"يبدو أن Wenxinyiyan قد تم إطلاقه بسرعة. أعتقد أن هذا الشيء ليس لكسب المال على الإطلاق ، ولكن لمواكبة طفرة ChatGPT. النموذج الكبير للصناعة هو ما يمكن أن يولد قيمة تجارية حقًا." بعد فترة وجيزة من إطلاق Baidu قال Wenxinyiyan ، موظف سابق في Baidu لـ Titanium Media ، "عندما لم تكن OpenAI مشهورة جدًا العام الماضي ، قاد السيد Wang (Baidu CTO Wang Haifeng) فريقًا لبناء 10 نماذج كبيرة الحجم ، بما في ذلك نماذج صناعية واسعة النطاق. في ذلك الوقت ، لم يكن هناك الكثير من الاهتمام خارج الصناعة ، ولكن إذا نظرت إلى تخطيط Baidu الآن ، فإن نموذج الصناعة الكبيرة هو في الواقع تخطيط تطلعي ، أقدم من OpenAI و Microsoft. "
اليوم ، بعد صخب وضجيج النماذج واسعة النطاق للأغراض العامة ، تكتسب نماذج الصناعة زخمًا تدريجيًا ، وهو ما يؤكد أيضًا هذه الحقيقة: النماذج الأساسية واسعة النطاق مثل ChatGPT تكسب "البكاء" ، والتي تلعب إلى حد كبير دورًا في تثقيف السوق وتشكيل الإدراك ، سيتم تنفيذ الذكاء الاصطناعي حقًا وكسب الأموال الحالية ، ولكنه يعتمد أيضًا على نموذج الصناعة الكبير.
حتى في الأسواق الخارجية ، ضعفت ChatGPT ، كجزء من سمات منتجات C-end تدريجيًا. ووفقًا لبيانات موقع مماثل ، كان معدل نمو زيارات ChatGPT في المرحلة المبكرة مذهلاً. وكان معدل النمو الشهري 131.6 ٪ في يناير و 62.5 ٪ في فبراير. كانت 55.8 ٪ في مارس ، وتباطأت بشكل ملحوظ في أبريل ، بمعدل نمو شهري قدره 12.6 ٪. وبحلول مايو ، تغير هذا الرقم إلى 2.8 ٪ ، وهو من المتوقع أن يكون معدل النمو على أساس شهري في يونيو سلبيًا.
"أعتقد أن الكثيرين منا قد جربوا ChatGPT ، وأعتقد أن العديد من الأشخاص قد وضعوها جانبًا بعد تجربتها ، لأنها منفصلة بشكل أساسي عن عملنا في الوقت الحالي ، لذلك قمنا بوضعها بعد استخدامها. ولكني ما زلت آمل قال وي تشينغ ، كبير مسؤولي التكنولوجيا في مايكروسوفت (الصين) ، سابقًا.
يعد حل الجانب B المستند إلى ChatGPT أو النماذج الكبيرة طريقة جيدة لحل الفصل بين النماذج الكبيرة والمشاهد.
على الصعيد الدولي ، بدأت الشركات الكبرى مثل Microsoft و Amazon في البحث عن مسارات للتسويق من الخدمات على مستوى المؤسسات ، وبدأت في استكشاف العديد من الصناعات ؛ محليًا ، تعمل Baidu و Alibaba و Tencent و Huawei على تسريع الاستثمار في الصناعة واسعة النطاق عارضات ازياء. بالإضافة إلى ذلك ، يستكشف العديد من قادة الصناعة والشركات الناشئة في جميع أنحاء العالم أيضًا إمكانية وجود نماذج صناعية واسعة النطاق. ومؤخراً ، أصدرت لجنة العلوم والتكنولوجيا لبلدية بكين ولجنة إدارة Zhongguancun الدفعة الأولى من 10 حالات تطبيق من نماذج صناعة الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق في بكين. بالإضافة إلى ذلك ، وصل حجم عمليات الدمج والاستحواذ على طرق التكنولوجيا ذات الصلة إلى مستويات عالية جديدة ...
لكن مسار النموذج واسع النطاق بعيد كل البعد عن الازدحام - مع التطور السريع للتكرار التكنولوجي ، تعيد جميع مناحي الحياة تجميع المعرفة التقنية وتشكيل نماذج الأعمال ، وقد بدأ كل شيء للتو.
** الترقية: حرب الألف عارض **
إذا كان النموذج الأساسي هو "حرب المائة نموذج" ، فإن نموذج الصناعة واسع النطاق هو "حرب من طراز ألف". تمامًا مثل الجذع الذي ينمو فروعًا ، يمكن لكل مصنع أساسي للنماذج الكبيرة احتضان العديد من النماذج الصناعية واسعة النطاق . بالإجماع.
"على الرغم من أن كل شخص لديه توقعات عالية للنموذج واسع النطاق للأغراض العامة ، إلا أنه ليس بالضرورة الحل الأمثل لتلبية احتياجات سيناريوهات الصناعة." في 19 يونيو ، في مؤتمر Tencent Cloud Industry على نطاق واسع ، نائب تنفيذي أول قال رئيس مجموعة Tencent ، Cloud وتانغ Daosheng ، الرئيس التنفيذي لمجموعة Smart Industry Business Group.
في حالة عدم قيام Hunyuan Assistant بإصدارها للجمهور ، فقد تولى Tencent زمام المبادرة في إطلاق نماذج صناعية واسعة النطاق. بالاعتماد على منصة Tencent Cloud TI لبناء مجموعة مختارة من نماذج الصناعة على نطاق واسع ، فإنها توفر للعملاء واحدًا- إيقاف خدمات MaaS ومساعدة عملاء الشركات على بناء نماذج حصرية واسعة النطاق وتطبيق ذكي. علم من Tencent أن Tencent ستصدر معلومات رسمية حول النموذج العام لـ C-end في المستقبل.
قد تُفهم هذه السلسلة من الإجراءات على أنها ، بغض النظر عن تأثير نموذج Hunyuan الأساسي واسع النطاق والتقدم المحرز فيه ، يعد الإصدار ذو الأولوية للنموذج واسع النطاق للصناعة خطوة ضرورية لشركة Tencent لضمان سمعتها الخاصة والاستيلاء على عملاء السوق عندما العملاء في حاجة ماسة.
في وقت سابق ، ذكر Tian Qi ، كبير العلماء في مجال الذكاء الاصطناعي في Huawei Cloud ، أن Huawei تقسم النموذج الكبير إلى ثلاثة مستويات ، L0 ، L1 ، L2 ، و L0 هو ما يسميه الجميع النموذج العام الأساسي ، مثل GPT-3 ، في النموذج الأساسي L0 على أساس ، بالإضافة إلى بيانات الصناعة ، فإن نموذج الصناعة الكبير الذي تم الحصول عليه عن طريق التدريب المختلط هو L1.
بعد ذلك ، يتم نشر L1 لسيناريوهات تقسيم فرعي محددة لآلاف الصناعات النهائية ، ويتم الحصول على نموذج المهمة L2 لسيناريوهات التقسيم الفرعي. من أجل تقليل تكاليف الإنتاج وتحسين الكفاءة في أقرب وقت ممكن ، كيفية إنتاج نماذج L2 بسرعة من الحجم الكبير نموذج الصناعة L1 ، ونشر نموذج L2 على جانب الجهاز وجانب الحافة والجانب السحابي مسألة مهمة للغاية.
يمكن أن نرى في جدول أعمال مؤتمر مطوري Huawei القادم في يوليو أن Huawei Cloud ستجري سلسلة من التفسيرات والإصدارات حول كيفية تحسين نموذج Pangu من نموذج أساسي إلى نموذج صناعي.
في قمة Alibaba Cloud لهذا العام ، قال Zhou Jingren CTO في Alibaba Cloud أيضًا: "اليوم لا تحتاج جميع الشركات إلى بدء التدريب من نقطة الصفر ، ولا تحتاج إلى أن يبدأ الجميع من الصفر لإنشاء مجموعة متنوعة من المجموعات ، بما في ذلك عدد كبير من قوة الحوسبة الموارد ، للنمو من الصفر. سلسلة من التخصيص للنموذج ، نأمل أنه بناءً على نموذج Tongyi Qianwen اليوم ، جنبًا إلى جنب مع سيناريو المؤسسة ونظام معرفة المؤسسة والاحتياجات الخاصة للمؤسسة في الصناعة ، فإن كل نموذج خاص بالمؤسسة يتم إنشاؤها ".
تقوم Microsoft أيضًا بصنع نموذج الصناعة الخاص بها. في أبريل ، في الصين ، أصدرت النسخة الدولية من Microsoft Azure OpenAI Service أول ثلاث مجموعات من سيناريوهات صناعة الابتكار العالمية Azure لتجارة التجزئة الإلكترونية والتصنيع والمجالات الرقمية الأصلية ، ودمج GPT-3 و GPT-4 لمستخدمي المؤسسات المحلية في الخارج. ، Codex ، DALL-E ، و ChatGPT على مستوى المؤسسة ، خمس خدمات نموذجية واسعة النطاق ، لمساعدة عملاء المؤسسات الصينية في الخارج على تسريع توسعهم في السوق العالمية.
إن "حرب الألف نموذج" على وشك أن تندلع ، لكن ما زال الوقت مبكرًا للدخول حقًا في مرحلة الأمواج الكبيرة التي تغسل الرمال. وعلى العموم ، لا تزال النماذج الكبيرة الحجم في مرحلة مبكرة نسبيًا من التطور. على الرغم من ذلك تتركز النماذج الكبيرة الحجم في الصناعة ، ومن الواضح أن هناك مساحة أكبر لهذا المسار.
بأخذ النموذج الكبير للصناعة المالية كمثال ، يتم تقسيمه إلى مجالات مختلفة مثل شركات الأوراق المالية والتأمين والبنوك والتمويل الجديد ، وتنقسم المهام النهائية لكل مجال إلى عشرات أو مئات المهام الفرعية.
"اللحظة الأكثر أهمية هي عندما تستند إلى النموذج الأساسي ، يمكن تكييف SFT والآليات والهياكل الأخرى بكفاءة مع المهام النهائية ، وعندما يكون للمهام النهائية للصناعة المالية أو نماذج الصناعة الأخرى تأثير كبير." في Alibaba وفقًا لـ Chen Haiqing ، رئيس مركز Moyuan Innovation Business Center ، إنه مجرد بداية لنماذج وسيناريوهات الصناعة الكبيرة للتدريب المستمر من خلال بعض البيانات العالمية غير المنظمة.
** اختيار معقول وواقعي **
إذا أرادت إحدى المؤسسات إنشاء نموذج أساسي واسع النطاق بمئات المليارات من المعلمات ، فإنها تحتاج إلى قوة حوسبة تزيد عن 10000 بطاقة في مجموعة أحادية الجهاز ، ليس فقط بطاقة GPU ، ولكن أيضًا استخدام موارد مجموعة GPU ، وهو ما لا تستطيع معظم الشركات القيام به.
من الواضح أن نموذج الصناعة الكبيرة أسهل في إدراكه ، وله أيضًا إمكانية تطبيق أوسع.
"يمكن للنماذج الكبيرة تمكين الآلاف من الصناعات ، ولكن يجب أن يكون لديك فهم جيد لسيناريوهات آلاف الصناعات ، ولا يمكنك توقع تدريب مئات المليارات أو التريليونات من النماذج الكبيرة ، والتي يمكن استخدامها بسهولة من قبل مستخدمي المؤسسة ، قال تشو مينغ ، مؤسس لانتشو تكنولوجي. "من النموذج العام إلى نموذج الصناعة ، من الضروري القيام بالميل الأخير لسيناريو المستخدم."
بعد تقييم الاستثمار المطلوب للنموذج الأساسي واسع النطاق ووزن الإيجابيات والسلبيات والمكاسب والخسائر ، تحول عملاء المؤسسات بسرعة إلى نموذج الصناعة واسع النطاق ، وخصص المصنعون المزيد من الطاقة له.
قال Tang Daosheng بصراحة إن النماذج واسعة النطاق الحالية للأغراض العامة يتم تدريبها بشكل عام على أساس الأدبيات العامة الواسعة ومعلومات الشبكة. قد تحتوي المعلومات الموجودة على الإنترنت على أخطاء وإشاعات وتحيزات. لا يتم تجميع العديد من المعارف المهنية وبيانات الصناعة بشكل كافٍ ، ينتج عن النموذج الخاص بالصناعة. الدقة والدقة ليست كافية ، و "ضوضاء" البيانات كبيرة جدًا.
ومع ذلك ، في العديد من السيناريوهات الصناعية ، يكون لدى المستخدمين متطلبات عالية للخدمات المهنية التي تقدمها الشركات ، ويكون تحملهم للأخطاء منخفضًا. بمجرد أن تقدم الشركة معلومات خاطئة ، فقد يتسبب ذلك في مسؤولية قانونية ضخمة أو أزمة علاقات عامة. لذلك ، يجب أن تكون النماذج واسعة النطاق التي تستخدمها المؤسسات قابلة للتحكم والتتبع والتصحيح ، ويجب اختبارها بشكل متكرر وكامل قبل إطلاقها.
"نعتقد أن العملاء بحاجة إلى المزيد من نماذج الصناعة الخاصة بالصناعة ، إلى جانب البيانات الخاصة بالشركة للتدريب أو الضبط الدقيق ، من أجل إنشاء خدمات ذكية عملية للغاية. ما تحتاجه الشركات هو حل المشكلة حقًا في سيناريوهات فعلية. حل مشكلة معينة بدلا من حل 70٪ -80٪ من المشكلة في 100 مشهد ".
قال Zhu Yong ، نائب رئيس Baidu Smart Cloud ، أيضًا: "من الوضع في الداخل والخارج ، يمكننا أن نرى أنه لا يوجد الكثير من النماذج ذات الأغراض العامة. فبعض الشركات المصنعة في السوق تصنع في الواقع نماذج صغيرة نسبيًا. على العكس من ذلك ، تعتبر نماذج المجال ذات أهمية خاصة ، لأن النموذج العام لديه فقط القدرة على المعرفة العامة ، يمكن أن يتماشى نموذج المجال مع توقعات المهام الخاصة بصناعات ومجالات محددة ، وحل المشكلات الفعلية للأعمال. هذه العملية مهمة للغاية ، لكن التكلفة والموارد المطلوبة لهذه العملية أقل بكثير من البدء من الصفر ، افعل النموذج العام الأساسي ".
في الوقت نفسه ، رأى أيضًا أنه قد يكون هناك عدد قليل فقط من النماذج الأساسية (النماذج العامة الأساسية) في المستقبل ، ولكن جنبًا إلى جنب مع البيانات في المجال المهني والصناعة تعرف كيف ، ستنمو أنواع مختلفة من نماذج المجال عليها. ستكون نماذج المجال هذه مزدهرة للغاية في المستقبل وستدعم الطبقة العليا تطبيقات المجال المزدهرة.
بأخذ النموذج الكبير لصناعة الطاقة "State Grid-Baidu Wenxin" الذي أنشأته Baidu Smart Cloud و State Grid كمثال ، قدمت Baidu Smart Cloud ، جنبًا إلى جنب مع خبراء State Grid ، العينات التي جمعتها State Grid في أعمال الطاقة في بيانات النموذج العام واسع النطاق والمعرفة الفريدة ، وفي التدريب ، تجمع بين خبرة كلا الطرفين في خوارزمية ما قبل التدريب والأعمال والخوارزمية في مجال الطاقة ، وخوارزميات التصميم مثل تمييز الكيانات في مجال الطاقة وتمييز المستندات في مجال الطاقة كمهام ما قبل التدريب ، بحيث يمكن لنموذج Wenxin الكبير أن يتعلم القوة في عمق المعرفة المهنية ، وذلك لحل مشاكل الأعمال العملية في مجال الطاقة حقًا ، وتحقيق الغرض من خفض التكاليف وزيادة الكفاءة.
قال Zhu Yong إن الاختلاف بين النموذج العام ونموذج المجال يمكن مقارنته بشخص لديه نطاق واسع من المعرفة ذهب إلى الجامعة. قد يعرف بعض المعرفة الطبية ، لكنه لا يستطيع تشخيص المرضى وليس طبيبًا محترفًا . يتمثل نموذج المجال في تعلم المعرفة الطبية بعمق على أساس القدرة العامة القوية ، وأن يصبح طبيبًا محترفًا يمكنه المساهمة بقيمة في المجال الطبي.
من نموذج عام مع مجموعة واسعة من المعرفة إلى نموذج طبي احترافي ، فإن تكلفة الموارد المطلوبة في هذه العملية أقل بكثير من تكلفة بناء نموذج عام كبير من الصفر ، لكنه يؤكد أن هناك بيانات مهنية ، يجب أن تكون هناك إنها مدفوعة بمهام في المجال المهني لتحفيزها على إنتاج مثل هذه القدرات.
** كيف نصنع نموذجًا صناعيًا **
يعد النموذج الكبير بحد ذاته شيئًا جديدًا أدى إلى تغيير نموذج تطوير البرامج السابق.يحتاج المصنعون إلى سلسلة أدوات ومنصة جديدة لمساعدة العملاء على صقل نموذج الصناعة الكبير في وقت مبكر وأسرع.
مع ظهور حقبة النموذج الكبير ، سيتم تحسين كفاءة الميل الأخير بشكل كبير. ذكر Zhou Ming أن جيلًا جديدًا من نماذج تطوير البرمجيات آخذ في الظهور ، يعتمد بشكل أساسي على حقيقة أن المؤسسات توفر العديد من المحركات الوظيفية ، والمستخدمون الآن مساعدين لتحسين الكفاءة. وعلى هذا الأساس ، من السهل إنشاء تطبيق جديد.
خذ منصة نموذج Wenxin Qianfan واسعة النطاق كمثال ، فهي عبارة عن منصة واحدة لتطوير النماذج واسعة النطاق وتشغيل الخدمة لمطوري المؤسسات. لا يوفر فقط النموذج الأساسي (ERNIE-Bot) ونماذج كبيرة مفتوحة المصدر تابعة لجهات خارجية ، ولكنه يوفر أيضًا أدوات تطوير متنوعة للذكاء الاصطناعي وبيئة تطوير كاملة لتسهيل العملاء على استخدام تطبيقات النماذج الكبيرة وتطويرها بسهولة.
بالنسبة لإدارة البيانات ، والنموذج الآلي SFT ، والنشر السحابي لخدمات التفكير ، يأمل المصنعون في تحقيق خدمات تخصيص النموذج على نطاق واسع وقفة واحدة. تتشابه إمكانيات منصات بناء النماذج واسعة النطاق لمصنّعين مختلفين بشكل أساسي ، ويكمن الاختلاف في سهولة الاستخدام وجودة التأثير والبرامج والأجهزة المدعومة.
"صنع نموذج كبير ليس رخيصًا في الواقع ، ولكن هناك سببان فقط للترويج لخدمة النموذج الكبير في النهاية: الأول هو أن تأثير النموذج أفضل ، وتأثير النموذج ليس جيدًا. وقال بايدو شين تشو ، المدير العام لـ Smart Cloud AI و Big Data Platform ، وغني عن القول ، أن التكلفة الثانية.
في الواقع ، يجب أن يعتمد نموذج الصناعة على النموذج العام. على سبيل المثال ، في التعليم العام ، إذا لم يكن هناك نموذج عام أفضل ، فمن المستحيل التحدث عن تأثير التطبيق في صناعة معينة. يُعد Bloomberg GPT الذي تم إطلاقه بالاشتراك بين Bloomberg و Johns Hopkins مثالاً على ذلك ، ففي توزيع البيانات ، تمثل بيانات النموذج الأساسي العام نصف ، والبيانات العامة للصناعة المالية تمثل النصف ، وبيانات بلومبيرج الخاصة تمثل 0.6٪.
"لكي يحقق أي نموذج مستوى أفضل من الذكاء أو القدرات الأساسية ، يجب عليه تدريب النموذج الأساسي بعدد جيد نسبيًا من المعلمات ، ثم دمج بعض البيانات المهنية الصناعية في النموذج الأساسي لعمل نموذج صناعي." قال تشو.
تتمثل فكرة Baidu في إطلاق "Big guy" (Wenxin Yiyan) ومنصة أدوات كاملة جدًا (Wenxin Qianfan) ، ثم تقديم خدمات نموذجية متمايزة وفقًا للاحتياجات الفعلية للعملاء لمساعدة العملاء على اتخاذ الخيار الأكثر فعالية من حيث التكلفة. نعتقد أن السعر لن يصبح عنق الزجاجة للشركات لاحتضان النماذج الكبيرة.
بالإضافة إلى تكاليف استدعاء النماذج وتكاليف التدريب ، تساعد Baidu الشركات أيضًا على خفض التكاليف بشكل أكبر.إذا ركزت الشركات فقط على مجالاتها الضيقة نسبيًا ، فإن Baidu لديها أيضًا إصدارًا بمعايير منخفضة نسبيًا ، بحيث مع ضمان تأثير النموذج ، استخدام أو تكلفة نماذج التدريب ستنخفض بشكل كبير.
في الواقع ، لا يوجد معيار عالمي لتكلفة بناء نموذج صناعي كبير.
بادئ ذي بدء ، تتميز النماذج الكبيرة الأساسية المختلفة بمواصفات مختلفة للمعلمات ، ويجب أن يتغير الاستثمار في البرامج والأجهزة ديناميكيًا وفقًا للمعايير والقدرات الأساسية للنموذج. إذا كانت المعلمة عشرات المليارات ، فيمكن أيضًا تشغيل بطاقة A100 وبدء المهام النهائية.
تندرج متطلبات سيناريو التطبيق المركز نسبيًا الحالية في هذه الفئة ، مثل الإجابة الذكية على الأسئلة ، والكتابة الذكية ، والإبداع الذكي في إدارة المعرفة ، بالإضافة إلى سيناريوهات التسويق عبر الإنترنت ومتطلبات إنشاء التعليمات البرمجية.
ثانيًا ، ترتبط التكلفة بكمية البيانات واتجاه التطبيق. يعتمد تسعير النموذج العالمي الحالي على نطاق واسع على 1000 Token كوحدة أساسية. إذا كانت المهام النهائية لمؤسسة ما بسيطة للغاية ويمكن إجراؤها بعشرات الآلاف فقط من الرموز المميزة ، فإن تكلفتها منخفضة جدًا وتتطلب عددًا قليلاً جدًا من بطاقات GPU. عادةً ما تكون كمية البيانات المطلوبة لبناء نموذج صناعي كبير في G أو حتى T ، لذا فإن تكلفة التدريب دون اتصال بالإنترنت ستكون عالية جدًا.
** من يدير السباق؟ **
توافد اللاعبون على مسار النموذج واسع النطاق ، هذه المرة ، لم تنضم شركات الإنترنت من الدرجة الأولى فحسب ، بل انضم أيضًا المزيد من رواد الصناعة والشركات الناشئة.
ما هي الصناعات التي يمكن أن تأخذ زمام المبادرة في الاختراق؟ ربما يمكن رؤيته من الصناعة التي تقع فيها حالة التعاون. كما هو موضح في الجدول في بداية المقال ، يتم استخدام التمويل والرعاية الطبية والتعليم والقيادة الذاتية وغيرها من المجالات بشكل متكرر.
على سبيل المثال ، عندما أصدرت Alibaba Cloud نموذج Tongyi الكبير في أبريل ، أعلنت أنها أطلقت استكشافات تعاونية مع عدد من الشركات. وتشمل الدفعة الأولى من الشركات التعاونية OPPO Andes Smart Cloud و Geely Automobile و Zhiji Automobile و Chery New Energy و Momo Zhixing ، Swire Coca-Cola ، Bosideng ، Palm Technology ، إلخ. وفقًا للتقارير ، فإن الصناعة المالية وصناعة البيع بالتجزئة وبعض السيناريوهات والصناعات واسعة النطاق الموجهة للمستهلكين قد جمعت الكثير من البيانات العامة وبيانات السيناريو ، وهو أمر مناسب لبناء المؤسسات أو النماذج الخاصة بالصناعة.
وفقًا للمعلومات العامة ، وصل عدد نماذج الصناعة واسعة النطاق لشركة Baidu Wenxin إلى 11 نموذجًا ، تغطي الطاقة والكهرباء ، والتمويل ، والفضاء ، والإعلام ، والأفلام والتلفزيون ، والسيارات ، والإدارة الحضرية ، والغاز ، والتأمين ، وتصنيع الإلكترونيات ، والعلوم الاجتماعية.
تتضمن الدفعة الأولى المكونة من عشر حالات تطبيق نموذجية كبيرة الحجم في صناعة الذكاء الاصطناعي في بكين والتي صدرت في 27 يونيو الطاقة والكهرباء ، والصحة الطبية ، والتمويل ، والقيادة الذاتية ، والبناء ، والبحث العلمي ، والحياة ، ومجالات الأسئلة والأجوبة. يُذكر أنه خلال الفترة من 27 يونيو إلى 30 يوليو ، ستركز لجنة بكين للعلوم والتكنولوجيا ولجنة إدارة Zhongguancun أيضًا على المجالات الرئيسية مثل الإدارة الحضرية ، والصحة الطبية ، والبحث العلمي ، والتمويل الذكي ، والحياة الذكية ، والحياة الذكية. المدن ، وموضوعات الابتكار المستهدفة في المدينة. ، ستجمع أكثر من 80 مشروع حالة تطبيق نموذج صناعي واسع النطاق.
لكن المزيد من العملاء يواجهون موجة جديدة من تراكم المعرفة وعملية التعلم.
"عندما تواصلنا مع العملاء ، وجدنا أن العديد من العملاء لا يعرفون الكثير عن نماذج الصناعة ، لكنهم سيأخذون زمام المبادرة لطلب نماذج الصناعة في بايدو." قال لي جينغ تشيو ، نائب المدير العام لمنصة Baidu Smart Cloud AI ، أن في هذا الوقت ، سيتم دمجه على وجه التحديد مع الاستخدام الفعلي للمؤسسات. قم بتحليل احتياجات المنتجات والعملاء ، مثل نوع القدرات التي تريد أن يمتلكها نموذج الصناعة ، والأنظمة أو التطبيقات التي يجب استخدامها ، ومن سيستخدم هذه التطبيقات ، وما هي التأثيرات التي تأمل في تحقيقها ... بعد طرح هذه الأسئلة ، ستجد العملاء حقًا. المطلوب هو نموذج كبير يعتمد على سلسلة أدوات Wenxin Qianfan SFT ، أو نموذج مُدرب مسبقًا للصناعة. يحتاج الأخير إلى عدة أشهر على الأقل ، أو حتى العام الماضي ، للبناء والنشر — بدءًا من المشكلات الفنية مثل معالجة البيانات ، وتخصيص الموارد في طبقة طاقة الحوسبة ، إلى التدريب طويل الأجل على البيانات المشتركة في الصناعة.
من صخب النموذج الأساسي واسع النطاق إلى بداية نموذج الصناعة واسع النطاق ، مع دخول النصف الثاني من عام 2023 ، سيتم تسريع تحول حقيقي للأعمال.
من المثير للاهتمام أيضًا مقارنة مسارات الشركات المصنعة المحلية مثل Baidu و OpenAI / Microsoft في مجال النماذج واسعة النطاق.عندما أظهر ChatGPT شعبية على مستوى الظاهرة العالمية ، تساءلت بعض الأصوات عن سبب عدم قدرة الصين على إنتاج ChatGPT. بالطبع ، هناك هي بيئة تقنية في النهاية ، لا يزال لدى العديد من الأشخاص إجماع سطحي - "الذكاء الاصطناعي في الصين يميل أكثر إلى تطبيقات الأعمال وقدرات التسويق". وبصراحة ، فإن الذكاء الاصطناعي في الصين لديه صبر أقل ويريد جني الأموال.
ولكن من ناحية أخرى ، فإن السوق هو أكبر قوة دافعة للتطور التكنولوجي ، وقد أدى فهم الوقت والإيقاع إلى نتائج مختلفة. خذ نموذج الصناعة على نطاق واسع كمثال. إما أن Microsoft تنتظر مزيدًا من النضج للتكنولوجيا ، أو تشعر أن الوقت لم يحن بعد ، وقد فات الأوان. ينتقل المصنعون المحليون بسرعة من الأساسي الكبير- نموذج مصغر لنموذج الصناعة على نطاق واسع. تحافظ على حيوية دائمة.
تضيع في الشرق ، وتحصد في التوت ، من حيث النتائج ، ليس بالأمر السيئ أن النماذج الكبيرة للصناعة المحلية تعمل بسرعة.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
نموذج الصناعة ، افتح الكتاب!
المصدر: Titanium Media ، المؤلف: Zhang Shuai
"يبدو أن Wenxinyiyan قد تم إطلاقه بسرعة. أعتقد أن هذا الشيء ليس لكسب المال على الإطلاق ، ولكن لمواكبة طفرة ChatGPT. النموذج الكبير للصناعة هو ما يمكن أن يولد قيمة تجارية حقًا." بعد فترة وجيزة من إطلاق Baidu قال Wenxinyiyan ، موظف سابق في Baidu لـ Titanium Media ، "عندما لم تكن OpenAI مشهورة جدًا العام الماضي ، قاد السيد Wang (Baidu CTO Wang Haifeng) فريقًا لبناء 10 نماذج كبيرة الحجم ، بما في ذلك نماذج صناعية واسعة النطاق. في ذلك الوقت ، لم يكن هناك الكثير من الاهتمام خارج الصناعة ، ولكن إذا نظرت إلى تخطيط Baidu الآن ، فإن نموذج الصناعة الكبيرة هو في الواقع تخطيط تطلعي ، أقدم من OpenAI و Microsoft. "
اليوم ، بعد صخب وضجيج النماذج واسعة النطاق للأغراض العامة ، تكتسب نماذج الصناعة زخمًا تدريجيًا ، وهو ما يؤكد أيضًا هذه الحقيقة: النماذج الأساسية واسعة النطاق مثل ChatGPT تكسب "البكاء" ، والتي تلعب إلى حد كبير دورًا في تثقيف السوق وتشكيل الإدراك ، سيتم تنفيذ الذكاء الاصطناعي حقًا وكسب الأموال الحالية ، ولكنه يعتمد أيضًا على نموذج الصناعة الكبير.
حتى في الأسواق الخارجية ، ضعفت ChatGPT ، كجزء من سمات منتجات C-end تدريجيًا. ووفقًا لبيانات موقع مماثل ، كان معدل نمو زيارات ChatGPT في المرحلة المبكرة مذهلاً. وكان معدل النمو الشهري 131.6 ٪ في يناير و 62.5 ٪ في فبراير. كانت 55.8 ٪ في مارس ، وتباطأت بشكل ملحوظ في أبريل ، بمعدل نمو شهري قدره 12.6 ٪. وبحلول مايو ، تغير هذا الرقم إلى 2.8 ٪ ، وهو من المتوقع أن يكون معدل النمو على أساس شهري في يونيو سلبيًا.
"أعتقد أن الكثيرين منا قد جربوا ChatGPT ، وأعتقد أن العديد من الأشخاص قد وضعوها جانبًا بعد تجربتها ، لأنها منفصلة بشكل أساسي عن عملنا في الوقت الحالي ، لذلك قمنا بوضعها بعد استخدامها. ولكني ما زلت آمل قال وي تشينغ ، كبير مسؤولي التكنولوجيا في مايكروسوفت (الصين) ، سابقًا.
يعد حل الجانب B المستند إلى ChatGPT أو النماذج الكبيرة طريقة جيدة لحل الفصل بين النماذج الكبيرة والمشاهد.
على الصعيد الدولي ، بدأت الشركات الكبرى مثل Microsoft و Amazon في البحث عن مسارات للتسويق من الخدمات على مستوى المؤسسات ، وبدأت في استكشاف العديد من الصناعات ؛ محليًا ، تعمل Baidu و Alibaba و Tencent و Huawei على تسريع الاستثمار في الصناعة واسعة النطاق عارضات ازياء. بالإضافة إلى ذلك ، يستكشف العديد من قادة الصناعة والشركات الناشئة في جميع أنحاء العالم أيضًا إمكانية وجود نماذج صناعية واسعة النطاق. ومؤخراً ، أصدرت لجنة العلوم والتكنولوجيا لبلدية بكين ولجنة إدارة Zhongguancun الدفعة الأولى من 10 حالات تطبيق من نماذج صناعة الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق في بكين. بالإضافة إلى ذلك ، وصل حجم عمليات الدمج والاستحواذ على طرق التكنولوجيا ذات الصلة إلى مستويات عالية جديدة ...
** الترقية: حرب الألف عارض **
إذا كان النموذج الأساسي هو "حرب المائة نموذج" ، فإن نموذج الصناعة واسع النطاق هو "حرب من طراز ألف". تمامًا مثل الجذع الذي ينمو فروعًا ، يمكن لكل مصنع أساسي للنماذج الكبيرة احتضان العديد من النماذج الصناعية واسعة النطاق . بالإجماع.
"على الرغم من أن كل شخص لديه توقعات عالية للنموذج واسع النطاق للأغراض العامة ، إلا أنه ليس بالضرورة الحل الأمثل لتلبية احتياجات سيناريوهات الصناعة." في 19 يونيو ، في مؤتمر Tencent Cloud Industry على نطاق واسع ، نائب تنفيذي أول قال رئيس مجموعة Tencent ، Cloud وتانغ Daosheng ، الرئيس التنفيذي لمجموعة Smart Industry Business Group.
في حالة عدم قيام Hunyuan Assistant بإصدارها للجمهور ، فقد تولى Tencent زمام المبادرة في إطلاق نماذج صناعية واسعة النطاق. بالاعتماد على منصة Tencent Cloud TI لبناء مجموعة مختارة من نماذج الصناعة على نطاق واسع ، فإنها توفر للعملاء واحدًا- إيقاف خدمات MaaS ومساعدة عملاء الشركات على بناء نماذج حصرية واسعة النطاق وتطبيق ذكي. علم من Tencent أن Tencent ستصدر معلومات رسمية حول النموذج العام لـ C-end في المستقبل.
قد تُفهم هذه السلسلة من الإجراءات على أنها ، بغض النظر عن تأثير نموذج Hunyuan الأساسي واسع النطاق والتقدم المحرز فيه ، يعد الإصدار ذو الأولوية للنموذج واسع النطاق للصناعة خطوة ضرورية لشركة Tencent لضمان سمعتها الخاصة والاستيلاء على عملاء السوق عندما العملاء في حاجة ماسة.
في وقت سابق ، ذكر Tian Qi ، كبير العلماء في مجال الذكاء الاصطناعي في Huawei Cloud ، أن Huawei تقسم النموذج الكبير إلى ثلاثة مستويات ، L0 ، L1 ، L2 ، و L0 هو ما يسميه الجميع النموذج العام الأساسي ، مثل GPT-3 ، في النموذج الأساسي L0 على أساس ، بالإضافة إلى بيانات الصناعة ، فإن نموذج الصناعة الكبير الذي تم الحصول عليه عن طريق التدريب المختلط هو L1.
بعد ذلك ، يتم نشر L1 لسيناريوهات تقسيم فرعي محددة لآلاف الصناعات النهائية ، ويتم الحصول على نموذج المهمة L2 لسيناريوهات التقسيم الفرعي. من أجل تقليل تكاليف الإنتاج وتحسين الكفاءة في أقرب وقت ممكن ، كيفية إنتاج نماذج L2 بسرعة من الحجم الكبير نموذج الصناعة L1 ، ونشر نموذج L2 على جانب الجهاز وجانب الحافة والجانب السحابي مسألة مهمة للغاية.
يمكن أن نرى في جدول أعمال مؤتمر مطوري Huawei القادم في يوليو أن Huawei Cloud ستجري سلسلة من التفسيرات والإصدارات حول كيفية تحسين نموذج Pangu من نموذج أساسي إلى نموذج صناعي.
في قمة Alibaba Cloud لهذا العام ، قال Zhou Jingren CTO في Alibaba Cloud أيضًا: "اليوم لا تحتاج جميع الشركات إلى بدء التدريب من نقطة الصفر ، ولا تحتاج إلى أن يبدأ الجميع من الصفر لإنشاء مجموعة متنوعة من المجموعات ، بما في ذلك عدد كبير من قوة الحوسبة الموارد ، للنمو من الصفر. سلسلة من التخصيص للنموذج ، نأمل أنه بناءً على نموذج Tongyi Qianwen اليوم ، جنبًا إلى جنب مع سيناريو المؤسسة ونظام معرفة المؤسسة والاحتياجات الخاصة للمؤسسة في الصناعة ، فإن كل نموذج خاص بالمؤسسة يتم إنشاؤها ".
تقوم Microsoft أيضًا بصنع نموذج الصناعة الخاص بها. في أبريل ، في الصين ، أصدرت النسخة الدولية من Microsoft Azure OpenAI Service أول ثلاث مجموعات من سيناريوهات صناعة الابتكار العالمية Azure لتجارة التجزئة الإلكترونية والتصنيع والمجالات الرقمية الأصلية ، ودمج GPT-3 و GPT-4 لمستخدمي المؤسسات المحلية في الخارج. ، Codex ، DALL-E ، و ChatGPT على مستوى المؤسسة ، خمس خدمات نموذجية واسعة النطاق ، لمساعدة عملاء المؤسسات الصينية في الخارج على تسريع توسعهم في السوق العالمية.
إن "حرب الألف نموذج" على وشك أن تندلع ، لكن ما زال الوقت مبكرًا للدخول حقًا في مرحلة الأمواج الكبيرة التي تغسل الرمال. وعلى العموم ، لا تزال النماذج الكبيرة الحجم في مرحلة مبكرة نسبيًا من التطور. على الرغم من ذلك تتركز النماذج الكبيرة الحجم في الصناعة ، ومن الواضح أن هناك مساحة أكبر لهذا المسار.
بأخذ النموذج الكبير للصناعة المالية كمثال ، يتم تقسيمه إلى مجالات مختلفة مثل شركات الأوراق المالية والتأمين والبنوك والتمويل الجديد ، وتنقسم المهام النهائية لكل مجال إلى عشرات أو مئات المهام الفرعية.
"اللحظة الأكثر أهمية هي عندما تستند إلى النموذج الأساسي ، يمكن تكييف SFT والآليات والهياكل الأخرى بكفاءة مع المهام النهائية ، وعندما يكون للمهام النهائية للصناعة المالية أو نماذج الصناعة الأخرى تأثير كبير." في Alibaba وفقًا لـ Chen Haiqing ، رئيس مركز Moyuan Innovation Business Center ، إنه مجرد بداية لنماذج وسيناريوهات الصناعة الكبيرة للتدريب المستمر من خلال بعض البيانات العالمية غير المنظمة.
** اختيار معقول وواقعي **
إذا أرادت إحدى المؤسسات إنشاء نموذج أساسي واسع النطاق بمئات المليارات من المعلمات ، فإنها تحتاج إلى قوة حوسبة تزيد عن 10000 بطاقة في مجموعة أحادية الجهاز ، ليس فقط بطاقة GPU ، ولكن أيضًا استخدام موارد مجموعة GPU ، وهو ما لا تستطيع معظم الشركات القيام به.
من الواضح أن نموذج الصناعة الكبيرة أسهل في إدراكه ، وله أيضًا إمكانية تطبيق أوسع.
"يمكن للنماذج الكبيرة تمكين الآلاف من الصناعات ، ولكن يجب أن يكون لديك فهم جيد لسيناريوهات آلاف الصناعات ، ولا يمكنك توقع تدريب مئات المليارات أو التريليونات من النماذج الكبيرة ، والتي يمكن استخدامها بسهولة من قبل مستخدمي المؤسسة ، قال تشو مينغ ، مؤسس لانتشو تكنولوجي. "من النموذج العام إلى نموذج الصناعة ، من الضروري القيام بالميل الأخير لسيناريو المستخدم."
بعد تقييم الاستثمار المطلوب للنموذج الأساسي واسع النطاق ووزن الإيجابيات والسلبيات والمكاسب والخسائر ، تحول عملاء المؤسسات بسرعة إلى نموذج الصناعة واسع النطاق ، وخصص المصنعون المزيد من الطاقة له.
قال Tang Daosheng بصراحة إن النماذج واسعة النطاق الحالية للأغراض العامة يتم تدريبها بشكل عام على أساس الأدبيات العامة الواسعة ومعلومات الشبكة. قد تحتوي المعلومات الموجودة على الإنترنت على أخطاء وإشاعات وتحيزات. لا يتم تجميع العديد من المعارف المهنية وبيانات الصناعة بشكل كافٍ ، ينتج عن النموذج الخاص بالصناعة. الدقة والدقة ليست كافية ، و "ضوضاء" البيانات كبيرة جدًا.
ومع ذلك ، في العديد من السيناريوهات الصناعية ، يكون لدى المستخدمين متطلبات عالية للخدمات المهنية التي تقدمها الشركات ، ويكون تحملهم للأخطاء منخفضًا. بمجرد أن تقدم الشركة معلومات خاطئة ، فقد يتسبب ذلك في مسؤولية قانونية ضخمة أو أزمة علاقات عامة. لذلك ، يجب أن تكون النماذج واسعة النطاق التي تستخدمها المؤسسات قابلة للتحكم والتتبع والتصحيح ، ويجب اختبارها بشكل متكرر وكامل قبل إطلاقها.
"نعتقد أن العملاء بحاجة إلى المزيد من نماذج الصناعة الخاصة بالصناعة ، إلى جانب البيانات الخاصة بالشركة للتدريب أو الضبط الدقيق ، من أجل إنشاء خدمات ذكية عملية للغاية. ما تحتاجه الشركات هو حل المشكلة حقًا في سيناريوهات فعلية. حل مشكلة معينة بدلا من حل 70٪ -80٪ من المشكلة في 100 مشهد ".
قال Zhu Yong ، نائب رئيس Baidu Smart Cloud ، أيضًا: "من الوضع في الداخل والخارج ، يمكننا أن نرى أنه لا يوجد الكثير من النماذج ذات الأغراض العامة. فبعض الشركات المصنعة في السوق تصنع في الواقع نماذج صغيرة نسبيًا. على العكس من ذلك ، تعتبر نماذج المجال ذات أهمية خاصة ، لأن النموذج العام لديه فقط القدرة على المعرفة العامة ، يمكن أن يتماشى نموذج المجال مع توقعات المهام الخاصة بصناعات ومجالات محددة ، وحل المشكلات الفعلية للأعمال. هذه العملية مهمة للغاية ، لكن التكلفة والموارد المطلوبة لهذه العملية أقل بكثير من البدء من الصفر ، افعل النموذج العام الأساسي ".
في الوقت نفسه ، رأى أيضًا أنه قد يكون هناك عدد قليل فقط من النماذج الأساسية (النماذج العامة الأساسية) في المستقبل ، ولكن جنبًا إلى جنب مع البيانات في المجال المهني والصناعة تعرف كيف ، ستنمو أنواع مختلفة من نماذج المجال عليها. ستكون نماذج المجال هذه مزدهرة للغاية في المستقبل وستدعم الطبقة العليا تطبيقات المجال المزدهرة.
بأخذ النموذج الكبير لصناعة الطاقة "State Grid-Baidu Wenxin" الذي أنشأته Baidu Smart Cloud و State Grid كمثال ، قدمت Baidu Smart Cloud ، جنبًا إلى جنب مع خبراء State Grid ، العينات التي جمعتها State Grid في أعمال الطاقة في بيانات النموذج العام واسع النطاق والمعرفة الفريدة ، وفي التدريب ، تجمع بين خبرة كلا الطرفين في خوارزمية ما قبل التدريب والأعمال والخوارزمية في مجال الطاقة ، وخوارزميات التصميم مثل تمييز الكيانات في مجال الطاقة وتمييز المستندات في مجال الطاقة كمهام ما قبل التدريب ، بحيث يمكن لنموذج Wenxin الكبير أن يتعلم القوة في عمق المعرفة المهنية ، وذلك لحل مشاكل الأعمال العملية في مجال الطاقة حقًا ، وتحقيق الغرض من خفض التكاليف وزيادة الكفاءة.
قال Zhu Yong إن الاختلاف بين النموذج العام ونموذج المجال يمكن مقارنته بشخص لديه نطاق واسع من المعرفة ذهب إلى الجامعة. قد يعرف بعض المعرفة الطبية ، لكنه لا يستطيع تشخيص المرضى وليس طبيبًا محترفًا . يتمثل نموذج المجال في تعلم المعرفة الطبية بعمق على أساس القدرة العامة القوية ، وأن يصبح طبيبًا محترفًا يمكنه المساهمة بقيمة في المجال الطبي.
من نموذج عام مع مجموعة واسعة من المعرفة إلى نموذج طبي احترافي ، فإن تكلفة الموارد المطلوبة في هذه العملية أقل بكثير من تكلفة بناء نموذج عام كبير من الصفر ، لكنه يؤكد أن هناك بيانات مهنية ، يجب أن تكون هناك إنها مدفوعة بمهام في المجال المهني لتحفيزها على إنتاج مثل هذه القدرات.
** كيف نصنع نموذجًا صناعيًا **
يعد النموذج الكبير بحد ذاته شيئًا جديدًا أدى إلى تغيير نموذج تطوير البرامج السابق.يحتاج المصنعون إلى سلسلة أدوات ومنصة جديدة لمساعدة العملاء على صقل نموذج الصناعة الكبير في وقت مبكر وأسرع.
مع ظهور حقبة النموذج الكبير ، سيتم تحسين كفاءة الميل الأخير بشكل كبير. ذكر Zhou Ming أن جيلًا جديدًا من نماذج تطوير البرمجيات آخذ في الظهور ، يعتمد بشكل أساسي على حقيقة أن المؤسسات توفر العديد من المحركات الوظيفية ، والمستخدمون الآن مساعدين لتحسين الكفاءة. وعلى هذا الأساس ، من السهل إنشاء تطبيق جديد.
خذ منصة نموذج Wenxin Qianfan واسعة النطاق كمثال ، فهي عبارة عن منصة واحدة لتطوير النماذج واسعة النطاق وتشغيل الخدمة لمطوري المؤسسات. لا يوفر فقط النموذج الأساسي (ERNIE-Bot) ونماذج كبيرة مفتوحة المصدر تابعة لجهات خارجية ، ولكنه يوفر أيضًا أدوات تطوير متنوعة للذكاء الاصطناعي وبيئة تطوير كاملة لتسهيل العملاء على استخدام تطبيقات النماذج الكبيرة وتطويرها بسهولة.
بالنسبة لإدارة البيانات ، والنموذج الآلي SFT ، والنشر السحابي لخدمات التفكير ، يأمل المصنعون في تحقيق خدمات تخصيص النموذج على نطاق واسع وقفة واحدة. تتشابه إمكانيات منصات بناء النماذج واسعة النطاق لمصنّعين مختلفين بشكل أساسي ، ويكمن الاختلاف في سهولة الاستخدام وجودة التأثير والبرامج والأجهزة المدعومة.
"صنع نموذج كبير ليس رخيصًا في الواقع ، ولكن هناك سببان فقط للترويج لخدمة النموذج الكبير في النهاية: الأول هو أن تأثير النموذج أفضل ، وتأثير النموذج ليس جيدًا. وقال بايدو شين تشو ، المدير العام لـ Smart Cloud AI و Big Data Platform ، وغني عن القول ، أن التكلفة الثانية.
في الواقع ، يجب أن يعتمد نموذج الصناعة على النموذج العام. على سبيل المثال ، في التعليم العام ، إذا لم يكن هناك نموذج عام أفضل ، فمن المستحيل التحدث عن تأثير التطبيق في صناعة معينة. يُعد Bloomberg GPT الذي تم إطلاقه بالاشتراك بين Bloomberg و Johns Hopkins مثالاً على ذلك ، ففي توزيع البيانات ، تمثل بيانات النموذج الأساسي العام نصف ، والبيانات العامة للصناعة المالية تمثل النصف ، وبيانات بلومبيرج الخاصة تمثل 0.6٪.
"لكي يحقق أي نموذج مستوى أفضل من الذكاء أو القدرات الأساسية ، يجب عليه تدريب النموذج الأساسي بعدد جيد نسبيًا من المعلمات ، ثم دمج بعض البيانات المهنية الصناعية في النموذج الأساسي لعمل نموذج صناعي." قال تشو.
تتمثل فكرة Baidu في إطلاق "Big guy" (Wenxin Yiyan) ومنصة أدوات كاملة جدًا (Wenxin Qianfan) ، ثم تقديم خدمات نموذجية متمايزة وفقًا للاحتياجات الفعلية للعملاء لمساعدة العملاء على اتخاذ الخيار الأكثر فعالية من حيث التكلفة. نعتقد أن السعر لن يصبح عنق الزجاجة للشركات لاحتضان النماذج الكبيرة.
بالإضافة إلى تكاليف استدعاء النماذج وتكاليف التدريب ، تساعد Baidu الشركات أيضًا على خفض التكاليف بشكل أكبر.إذا ركزت الشركات فقط على مجالاتها الضيقة نسبيًا ، فإن Baidu لديها أيضًا إصدارًا بمعايير منخفضة نسبيًا ، بحيث مع ضمان تأثير النموذج ، استخدام أو تكلفة نماذج التدريب ستنخفض بشكل كبير.
في الواقع ، لا يوجد معيار عالمي لتكلفة بناء نموذج صناعي كبير.
بادئ ذي بدء ، تتميز النماذج الكبيرة الأساسية المختلفة بمواصفات مختلفة للمعلمات ، ويجب أن يتغير الاستثمار في البرامج والأجهزة ديناميكيًا وفقًا للمعايير والقدرات الأساسية للنموذج. إذا كانت المعلمة عشرات المليارات ، فيمكن أيضًا تشغيل بطاقة A100 وبدء المهام النهائية.
تندرج متطلبات سيناريو التطبيق المركز نسبيًا الحالية في هذه الفئة ، مثل الإجابة الذكية على الأسئلة ، والكتابة الذكية ، والإبداع الذكي في إدارة المعرفة ، بالإضافة إلى سيناريوهات التسويق عبر الإنترنت ومتطلبات إنشاء التعليمات البرمجية.
ثانيًا ، ترتبط التكلفة بكمية البيانات واتجاه التطبيق. يعتمد تسعير النموذج العالمي الحالي على نطاق واسع على 1000 Token كوحدة أساسية. إذا كانت المهام النهائية لمؤسسة ما بسيطة للغاية ويمكن إجراؤها بعشرات الآلاف فقط من الرموز المميزة ، فإن تكلفتها منخفضة جدًا وتتطلب عددًا قليلاً جدًا من بطاقات GPU. عادةً ما تكون كمية البيانات المطلوبة لبناء نموذج صناعي كبير في G أو حتى T ، لذا فإن تكلفة التدريب دون اتصال بالإنترنت ستكون عالية جدًا.
** من يدير السباق؟ **
توافد اللاعبون على مسار النموذج واسع النطاق ، هذه المرة ، لم تنضم شركات الإنترنت من الدرجة الأولى فحسب ، بل انضم أيضًا المزيد من رواد الصناعة والشركات الناشئة.
ما هي الصناعات التي يمكن أن تأخذ زمام المبادرة في الاختراق؟ ربما يمكن رؤيته من الصناعة التي تقع فيها حالة التعاون. كما هو موضح في الجدول في بداية المقال ، يتم استخدام التمويل والرعاية الطبية والتعليم والقيادة الذاتية وغيرها من المجالات بشكل متكرر.
على سبيل المثال ، عندما أصدرت Alibaba Cloud نموذج Tongyi الكبير في أبريل ، أعلنت أنها أطلقت استكشافات تعاونية مع عدد من الشركات. وتشمل الدفعة الأولى من الشركات التعاونية OPPO Andes Smart Cloud و Geely Automobile و Zhiji Automobile و Chery New Energy و Momo Zhixing ، Swire Coca-Cola ، Bosideng ، Palm Technology ، إلخ. وفقًا للتقارير ، فإن الصناعة المالية وصناعة البيع بالتجزئة وبعض السيناريوهات والصناعات واسعة النطاق الموجهة للمستهلكين قد جمعت الكثير من البيانات العامة وبيانات السيناريو ، وهو أمر مناسب لبناء المؤسسات أو النماذج الخاصة بالصناعة.
وفقًا للمعلومات العامة ، وصل عدد نماذج الصناعة واسعة النطاق لشركة Baidu Wenxin إلى 11 نموذجًا ، تغطي الطاقة والكهرباء ، والتمويل ، والفضاء ، والإعلام ، والأفلام والتلفزيون ، والسيارات ، والإدارة الحضرية ، والغاز ، والتأمين ، وتصنيع الإلكترونيات ، والعلوم الاجتماعية.
تتضمن الدفعة الأولى المكونة من عشر حالات تطبيق نموذجية كبيرة الحجم في صناعة الذكاء الاصطناعي في بكين والتي صدرت في 27 يونيو الطاقة والكهرباء ، والصحة الطبية ، والتمويل ، والقيادة الذاتية ، والبناء ، والبحث العلمي ، والحياة ، ومجالات الأسئلة والأجوبة. يُذكر أنه خلال الفترة من 27 يونيو إلى 30 يوليو ، ستركز لجنة بكين للعلوم والتكنولوجيا ولجنة إدارة Zhongguancun أيضًا على المجالات الرئيسية مثل الإدارة الحضرية ، والصحة الطبية ، والبحث العلمي ، والتمويل الذكي ، والحياة الذكية ، والحياة الذكية. المدن ، وموضوعات الابتكار المستهدفة في المدينة. ، ستجمع أكثر من 80 مشروع حالة تطبيق نموذج صناعي واسع النطاق.
"عندما تواصلنا مع العملاء ، وجدنا أن العديد من العملاء لا يعرفون الكثير عن نماذج الصناعة ، لكنهم سيأخذون زمام المبادرة لطلب نماذج الصناعة في بايدو." قال لي جينغ تشيو ، نائب المدير العام لمنصة Baidu Smart Cloud AI ، أن في هذا الوقت ، سيتم دمجه على وجه التحديد مع الاستخدام الفعلي للمؤسسات. قم بتحليل احتياجات المنتجات والعملاء ، مثل نوع القدرات التي تريد أن يمتلكها نموذج الصناعة ، والأنظمة أو التطبيقات التي يجب استخدامها ، ومن سيستخدم هذه التطبيقات ، وما هي التأثيرات التي تأمل في تحقيقها ... بعد طرح هذه الأسئلة ، ستجد العملاء حقًا. المطلوب هو نموذج كبير يعتمد على سلسلة أدوات Wenxin Qianfan SFT ، أو نموذج مُدرب مسبقًا للصناعة. يحتاج الأخير إلى عدة أشهر على الأقل ، أو حتى العام الماضي ، للبناء والنشر — بدءًا من المشكلات الفنية مثل معالجة البيانات ، وتخصيص الموارد في طبقة طاقة الحوسبة ، إلى التدريب طويل الأجل على البيانات المشتركة في الصناعة.
من صخب النموذج الأساسي واسع النطاق إلى بداية نموذج الصناعة واسع النطاق ، مع دخول النصف الثاني من عام 2023 ، سيتم تسريع تحول حقيقي للأعمال.
من المثير للاهتمام أيضًا مقارنة مسارات الشركات المصنعة المحلية مثل Baidu و OpenAI / Microsoft في مجال النماذج واسعة النطاق.عندما أظهر ChatGPT شعبية على مستوى الظاهرة العالمية ، تساءلت بعض الأصوات عن سبب عدم قدرة الصين على إنتاج ChatGPT. بالطبع ، هناك هي بيئة تقنية في النهاية ، لا يزال لدى العديد من الأشخاص إجماع سطحي - "الذكاء الاصطناعي في الصين يميل أكثر إلى تطبيقات الأعمال وقدرات التسويق". وبصراحة ، فإن الذكاء الاصطناعي في الصين لديه صبر أقل ويريد جني الأموال.
ولكن من ناحية أخرى ، فإن السوق هو أكبر قوة دافعة للتطور التكنولوجي ، وقد أدى فهم الوقت والإيقاع إلى نتائج مختلفة. خذ نموذج الصناعة على نطاق واسع كمثال. إما أن Microsoft تنتظر مزيدًا من النضج للتكنولوجيا ، أو تشعر أن الوقت لم يحن بعد ، وقد فات الأوان. ينتقل المصنعون المحليون بسرعة من الأساسي الكبير- نموذج مصغر لنموذج الصناعة على نطاق واسع. تحافظ على حيوية دائمة.
تضيع في الشرق ، وتحصد في التوت ، من حيث النتائج ، ليس بالأمر السيئ أن النماذج الكبيرة للصناعة المحلية تعمل بسرعة.