выполнены с помощью больших языковых моделей или больших моделей cv. «если эти проблемы не будут решены, будущее, которое мы себе представляем, будет основываться на больших данных. невозможно реализовать модель как центр возможностей для предоставления полного обслуживания агента. «ли чао сказал, что в будущем большие модели должны сочетаться с маленькими моделями в профессиональных областях, чтобы проникнуть в основные бизнес-сценарии клиентов.

«за последние несколько лет мы заложили некоторые основы в этом направлении», — сказал ли чао, что baidu предоставляет механизмы оптимизации моделирования и работает с отраслевыми партнерами для изучения сценариев диспетчеризации электросетей, нефте- и нефтехимической переработки, а также разведки нефти и газа. были реализованы реальные проекты, связанные с моделью механизма, такие как анализ состояния, оптимизация работы нефтяного и нефтехимического воздушного энергетического острова, десульфурация и денитрификация и т. д., а также диспетчеризация энергосистемы и стабильность энергосистемы. в сентябре этого года baidu также приняла участие в тендере на интеллектуальную диспетчеризацию национальной трубопроводной сети.

«это основные направления производства, которые очень волнуют клиентов. и мы считаем, что это основные направления производства.эти направления являются «руками и ногами», которые незаменимы при использовании больших моделей в качестве центра планирования в будущем для построения некоторых интеллектуальных агентских сервисов в целом.. ли чао сказал, что они приложат особые усилия к планированию этих «рук и ног». большая модель — это мозг. только с помощью этих «рук и ног (профессиональный api)» можно будет по-настоящему реализовать основные сервисы сцены.

«в порту мы сначала с помощью вопросов и ответов даем клиентам понять, что исходная большая модель надежна, а затем постепенно внедряемся в основную бизнес-систему», — сказал ху вэй: «мы в shandong port group уже планируем следующий этап. , более подробно рассмотрим бизнес-сценарии».порт представляет собой сложный транспортный узел. его основой является отправка грузов, людей, грузовых автомобилей, козловых кранов и т. д.. ранее система tos (операционная система терминала), представленная портом, постепенно включала в себя алгоритмы искусственного интеллекта. большие модели могут дополнительно решить проблему доступа к большему количеству метаданных.

по мере того как большие модели переходят к производственным базовым системам,одной из основных способностей глобальной конкуренции больших моделей является логическое рассуждение.. «в ходе испытаний, проведенных на площадках клиентов, мы обнаружили, что логическое обоснование сложных проблем между разными крупными моделями совершенно разное. кроме того, видеоресурсы, генерируемые большим количеством камер, развернутых в порту, фактически не использовались». одним из направлений сейчас является использование этих оригинальных аппаратных средств и ресурсов изображений.используйте мультимодальные большие модели для интеграции, чтобы улучшить глобальное сотрудничество.. «это направление, которое мы изучаем».

04

74% рабочих нагрузок ии находятся в облаке

реализация больших моделей представляет собой сложную системную инженерию. по мере того, как предприятия выходят в глубоководную зону, некоторые возможности и пути реализации все быстрее выходят на поверхность.

«когда мы идем на контакт с клиентами, первое, что мы делаем, — это помогаем им определить границы большой модели», — сказал ху вэй в интервью digital intelligence frontline, чтобы избежать противоречивых знаний, которые могут привести к проблемам или проблемам с задержкой доставки. это слишком далеко от ожиданий клиентов. ситуация сейчас практически в каждом проекте есть.все пройдет через полный процесс «легких консультаций + реализации».

о построении интеллектуальных вычислительных мощностей, данные idc показывают,74% рабочих нагрузок ии находятся в облаке. но сегодняшняя технологическая парадигма интеллектуальных вычислений изменилась. в эпоху облака цп все больше всего озабочены гибкостью и максимальной экономической эффективностью, а облако гп — тем, сможет ли оно использовать вычислительную мощность большого кластера. такие кластеры не только дороги, но и имеют определенные технические барьеры. поэтому поставщики облачных технологий по-прежнему остаются крупным игроком.

помимо вычислительной мощности, продолжает возрастать важность данных.. по неполной статистике data intelligence frontier, в третьем квартале 2024 года объемы закупок, сбора, управления и других сопутствующих закупок данных значительно возрастают.

например, на уровне данных данные о клиентах порта хранятся на серверах каждой терминальной компании. huwei рекомендует клиентам создать специальную группу по работе с данными.

когда дело доходит до данных, возникают более глубокие проблемы. "сейчас, когда индустрия говорит о больших моделях, необходимо говорить о данных, но, честно говоря, многие из них — пустые разговоры.«инсайдер отрасли сказал откровенно.

«эра больших моделей,как подготовить данные, как ими управлять и как применять разные данные на разных этапах обучения большой модели? большинство людей все еще пытаются разобраться в «слоне» вслепую.. «ли чао сказал, что baidu также натолкнулась на множество ловушек в этом процессе.

например, при обучении отраслевой модели на основе общей модели имеется техническое руководство о том, как следует сопоставлять данные. если вы скармливаете большую модель слишком мало, эффект не будет очевиден; если вы скармливаете ее слишком много, модель будет нелегко сходиться и может даже привести к снижению общих возможностей модели... эти подводные камни имеют место. будут урегулированы позже, образуя набор инструментов, а методология экспортируется во внешний мир через платформу qianfan и специальную группу технического обслуживания.

также легко могут возникнуть пробелы между технологией больших моделей и приложениями., многие «пользовательские подразделения не понимают ии, а ии-подразделения не понимают отрасль». ли чао сказал, что для устранения этого разрыва, помимо предоставления архитекторам решений опыта работы в отрасли, они также сосредоточатся на выборе партнеров. «по сути, мы выбираем только два типа партнеров в энергетической отрасли: один — это промышленное подразделение клиента, а другой — компания, которая предоставляет услуги аутсорсинга персонала в отраслевой компании клиента». ли чао рассказал digital intelligence frontline, что их общие характеристики заключаются в следующем. что они оба глубоко вовлечены и понимают бизнес клиента, а также ит-индустрию.

кроме того, при реализации крупных моделей в конкретных сценахеще предстоит провести много инженерных работ. например, большие модели привыкли выводить ответы в виде «суммарный балл и сумма», и ответы каждый раз разные. однако некоторые клиенты больше привыкли к методу «сначала балл, а затем итог» и надеются на это. ответ можно «воспроизвести». «даже незначительные изменения в порядке слов и грамматике неприемлемы для некоторых руководителей портов», — сказал, например, ху вэй. это требует от них большой инженерной работы, чтобы гарантировать, что результаты большой модели будут соответствовать ожиданиям клиентов.

из общей ситуации внедрения предприятия, размер спроса клиентов составляет 360 градусов. интересно, что все облачные компании в настоящее время переходят от облачных партнеров к стратегическим партнерам по трансформации ии и совершенствуют свои общие технические возможности в области инфраструктуры ии, моделей алгоритмов, данных, оптимизации развертывания и настройки.

05

человеческий фактор

ит-директор технологической компании столкнулся со значительным сопротивлением во время создания и продвижения крупных моделей: рядовые сотрудники и отделы не сотрудничали, даже если бы руководитель так сказал, это было бы бесполезно.после того, как компания установила помощника по коду, общая эффективность выросла на 1/3.. «хотя мы редко говорим о сокращении численности персонала, это означает, что люди, которые пишут код, будут переведены на фронтенд или бэкенд разработку». осведомленность. это реальные проблемы.

на многих крупных предприятиях традиционных отраслейсамое большое сопротивление возникает из-за инерции работы.. многие сотрудники, работающие на передовой, — старые мастера. теперь, если им предоставить возможность использовать помощников по обслуживанию оборудования, они скажут: «если что-то случится, я могу попробовать это сам или позвонить лао чжану и всем троим. из нас будем работать вместе до конца жизни».

“большая модель – ведущий проект. «человек из финансовой индустрии заметил, что его нужно продвигать сверху вниз. старшие руководители публично поддерживают эталонные проекты. «иногда отсутствие сопротивления – это тоже своего рода поддержка. "

«привлеките бизнес-отдел на ранней стадии и примите участие в разработке, окончательном внедрении и продвижении», — сказал цзинь цзяньхуа, основатель и генеральный директор ianalysis. как и у помощников по техническому обслуживанию, у группы могут быть идеи группы, у дочерних компаний могут быть идеи дочерних компаний, а у рядовых сотрудников могут быть идеи рядовых сотрудников. как согласовать ожидания доходов каждого?это вопрос баланса. например, построение некоторых карт знаний выполняется опытными экспертами из второстепенных компаний, что позволяет каждому продвигаться к общей цели.

предприятиям также необходимо регулярно раскрывать операционный статус и доходы от эталонных проектов и публично предоставлять стимулы. «например, дайте сотрудникам несколько баллов, привяжите их к каким-то системам и обменяйте их на какие-нибудь подарки», — заметил ху вэй. «мы напрямую свяжем это с производительностью и бонусами», — сказал директор по информационным технологиям технологической компании. «хотя это немного просто и грубо, это действительно дает эффект».

удержание в первый раз также важно. необходимо найти способы улучшить первый вход в систему для сотрудников после доработки и итерации. например, если вход сделан достаточно понятным и то, что раньше не разрешалось, теперь является точным, корпоративные сотрудники будут продолжать его использовать.

с точки зрения бизнес-отдела, мы можем создавать заразительные и наглядные истории и позволить некоторым мастерам говорить на основе своего собственного опыта, который может быть заразительным. ежедневная активность проекта, ежемесячная активность и другие данные одинаково важны. эторазвивайте корпоративную культуру искусственного интеллекта。

волна поставок крупных моделей продолжает нарастать. в условиях стремительного течения игроки из всех слоев отраслевой цепочки продолжают увеличивать свои инвестиции, подталкивая все больше компаний к скачку в цифровом интеллекте.

baidu также ознаменует большие шаги в ближайшем будущем, которые состоятся 25 сентября.конференция baidu cloud intelligence 2024 г.. к тому времени платформа baidu intelligent cloud qianfan откроет новые обновления инструментов разработки приложений, больших моделей и цепочек инструментов. три основных продукта для приложений ai — baidu intelligent cloud keyue, wenxin quick code · baidu comate и baidu xiling digital people. также будут полностью обновлены, и одновременно будут проводиться несколько подфорумов, таких как «умные финансы», «умная промышленность», «умный транспорт», «умные государственные дела», «умные автомобили» и «воплощенный интеллект» для достижения большего количества технических обменов и коллизий.