Pekingin älykkäässä verkkomallissa BBS: n älykkyysmallissa pidettävä vuoden 2023 AI-verkon innovaatiokonferenssi, ZTE-kaapelituotteiden malli vanhempi arkkitehti Ji'an-guo Lu teki viisausverkon uuden aikakauden: Big Model ajaa ZTE: n teeman tulevaisuutta hienosäätömallimallin avulla parantaa korpuksen laatua ja käyttää digitaalista kaksoisautomaatiotietosykliä, soveltaa suurta mallia älykkyysverkon tasolla.
Lu Jianguo kertoi, että monet avaintekniikat, kuten AI: n mahdollistava, digitaalinen kaksois- ja aikomusasema, tukevat itse älykkyysverkon älykkyystasoa L4: stä L5: een ja tekevät itsetuntoa koskevan verkon edelleen iteraation iteraatiota ja kehittymistä itsensä älykkyyden suorittamiseksi. Näiden avaintekniikoiden joukossa AI on tärkein moottori, ja suuret mallit ovat avain AI -tekniikassa.
Kuinka soveltaa suurta mallia itse älykkyysverkkoon, Lu Jianguo esitteli, että suurella mallilla on erittäin sukupolven kyky ja se voi nopeasti tuottaa suuren määrän järjestelmiä. Älyllisissä verkkotoiminnoissa on tarve toteuttaa suuri määrä toimintavaiheita, mikä vastaa korkean ulottuvuuden tilaa löytääkseen optimaalisen ratkaisun, ratkaisun, joka on asetettu kaikille mahdollisille prosesseille, suuri malli yleisille ratkaisuille, kuten NP (ei polynomi) ongelma, suuri määrä näytteitä, arviointi, optimointi, iterointi voi olla tehokas ylennys, lähestyy nopeasti optimaalista ratkaisua. Vaikka suuret mallit tuottavat monia järjestelmiä, on vaikea varmistaa, että nämä järjestelmät ovat hyödyllisiä. Vaikka suurilla malleilla on tietty ajattelukyky, he tarvitsevat silti ihmisen puuttumista käsitellessään monimutkaista logiikkaa. Tämän ongelman ratkaisemiseksi ZTE ehdottaa asiantuntijakokemuksen integrointia mallin inkrementaaliseen harjoittelu- ja hienosäätöön suljetun silmukan iteraation muodostamiseksi. Tällä tavoin voidaan toteuttaa sujuva siirtyminen manuaalisesta palautteen vahvistusoppimisesta työkalujen palautumisvahvistuksen oppimiseen, mikä voi tehokkaasti hyödyntää suurten mallien tuotantokapasiteettia toisaalta ja toisaalta varmistaa, että luotu diagnostinen järjestelmä on tarkka ja luotettava. Tässä järjestelmässä se on keskeinen linkki toiminta- ja ylläpitotietokartan rakentamiseksi yhdistettynä tietotekniikkaan. Data -vauhtipyöräjärjestelmän luominen perustuu käyttö- ja ylläpitotietokarttaan, jotta vältetään mallin illuusio ja varmistamaan tuotantojärjestelmän luotettavuus ja tarkkuus. Tämä tietokaaviopohjainen lähestymistapa voi integroida paremmin asiantuntijakokemuksen ja mallien luomisominaisuudet luotettavien ratkaisujen tarjoamiseksi.
Suuren mallin sovelluslogiikkasuunnittelussa Lu Jianguo esitteli edelleen, että ZTE omaksuu mallivetoisen suljetun silmukan menetelmän, joka perustuu nopeaan tekniikkaan. Suunnittelun ydin on ottaa ihmisen kielen jäsennelty ekspressio (nopea malli) syötteenä, luoda jäsennelty lähtö (järjestelykaavio) suuren mallin kautta ja yhdistää lopulta sovelluskehyksen interaktiivinen suoritus. Edellä mainitun logiikan toteuttamiseksi ZTE tekee teknisiä valmisteita monista näkökohdista, kuten monimuotoisesta kyvyn kehityksestä, korpuksen valmistelusta, resurssisuhdetietokaavion tiedon injektiosta, atomi-API-korpusreservi- / atomillisen API-kykyvarannosta, keinotekoisen simulaation vikaympäristöstä, digitaalisesta kaksois-automaattisesta vikasimulaatioympäristöstä ja työkalujen valmistuksesta.
Lu Jianguo sanoi lopulta, että suuren mallin pääarvo on sen syntymiskyvyn suhteen, ts. Se voi tuottaa innovaatioita yhdistämällä olemassa oleva tieto. Tämän syntyvän kapasiteetin toteuttaminen riippuu kuitenkin korkealaatuisesta tiedontuotannosta, hyväksymisestä ja sademäärästä. Tiedon hyveellinen sykli on määräävä tekijä.
Viestin aika: marraskuu-20-2023