Zhou Hongyi discute des progrès de l'IA : de l'intelligence artificielle dans le passé à trois avancées majeures aujourd'hui

Du 25 au 27 août 2023, le Sommet d'été du Yabuli Forum se tiendra à Shenzhen. À ce moment-là, Zhou Hongyi, fondateur et président du groupe 360, sera présent et prononcera un discours

Concernant la compréhension des grands modèles, Zhou Hongyi a déclaré que la construction de grands modèles nécessite l'utilisation d'une puissance de calcul puissante et d'un énorme modèle de base. Le plus important est d'avoir une grande quantité de données et d'annotations. être utilisé par un grand nombre d'utilisateurs Alignez et corrigez pour obtenir un grand modèle complet

Zhou Hongyi a déclaré que les trois plus grandes avancées dans les grands modèles sont très étonnantes

Tout d’abord, le développement de l’intelligence artificielle a été limité dans le passé, principalement parce que les algorithmes appliqués dans les différents domaines ne sont pas uniformes. Cependant, avec l’émergence de grands modèles, nous voyons pour la première fois la possibilité d’intégrer des problèmes d’intelligence artificielle dans divers domaines verticaux grâce à une méthode de traitement de données unifiée. Cette avancée ouvre de nouvelles perspectives pour l’application généralisée de l’intelligence artificielle

L'intelligence artificielle était autrefois appelée « retard mental artificiel ». Si vous avez déjà utilisé Siri ou d'autres haut-parleurs intelligents, vous pourriez avoir ce sentiment : après avoir discuté avec elle pendant quelques mots, vous constatez que vous ne pouvez pas avoir une vision approfondie. conversation. Cependant, ce grand modèle a résolu le problème de la compréhension du langage naturel humain, qui constitue une étape importante dans le développement de l'intelligence artificielle

Troisièmement, nous pouvons mener des recherches sur la vision par ordinateur et le contrôle des robots basées sur le langage. Après avoir maîtrisé les bases du traitement du langage naturel, l’intelligence artificielle peut même effectuer des analyses de protéines, des analyses génétiques et d’autres tâches. Par exemple, le récent projet de contrôle de robot de Google a le potentiel d’utiliser des modèles à grande échelle pour parvenir à une solution unifiée

Il a déclaré : "Je pense donc que les avancées dans ces trois aspects sont très remarquables

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