


ビッグモデルアプリ Tencent Yuanbao がオンラインになりました! Hunyuan がアップグレードされ、どこにでも持ち運べるオールラウンドな AI アシスタントが作成されました
5月30日、テンセントは渾源モデルの包括的なアップグレードを発表し、渾源モデルに基づくアプリ「テンセント元宝」が正式にリリースされ、AppleとAndroidの両方のアプリストアからダウンロードできます。
前のテスト段階のHunyuanアプレットバージョンと比較して、Tencent Yuanbaoは、作業効率シナリオのためのAI検索、AI要約、AIライティングなどのコア機能を提供します;日常生活シナリオ、遊び方元寶また、機能が豊富になり、複数の注目 AI アプリケーションが提供され、パーソナル エージェントの作成などの新しいゲームプレイ方法が追加されます。
「テンセントは、最初に大きなモデルを作ることに努めているわけではありません。」 テンセント クラウドの副社長でテンセント フンユアン ビッグ モデルの担当者であるリウ ユホン氏は次のように述べています。 Tencent Hunyuan Big Model の機能を向上させ、豊かで大規模なビジネス シナリオでテクノロジーを磨きながら、ユーザーの真のニーズを洞察し、Tencent Yuanbao がユーザーの生活の良きパートナーおよびヘルパーとなり、最終的には生活に役立つことを期待しています。 現在、大規模モデルは依然として急速な開発段階にあり、モデルの機能からアプリケーションの実装までに大きな「時間遅延」が生じています。データによると、人々が現在大型モデル関連製品を使用している場合、需要の 65% 以上が仕事/学習の効率化シナリオに集中していますが、関連する AI 製品ソリューションはまだ成熟していません。 現段階では、大規模モデルは、音声認識、自然言語処理、および音声アシスタントやインテリジェント翻訳アプリケーションなどのその他の分野で目覚ましい成果を上げています。ただし、大規模なモデルは、現実世界の複雑なシナリオに直面すると、依然としていくつかの課題に直面します。たとえば、大規模なモデルには、多言語で多様なデータの処理においてまだ改善の余地があり、また、効率化シナリオの 3 つの主要な要件である情報の取得、処理、生成
の処理においてもさらに改善する必要があります。元宝はすべて製品の探索を実行しました。 AI 検索に関しては、Tencent Yuanbao は WeChat Sooyisou や Sogou Search などの検索エンジンに接続されており、AI 検索によって強化され、現在の質問や知識ベースの質問の効果が向上し、従来の検索よりも効率的になります。コンテンツは、WeChat のパブリック Tencent エコロジー コンテンツと、アカウントなどの権威あるインターネット ソースをカバーし、より正確な回答を提供します。さらに、Yuanbao は、引用された参考資料も提供し、迅速な追跡と詳細な読み取りを容易にする関連する推奨事項も提供します。AI の概要に関しては、Yuanbao は PDF、word、txt などのさまざまな形式で最大 10 個のドキュメントを アップロードでき、複数の WeChat 公式アカウントのリンクと URL を一度に解析でき、サポートをサポートします。
256K ネイティブ ウィンドウ コンテキスト は、「三國志」のコピーまたはオリジナルの英語版「ハリー ポッター」に相当します。本や新しい分野をすぐに理解したい場合でも、複雑なレポートやドキュメントを処理したい場合でも、Yuanbao が役立ちます。
AI ライティングに関して、Yuanbao は複数ラウンドの質疑応答をサポートするだけでなく、会話の内容をレポートに適切に整理し、必要に応じて構造化された出力を実行することもできるため、情報の取得、処理、および分析の効率が大幅に向上します。生産。 Tencent Yuanbao は、効率のニーズを満たすだけでなく、日常生活のシナリオで豊富なアプリケーションとゲームプレイも提供します。 「ディスカバリー」コラムが全面的にバージョンアップされ、刻々と変化するAIアバターや音声言語トレーニング、スーパー翻訳など複数の専用アプリが無料で公開されています。たった 1 枚の写真で、ユーザーは刻々と変化する AI アバターでさまざまなスタイルを体験できます。スーパー翻訳者は 15 の主流言語を認識し、テキスト、写真、文書を翻訳でき、中国語と英語の同時通訳もサポートします。 like 専属の外国人家庭教師が、練習しながら英語を上達させるためのアドバイスを提供し、ユーザーの学習と上達をサポートします。
同時に、Yuanbao は、ユーザーが個別のニーズに基づいてパーソナル エージェントを迅速に作成し、キャラクター設定を割り当て、または
AI にエージェント関連の情報を自動的に生成させ、 自身の音色を再現することもサポートします。テンセントのエコロジーシーンと組み合わせて、元宝は近い将来、
テンセントニュースブラザーや「祝賀以上の年」テーマなどの特別なインテリジェントエージェントも立ち上げる予定です。
中国科学院のビッグデータ専門家であるLi Meng氏は、「Tencent Yuanbaoは、ユーザーに便利で効率的なインテリジェントな体験をもたらす、強力で使いやすいAIアシスタント製品です。自然言語を理解することができます」と述べた。インテリジェントな回答と提案を提供することで、多くのシナリオでユーザーの時間とエネルギーを大幅に節約します。」
Yuanbao でカスタマイズされたインテリジェンスを提供することに加えて、Tencent Hunyuan はインテリジェンス エコシステムの開発にも積極的に取り組んでおり、開発者と企業向けのワンストップ インテリジェント作成および配布プラットフォームである Tencent Yuanqi を立ち上げています。現在、Tencent Yuanqi はユーザーに完全に公開されています。
Tencent Yuanqi は豊富な公式プラグインとナレッジベースを提供しており、ユーザーは敷居の低いカスタマイズされたエージェントを作成でき、Tencent Yuanbao、WeChat カスタマー サービス、QQ、Tencent Cloud などの Tencent エコロジカル チャネルに配布できます。 、など、ワンクリックですぐに開始されます。6月には、WeChat公式アカウントとミニプログラムへの配信がサポートされ、すべてのHunyuanモデルリソースが無料になります。同時に、Yuanqi はユーザーが API の形式でさまざまなシナリオにインテリジェント エージェントを配布することもサポートしており、無料トークンの制限は以前の 100 万から 1 億に増加しました。
Tencent Yuanbao の製品機能のアップグレードの背後には、Hunyuan の基礎となるモデルの継続的な反復があります。
2023年9月のデビュー以来、Tencent Hunyuan大規模モデルのパラメータスケールは数千億から兆にアップグレードされ、事前トレーニングコーパスは兆から7兆トークンにアップグレードされ、最初のマルチエキスパート モデル構造 (MoE) にアップグレードすると、Dense バージョンと比較して全体的なパフォーマンスが 50% 以上向上します。 一般的な大規模モデルの機能を継続的に改善することに加えて、Tencent Hunyuan はロールプレイング、FunctionCall、コード生成などの分野もサポートしており、その数学的機能は 50% 向上しています。
マルチモダリティの点で、Tencent Hunyuanwenshengtu 大型モデルは、業界初の中国ネイティブ DiT アーキテクチャ モデルであり、Sora や Stable Diffusion 3 などの業界トップ製品と同じアーキテクチャと生成効果を採用しています。前世代に比べて20%も大幅に向上しました。現在、このモデルは完全にオープンソース化されており、Github で 2000 以上のスターを獲得しています。関連機能も Tencent Yuanbao に完全に統合されています。
さらに、Tencent Hunyuan Large Model はビデオや 3D 生成などの側面も研究し続けており、現在 16 秒のビデオ生成をサポートしており、1 つの画像からわずか 30 秒で 3D モデルを生成できるようになります。後で元宝に追加されました。
現在、Tencent 内の 600 以上のビジネスとシナリオが Tencent Hunyuan に接続されており、Tencent の広告、WeChat の読み取り、Tencent の会議、Tencent のドキュメント、Tencent の顧客サービスなどはすべて Hunyuan に基づいてインテリジェントにアップグレードされています。 Tencent の幅広いアプリケーション シナリオは、大規模モデルの機能の向上にさらに貢献しています。
一般的なモデル機能に対する開発者と企業顧客のニーズを満たすために、Tencent Hunyuan ラージ モデルは Tencent Cloud を通じて外部に公開され、API を通じて呼び出すことができると理解されています。または、さまざまな産業シナリオ向けの専用アプリケーションを構築します。
以上がビッグモデルアプリ Tencent Yuanbao がオンラインになりました! Hunyuan がアップグレードされ、どこにでも持ち運べるオールラウンドな AI アシスタントが作成されましたの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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5月30日、TencentはHunyuanモデルの包括的なアップグレードを発表し、Hunyuanモデルに基づくアプリ「Tencent Yuanbao」が正式にリリースされ、AppleおよびAndroidアプリストアからダウンロードできるようになりました。前のテスト段階のフンユアン アプレット バージョンと比較して、Tencent Yuanbao は、日常生活シナリオ向けの AI 検索、AI サマリー、AI ライティングなどのコア機能を提供し、Yuanbao のゲームプレイもより豊富で、複数の機能を提供します。 、パーソナルエージェントの作成などの新しいゲームプレイ方法が追加されます。 Tencent Cloud 副社長で Tencent Hunyuan 大型モデルの責任者である Liu Yuhong 氏は、「テンセントは、最初に大型モデルを開発しようとはしません。」と述べました。 Tencent Hunyuan の大型モデルは、ビジネス シナリオにおける豊富で大規模なポーランド テクノロジーを活用しながら、ユーザーの真のニーズを洞察します。

Volcano Engine の社長である Tan Dai 氏は、大規模モデルを実装したい企業は、モデルの有効性、推論コスト、実装の難易度という 3 つの重要な課題に直面していると述べました。複雑な問題を解決するためのサポートとして、適切な基本的な大規模モデルが必要です。また、サービスは低コストの推論を備えているため、大規模なモデルを広く使用できるようになり、企業がシナリオを実装できるようにするためには、より多くのツール、プラットフォーム、アプリケーションが必要になります。 ——Huoshan Engine 01 社長、Tan Dai 氏。大きなビーンバッグ モデルがデビューし、頻繁に使用されています。モデル効果を磨き上げることは、AI の実装における最も重要な課題です。 Tan Dai 氏は、良いモデルは大量に使用することでのみ磨かれると指摘しました。現在、Doubao モデルは毎日 1,200 億トークンのテキストを処理し、3,000 万枚の画像を生成しています。企業による大規模モデルシナリオの実装を支援するために、バイトダンスが独自に開発した豆包大規模モデルが火山を通じて打ち上げられます。

テストの問題が簡単すぎると、上位の生徒も下位の生徒も 90 点を獲得でき、その差は広がりません。Claude3、Llama3、さらには GPT-5 などのより強力なモデルが後にリリースされるため、業界はより困難で差別化されたモデルのベンチマークが緊急に必要です。大型モデルアリーナの背後にある組織 LMSYS は、次世代ベンチマーク Arena-Hard を発表し、広く注目を集めました。 Llama3 命令の 2 つの微調整されたバージョンの強度に関する最新のリファレンスもあります。全員が同様のスコアを持っていた以前の MTBench と比較すると、アリーナとハードの識別は 22.6% から 87.4% に増加し、一目で強くも弱くもなりました。 Arena-Hard は、アリーナからのリアルタイムの人間データを使用して構築されており、人間の好みとの一致率は 89.1% です。

4月4日のニュースによると、中国サイバースペース局は最近、登録された大型モデルのリストを発表し、その中にチャイナモバイルの「九天自然言語インタラクション大型モデル」が含まれており、チャイナモバイルの九天AI大型モデルが生成人工言語を正式に提供できることを示した。外部世界への諜報機関。チャイナモバイルは、これは中央企業が開発した初めての大規模モデルであり、国家の「生成人工知能サービス登録」と「国内深層合成サービスアルゴリズム登録」の二重登録を通過したと述べた。報告によると、Juiutian の自然言語インタラクション大規模モデルは、強化された業界能力、セキュリティ、信頼性の特徴を持ち、フルスタック ローカリゼーションをサポートしており、90 億、139 億、570 億、1000 億などのさまざまなパラメータ バージョンを形成しており、クラウド、エッジ、エンドでは状況が異なりますが、柔軟に導入できます。

1. 背景の紹介 まず、Yunwen Technology の開発の歴史を紹介します。 Yunwen Technology Company ...2023 年は大規模モデルが普及する時期であり、多くの企業は大規模モデルの後、グラフの重要性が大幅に低下し、以前に検討されたプリセット情報システムはもはや重要ではないと考えています。しかし、RAG の推進とデータ ガバナンスの普及により、より効率的なデータ ガバナンスと高品質のデータが民営化された大規模モデルの有効性を向上させるための重要な前提条件であることがわかり、ますます多くの企業が注目し始めています。知識構築関連コンテンツへ。これにより、知識の構築と処理がより高いレベルに促進され、探索できる技術や方法が数多く存在します。新しいテクノロジーの出現によってすべての古いテクノロジーが打ち破られるわけではなく、新旧のテクノロジーが統合される可能性があることがわかります。

6月13日のニュースによると、Byteの「Volcano Engine」公開アカウントによると、Xiaomiの人工知能アシスタント「Xiao Ai」はVolcano Engineとの協力に達し、両社はbeanbao大型モデルに基づいて、よりインテリジェントなAIインタラクティブ体験を実現するとのこと。 。 ByteDance が作成した大規模な豆包モデルは、毎日最大 1,200 億のテキスト トークンを効率的に処理し、3,000 万個のコンテンツを生成できると報告されています。 Xiaomi は、Doubao 大型モデルを使用して、独自モデルの学習能力と推論能力を向上させ、ユーザーのニーズをより正確に把握するだけでなく、より速い応答速度とより包括的なコンテンツ サービスを提供する新しい「Xiao Ai Classmate」を作成しました。たとえば、ユーザーが複雑な科学的概念について質問する場合、&ldq

Tencent QQデスクトップクライアントは一連の抜本的な改革を経たと理解されています。高いメモリ使用量、大きすぎるインストール パッケージ、遅い起動などのユーザーの問題に対応して、QQ 技術チームはメモリに関する特別な最適化を行い、段階的に進歩してきました。最近、QQ 技術チームは InfoQ プラットフォームに関する紹介記事を公開し、メモリの特別な最適化における段階的な進歩を共有しました。レポートによると、QQ の新バージョンのメモリの課題は主に次の 4 つの側面に反映されています。 製品形式: 複雑な大型パネル (さまざまな複雑さの 100 以上のモジュール) と一連の独立した機能ウィンドウで構成されます。ウィンドウとレンダリングプロセスは 1 対 1 に対応しており、ウィンドウプロセスの数は Electron のメモリ使用量に大きく影響します。その複雑な大型パネルの場合、

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A
