Dans le domaine de l'intelligence artificielle, une percée a été réalisée : le problème de « l'eau sans source » des grands modèles produits dans le pays a été résolu.

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, une percée a été réalisée : le problème de « l'eau sans source » des grands modèles produits dans le pays a été résolu.

Lors du forum « Opportunités et risques du développement de l'industrie de l'intelligence artificielle générale à l'ère des grands modèles » lors de la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle 2023, un certain nombre d'experts dans le domaine de l'intelligence artificielle générale se sont concentrés sur les grands modèles et ont eu une discussion approfondie. sur les questions d'innovation de base, de technologie d'application et de perspectives d'avenir.

Dai Qionghai, académicien de l'Académie chinoise d'ingénierie, a déclaré : « Notre pays devrait approfondir la formation des talents et la recherche fondamentale sur l'intelligence artificielle en termes de politiques, de mécanismes et d'investissements, renforcer l'innovation originale et éviter de tomber dans le dilemme de « l'eau sans une source'." Il a souligné dans son discours d'ouverture ce point de vue.

Wang Yu, professeur titulaire et directeur du département d'ingénierie électronique de l'université Tsinghua, a souligné que Shanghai compte déjà de nombreuses sociétés de puces et algorithmes, mais que la manière de déployer ces algorithmes sur des puces de manière efficace et uniforme est une question très importante. Il a souligné qu'il s'agit d'un défi majeur auquel Shanghai est confrontée dans le domaine de l'intelligence artificielle.

Du point de vue de la recherche fondamentale, Dai Qionghai estime que les avancées révolutionnaires de la Chine en matière d'innovation à grande échelle sont relativement limitées. Son point de vue est que les talents de la Chine dans le domaine de l’intelligence artificielle sont principalement concentrés dans les applications, il existe donc un énorme potentiel de développement dans les scénarios d’application et aux niveaux techniques. Cependant, en termes de talents de base, la Chine est clairement désavantagée et manque d’innovation originale.

Dai Qionghai a déclaré que le développement innovant de l'intelligence artificielle nécessite trois piliers : les algorithmes, les données et la puissance de calcul. Les algorithmes déterminent le niveau d’intelligence, les données déterminent la portée de l’intelligence et la puissance de calcul détermine l’efficacité de l’intelligence. D’une manière générale, on s’attend à ce qu’au cours des cinq prochaines années, les grands modèles d’algorithmes deviennent la plate-forme de base essentielle pour les applications d’intelligence artificielle.

Dai Qionghai a également souligné que l'intelligence cérébrale est la nouvelle direction de l'avenir. De nouveaux algorithmes d’intelligence artificielle intégrant le cerveau et la cognition mèneront au développement d’une nouvelle génération d’intelligence. Il a suggéré que le gouvernement encourage les entreprises à diriger la construction de grands modèles, à explorer la combinaison des mécanismes biologiques et des caractéristiques des machines, et à promouvoir davantage la recherche fondamentale et le développement d'applications. Il a prédit que l’intelligence artificielle, basée sur l’intelligence cognitive, commencerait à être largement utilisée dans dix ans.

De plus, Dai Qionghai a également rappelé aux gens de se méfier des problèmes de sécurité dans les applications de grands modèles. Les grands modèles ne sont pas encore capables de vérifier la crédibilité des résultats, comme la génération de contenu trompeur. Il a souligné que les problèmes liés à l'application de modèles à grande échelle ne sont pas aussi simples que les virus des réseaux informatiques. Une fois les problèmes survenus, ils auront un impact perturbateur. Par conséquent, la sécurité et la fiabilité doivent être explicitement discutées lors de l’application de grands modèles.

Il est nécessaire de se concentrer sur la résolution des problèmes nécessaires à la résolution des quatre problèmes rencontrés par la mise en œuvre de modèles à grande échelle en Chine. Premièrement, le problème du traitement de textes longs doit être résolu. Deuxièmement, le rapport coût/performance des grands modèles doit être amélioré. Troisièmement, les grands modèles doivent être appliqués à plusieurs domaines verticaux. Enfin, il existe une nouvelle exigence de déploiement à guichet unique. Il a souligné que la réponse à ces besoins favoriserait le développement de l'ensemble de la chaîne industrielle.

Dans le forum, les participants ont émis davantage d'avis et de suggestions sur le développement de grands modèles. Certains experts estiment que la dépendance dans le domaine des puces peut être compensée en améliorant le développement et l'application de puces informatiques nationales de grande puissance. Ils ont souligné que même si certaines sociétés de puces ont émergé en Chine, la capacité de déployer efficacement et uniformément des algorithmes sur les puces doit être encore renforcée.

Dans le même temps, les experts ont également évoqué les problèmes d'application des grands modèles dans différents domaines verticaux. Dans des domaines tels que la médecine et la finance, l’obtention de données de corpus à grande échelle constitue un énorme problème. Par conséquent, l’établissement d’un vaste modèle de base universelle et la mise au point détaillée contribueront à améliorer les performances de base de diverses industries.

Il est généralement admis que l'automatisation du déploiement et de l'optimisation de grands modèles dans des solutions intégrées est une tendance importante. Améliorez l'efficacité globale et obtenez des résultats plus rentables en mettant en œuvre une approche en couches pour optimiser la collaboration logicielle et matérielle, l'optimisation de la compilation et le déploiement de l'infrastructure matérielle. Les experts appellent à une exploration plus approfondie des algorithmes de réglage fin efficaces pour répondre aux besoins des grands modèles dans différents domaines verticaux.

Les participants sont parvenus à un consensus, soulignant que le développement de grands modèles nécessite les efforts conjoints des gouvernements, des entreprises et du monde universitaire. Le gouvernement devrait renforcer l'orientation politique et promouvoir la recherche fondamentale et la formation des talents. Les entreprises devraient jouer un rôle de premier plan et accroître leurs investissements et leur promotion dans la construction de grands modèles. La communauté universitaire devrait renforcer sa coopération avec l'industrie pour promouvoir la transformation et l'application des acquis scientifiques et technologiques.

Les experts soulignent la nécessité de renforcer la recherche et l'exploration sur la sécurité et la crédibilité dans le développement de modèles à grande échelle. Ils préconisent l’établissement de normes et standards correspondants pour garantir que l’application de grands modèles n’entraîne pas d’effets négatifs ni de risques.

Enfin, les participants ont exprimé que le développement de grands modèles apportera d'énormes opportunités à l'industrie de l'intelligence artificielle, mais qu'ils doivent également être attentifs aux risques et défis potentiels. Ils encouragent toutes les parties à mener une coopération approfondie dans la recherche et le développement, le déploiement et l'application de grands modèles afin de promouvoir conjointement le développement sain de l'intelligence artificielle et le progrès social.

Les experts ont mené des discussions et des échanges approfondis sur le développement et l'application de modèles à grande échelle lors du forum de la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle. Ils ont fourni des informations et des suggestions précieuses sur l'innovation fondamentale, les applications technologiques et les perspectives d'avenir dans le domaine de l'intelligence artificielle, soulignant l'orientation du développement de l'industrie de l'intelligence artificielle.

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