Baidu Big Model: Über 100 Millionen Benutzer, Flying Paddle-Entwickler über 10 Millionen, einjähriger Rückblick

Im Jahr 2023 wird die letzte Welle von Durchbrüchen bei großen KI-Modellen kommen.

Wenxinyiyans Nutzerbasis hat 100 Millionen überschritten und die Zahl der Feipiao-Entwickler hat 10,7 Millionen erreicht.

In nur zwei Monaten hat sich die Gesamtwirkung von Wenxin Large Model 4.0 um 32 % verbessert.

Am 28. Dezember 2023 stellte Baidu auf der gerade vergangenen WAVE SUMMIT+ 2023 Deep Learning Developer Conference eine Reihe neuer Entwicklungen im Wenxin-Großmodell und der Deep-Learning-Plattform Fei Paddle vor.

Auf der Konferenz präsentierte Baidu in seiner Demonstration neue Methoden und neue Ideen für die Entwicklung nativer KI-Anwendungen auf der Grundlage großer Modelle.

Wir können das Entwicklungsmodell „Multi-Tool Intelligent Orchestration“ des Galaxy Community Large Model Tool Center verwenden, um von Grund auf eine multimodale und voll funktionsfähige „Travel Assistant“-Anwendung zu entwickeln, die Bild- und Texterkennung sowie Fragen und Antworten integriert , Übersetzung, Rundfunk usw. und nur Es kann mit nur einer Codezeile implementiert werden.

Wenn Sie in die Schweiz reisen möchten, müssen Sie nur einen Reiseführer und Ihren eigenen Reiseplan hochladen, um eine Wissensdatenbank über diese Reise aufzubauen, und dann alle Ihre Fragen zur Reise beantworten lassen.

Natürlich kann dieser Reiseassistent auch weitere Operationen durchführen. Es basiert auf dem Wenxin-Großmodellsystem und kann mit verschiedenen Tools wie OCR und Sprachsynthese ausgestattet werden, sodass es Ihnen dabei helfen kann, deutsche Aufforderungen auf Fotos zu erkennen. Auf diese Weise können Sie Rätsel einfacher lösen.

Oder geben Sie eine KI-Erklärung für Fotos von malerischen Orten.

Die Entwicklung der Fähigkeiten großer Modelle und des ökologischen Bauens hat die Entwicklung grundlegender Modelle auf eine neue Stufe gebracht. Die Ära der „maßgeschneiderten persönlichen KI-Anwendungen für alle“ scheint zu kommen.

Wen Xinyiyan, der Hunderte Millionen Nutzer übertroffen hat und seine Fähigkeiten ständig weiterentwickelt, erfreut sich in jüngster Zeit im Kontext des „KI-Wettrüstens“ unter globalen Technologieunternehmen immer größerer Beliebtheit, was seine starke technische Stärke widerspiegelt. Auf dieser Konferenz hängen die technologischen und ökologischen Fortschritte, die das Wenxin-Modell und das fliegende Paddel offenbaren, eher mit den persönlichen Erfahrungen und Rechten von Millionen von Entwicklern zusammen.

Wenxin Large Model + intelligente Multitool-Orchestrierung zum Aufbau stärkerer KI-Anwendungen

Am 17. Oktober 2023 wurde Wenxin Large Model 4.0, das bisher umfassendste Modell, auf den Markt gebracht. Sein Verständnis, seine Generierung, seine Logik, die vier Die wichtigsten Gedächtnisfunktionen wurden erheblich verbessert, und große Sprachmodelle läuten den Beginn der allgemeinen „künstlichen Intelligenz“ ein. Auf dem WAVE SUMMIT+ 2023 teilte Wu Tian, ​​​​Vizepräsident der Baidu Group und stellvertretender Direktor des National Engineering Research Center for Deep Learning Technology and Applications, Wen Xinyiyans Benutzereinblicke. Sie sagte, dass Wenxinyiyan im Jahr 2023 3,7 Milliarden Wörter Text erstellt und 300 Millionen Codezeilen generiert habe.

Im vergangenen Jahr hat Wenxin Large Model, das Basismodell von „Wenxin Yiyan“, fortlaufend zwei Hauptversionen veröffentlicht, 3.5 und 4.0, und seine Wirkung hat sich rasch verbessert.

Nach dem Durchbruch der Großmodelltechnologie geriet das durch AutoGPT repräsentierte Konzept der Agenten schnell in den Fokus der Menschen, und die Entwicklung von Multitasking-Agenten (Agenten), die komplexe Aufgaben lösen und sich an diese anpassen können, ist zu einem wichtigen Ziel der Forscher geworden. KI-Agenten sind für die Anwendung großer Modelle von entscheidender Bedeutung. Sie können sich mit einer Vielzahl von Apps verbinden und Aufgaben autonom erledigen, wodurch der Intelligenzgrad des Systems erheblich verbessert wird.

Wie sind die Geheimdienstfähigkeiten von Wen Xinyiyan aufgebaut? Konkret verfügt Wen Xinyiyan nun über zwei Systeme: System 1 basiert auf Modellen und Gedächtnis und ermöglicht Benutzern die direkte Erzeugung von Reaktionen wie Wahrnehmung; System 2 stärkt das Verständnis, die Planung, die Reflexion, die Entwicklung usw. Fähigkeit.

Mit der Unterstützung von System 2 ist Wen Xinyiyan jetzt besser darin, Wissen und verschiedene Tools flexibel zu nutzen, um Benutzern bei der schrittweisen Analyse von Problemen zu helfen, und verfügt über stärkere proaktive Kommunikationsfähigkeiten.

Basierend auf dem technischen Konzept von Agenten hat Baidu das Agentenmodell von Wen Xinyiyan entwickelt und lädt Benutzer ein, es ab sofort zu testen.

Auf dem WAVE SUMMIT im August 2023 hat Baidu ein neues Entwicklungsparadigma basierend auf „Wen Xin Yi Yan“ veröffentlicht. Bisher hat die Zahl der auf Wen Xin Yiyan basierenden Anwendungen mehr als 4.000 erreicht, die verschiedene Anwendungsszenarien abdecken. Dieses Mal konzentrierte sich Baidu auf die Community-Ökologie, in der Hoffnung, Entwickler nativer KI-Anwendungen zu stärken, und führte eine Reihe neuer Upgrades für die Galaxy-Community durch.

Die Galaxy-Community bietet Unterstützung für heterogene Rechenleistung und effizientere gemeinsame Komponenten. Sie hat die Flying Paddle-Modellbibliothek und die vollständige Prozessentwicklungs-Toolkette aktualisiert, damit Entwickler eine kostengünstige Entwicklung von KI-Anwendungen erreichen können. Das neu eingeführte Galaxy Community Large Model Tool Center bietet Entwicklern leistungsstarke Funktionen zum Erstellen nativer KI-Anwendungen.

Wu Tian gab bekannt, dass das neu veröffentlichte Galaxy Community Large Model Tool Center die Konstruktionserfolge von Baidu Artificial Intelligence im Laufe der Jahre integriert, darunter die Flying Paddle-Modellbibliothek auf industrieller Ebene, Baidu Brain AI-Funktionen, Wenxin Yiyan-Tools usw., und auch unterstützt Der Zugriff auf ökologische Tools bietet eine sehr benutzerfreundliche visuelle interaktive Oberfläche mit flexiblen und vielfältigen Parameterkonfigurationen zur freien Auswahl und Vorschaueffekten in Echtzeit.

Diese Reihe von Upgrades ermöglicht es der Galaxy-Community, Entwicklern „alle Elemente der KI-nativen Anwendungsinnovation“ zur Verfügung zu stellen, einschließlich integrierter Dienste für Entwicklung, Erfahrung, Werbung, Kommunikation und Lernen.

Im Hinblick auf die ökologische Co-Creation hat Baidu zuvor den Co-Creation-Plan für das große Wenxin-Modell „Galaxy“ ins Leben gerufen, der ein umfassendes Ökosystem mit KI-Anwendungen, Tools und Datenressourcen im Zusammenhang mit großen Modellen aufbaut auf Daten die neuesten Entwicklungen in.

Um ihre beruflichen Fähigkeiten zu verbessern, wurde Wen Xinyiyan offiziell zur Mentorin ernannt. Die ersten 10 „Wenxin-Mentoren“ sind Top-Wissenschaftler und Experten in ihren jeweiligen Branchen. Sie werden Wenxiniyan dabei helfen, ihre Fähigkeiten in verschiedenen Berufsfeldern zu stärken. Erkenntnis. Darüber hinaus gibt es einen besonderen Mentor – „Cihai“. Wen Xinyiyan hat die Zusammenarbeit mit dem Shanghai Dictionary Publishing House vertieft. Die riesigen Datenmengen von „Cihai“ wurden in das Wenxin-Basismodell integriert, wodurch Wenxin Yiyans Wissen erweitert und erweitert wurde Benutzer mit guten Dienstleistungen.

Im Zeitalter großer Modelle der Einsatz intelligenter Entwicklungstools

Technologische Durchbrüche bei großen Modellen haben die Intensität der Spitzenforschung erhöht und gleichzeitig die Hemmschwelle für normale Menschen gesenkt, KI zu nutzen.

Wie Wang Haifeng, Chief Technology Officer von Baidu und Direktor des National Engineering Research Center for Deep Learning Technology and Applications, sagte, ist künstliche Intelligenztechnologie wie Wen Xinyiyan im Wesentlichen ein Werkzeug zur Verbesserung der Produktivität und wird auch zu einer universellen Empowerment-Plattform werden. Beschleunigen Sie die intelligente Transformation von Branchen und schaffen Sie enormen Geschäftswert.

Die von großen Modellen unterstützte Entwicklungstoolkette bringt drei neue Entwicklungsparadigmen mit sich, senkt die Schwelle der KI-Technologie und wird immer mehr native KI-Anwendungen hervorbringen.

Ma Yanjun, General Manager des Baidu AI Technology Ecosystem, gab vor Ort eine detaillierte Erklärung anhand von drei Fällen.

Der erste ist der vollständig aktualisierte intelligente Baidu-Programmierassistent Comate. Wir haben erfahren, dass mehr als 20 % des internen Codes von Baidu von Comate geschrieben wurden. Darüber hinaus nutzen etwa 8.000 Unternehmen die Comate SaaS-Version des Dienstes, und die Gesamtakzeptanzrate der Codegenerierung liegt bei über 40 %.

Die auffälligste Funktion von Comate ist dieses Mal jedoch die neue Funktion AutoWork, mit der komplexe Aufgaben basierend auf dem großen Wenxin-Modell zerlegt werden können, wodurch der gesamte Prozess von der Anforderungsvorgabe bis zum Abschluss der Codierung erheblich verkürzt wird, und die Effizienz ist natürlich verbessert.

Baidu demonstrierte vor Ort, wie man in 2 Minuten ein Programm entwickelt, um Comate-Testrechte zu erhalten. Entwickler müssen nur Anforderungen vorlegen, und AutoWork von Comate erledigt den Rest, formuliert Pläne und generiert Code.

Zusätzlich zu den neuen Funktionen von Comate AutoWork wurde auch das PaddleX Low-Code-Entwicklungstool PaddleX v2.2 offiziell veröffentlicht. Das PaddleX Low-Code-Entwicklungstool PaddleX v2.2 basiert auf den Fähigkeiten von Das Paddle-Entwicklungskit und die vollständige Integration großer Wenxin-Modelle können in der Vergangenheit schwer zu lösende industrielle Probleme mit hoher Qualität lösen und die Entwicklungseffekte und -effizienz durch die Bereitstellung eines grafischen Schnittstellenentwicklungsmodells erheblich verbessern weiter reduziert und unterstützt derzeit mehr als 40 ausgewählte Modelle auf Branchenebene, die 10 wichtige Mainstream-KI-Aufgaben abdecken, sich an in- und ausländische Mainstream-KI-Hardware anpassen und die Offline-Nutzung auf der Cloud- und lokalen Seite unterstützen.

Die Vor-Ort-Demonstration dient dazu, wichtige Transaktionsinformationen von Massengütern zu extrahieren. Sie löst das Problem der ungenauen Extraktion wichtiger Informationen auf der Grundlage der Fachterminologie im Kohlebereich und erreicht sowohl eine Verbesserung der Entwicklungseffizienz als auch der Effektivität.

Es stellt sich heraus, dass es für KI-Entwickler eine besonders schwierige Aufgabe ist, mit der Prompt-Methode für große Modelle eine deutliche Verbesserung der Ergebnisse zu erzielen.

Schließlich kann der ökologisch orientierte Wenxinyiyan-Entwicklungsmechanismus den Entwicklungseffekt erheblich verbessern, ein großartiges Benutzererlebnis bieten und dazu beitragen, kreativere native KI-Anwendungen effizienter und bequemer zu entwickeln.

Für eine Aufgabe, die auf den ersten Blick nicht besonders kompliziert erscheint, wie zum Beispiel „Erstellen eines Diagramms der dynamischen Reihenfolge der Wohnbevölkerung der zehn größten Provinzen des Landes im Zeitverlauf“, wendete Ma Yanjun direkt das Wenxinyiyan-Plug-in an „Code-Interpreter“ vor Ort, zur Eingabe der Anforderungen aufgefordert, diese automatisch generiert, codiert und umgesetzt.

Jetzt leihen sich Entwickler den Entwicklungsmechanismus von Wen Xinyiyan aus, um eine sehr benutzerfreundliche Anwendung mit ähnlichen Funktionen ganz einfach zu erstellen, und die Erfahrung sieht nicht schlechter aus als die von Anwendungen, die von professionellen Ingenieuren entwickelt wurden.

Die Aktualisierung des Entwicklungsmechanismus von Wen Xinyiyan ist eigentlich eine weitere Senkung der Schwelle für die Entwicklung von KI-Anwendungen durch Baidu. Dabei geht es um vier Aspekte von Problemen, von der Dienstentwicklung über die Registrierung und den Zugriff bis hin zur Effektoptimierung und der Online-Verbreitung. Baidu hat die Kraft und den Willen, dies zu tun, in der Hoffnung, dass immer mehr qualitativ hochwertige Anwendungen entstehen.

Basierend auf den offenen Entwicklungsmechanismen von Wenxinyiyan können Sie diesen Entwicklungsmechanismus verwenden, um Plug-Ins zu entwickeln und intelligente Multitools zu erstellen, unabhängig davon, welcher Entwicklertyp Sie sind und in welchem ​​Bereich sich der Technologie-Stack befindet Orchestrierung. Entwickeln Sie Ihre eigenen hochwertigen Anwendungen.

Ma Yanjun sagte: „Mit dem Paradigmenwechsel in der Entwicklung glaube ich, dass dies die beste Ära für Entwickler ist und in Zukunft immer mehr hochwertige native KI-Anwendungen entstehen werden.“ Dies Vorbereitet.

Flying Paddle Open-Source-Framework v2.6 realisiert die vollständige Prozessoptimierung großer Modellreihen.

Wen Dies ist auch Flying Paddle zu verdanken, einer Open-Source-Open-Source-Plattform für tiefes Lernen in Industriequalität. Auf dem WAVE SUMMIT+ 2023 gab Baidu bekannt, dass das Open-Source-Framework Flying Paddle auf die neueste Version 2.6 aktualisiert wurde, die eine Reihe grundlegender Verbesserungen zur Unterstützung der Entwicklung großer Modelle enthält.

Ma Yanjun sagte auf der Konferenz, dass das Open-Source-Framework Flying Paddle v2.6 Kernfunktionen wie hoch skalierbare IR, adaptive Graphkonstruktionsmechanismen und dynamische und statische einheitliche automatische Parallelprogrammierung im Hinblick auf die Verbesserung der Entwicklungserfahrung erreicht habe .

Nach der Verbesserung der Grundfunktionen hat das Flying Paddle Open Source Framework v2.6 den gesamten Prozess für die Konstruktion großer Modelle optimiert. Kurz gesagt, auf dem Flying Paddle Open-Source-Framework v2.6 wurden alle Prozesse großer Modellsuiten vom Vortraining über die Feinabstimmung, Komprimierung und Inferenz bis hin zur Bereitstellung umfassend optimiert.

Für große Modelltechnik ist es entscheidend, die Rechenleistung der Hardware voll auszunutzen. Fei Paddle hat dieses Mal seine Hardware-Anpassungslösung aktualisiert, die Produkte verschiedener Hardware-Hersteller besser unterstützen, eine flexible Anpassung und eine tiefgreifende Optimierung der Software- und Hardware-Zusammenarbeit ermöglichen kann.

In Kombination mit der Anpassung und Optimierung des Wenxin-Großmodells bauen Feipiao und Hardwarehersteller gemeinsam die „Hardware Transformer Large Operator Acceleration Library“ auf, um die Verbesserung des Software-Stack-Systems der Branche zu beschleunigen.

Fazit

Im Zeitalter der großen Modelle entwickelt sich die Technologie sehr schnell und wir können diesen rasanten Fortschritt in jeder Veröffentlichung von WAVE SUMMIT spüren: Seit März 2019 hat Wenxin Large Model eine rasante Entwicklung erlebt Prozess von 1.0 auf 4.0 Die halbjährliche Konferenz fand heute ebenfalls zum zehnten Mal statt.

Wir haben auch den kontinuierlichen Erfolg der Open-Source-Deep-Learning-Plattform Feipiao erlebt. Bisher hat die Flying Paddle-Plattform 10,7 Millionen Entwickler versammelt, 235.000 Unternehmen bedient und 860.000 Modelle darauf gebaut. Auf dieser immer leistungsfähigeren Plattform arbeitet Baidu mit allen Parteien zusammen, um den Wohlstand und die Entwicklung der KI-Technologie und des Ökosystems zu fördern und die Implementierung von Anwendungen zu beschleunigen.

Baidus vorausschauendes Urteil über die Technologie der künstlichen Intelligenz und Branchentrends gibt ständig die Richtung der technologischen Innovation und der industriellen Praxis vor.

Wang Haifeng sagte in der Eröffnungsrede dieser Konferenz: „Die Deep-Learning-Plattform und große Modelle haben die gesamte KI-Industriekette von der Hardwareanpassung, dem Modelltraining, der Inferenzbereitstellung bis hin zur Szenarioanwendung verbunden und so die Grundlage der industriellen Intelligenz gefestigt.“ Das Aufkommen großer Sprachmodelle in diesem Jahr hat den Beginn der allgemeinen „künstlichen Intelligenz“ eingeleitet. Von der Bezeichnung des Deep-Learning-Frameworks als „Betriebssystem des intelligenten Zeitalters“ bis hin zur Beschleunigung der industriellen Intelligenz durch Cloud-Intelligence-Integration. Durch die In der gesamten KI-Industriekette von der Hardware bis zu den Anwendungen hat Baidu nun seine technologischen Vorteile genutzt, um ein Entwicklungssystem aufzubauen, das die gesamte Branche abdeckt und eine niedrige Schwelle aufweist, und seine Vorteile im Zeitalter großer Modelle voll ausgenutzt. Im Prozess kontinuierlicher technologischer Innovation und branchenfördernder Entwicklung entwickelt sich Feipiao selbst auch ständig weiter, von einem Deep-Learning-Framework zu einem Plattform-Ökosystem und entwickelt sich zu einer technologisch fortschrittlichen und funktionsreichen Deep-Learning-Plattform auf industrieller Ebene.

Ich glaube, dass wir in dieser Revolution immer mehr native KI-Anwendungen von Baidu und Wen Xinyiyan sehen werden.

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