ロビン・リーは10年間で1000億以上を費やしました！ 500 万人の開発者が中国最大の深層学習フレームワークをサポート

星を見上げながら何を考えていますか?

しつこく質問すると、想像もしていなかった答えが得られます。

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狭い空間から世界を超えて新しい宇宙を創造する人々は、天井が決して見えないと信じています。

決意を持った人々は、到着したからといって立ち止まるのではなく、創造のペースで未知のものを測定します。

Baidu CREATE 2022 カンファレンスでは、人間のデザイナーと AIGC が共同で制作した絵画が展示されました。

そして、これらの絵画に描かれている情景と同じように、Baidu は革新を決して止めませんでした。

カンファレンスの冒頭で、ロビン・リーは、第 4 の技術革命の象徴は深層学習アルゴリズムであるという示唆に富む観点を提唱しました。ディープラーニングに関連する大きなイノベーションは、自動車やインターネットと同様に、私たちの社会に大きな影響を与えるでしょう。

##実際には、ナビゲーション マップはなく、コンパスがあるだけです。また、Baidu は、全体的な方向性を把握し、実践に基づいて段階的に繰り返した結果、貴重なイノベーションを生み出しました。

カンファレンスで、ロビン・リーはこんな絵を見せました。この絵は、「危機と希望」というキーワードを使用して、Baidu AI 絵画プラットフォーム上で生成されました。

この絵は、人工知能が直面している現状、浮き沈みを経験しながらも希望に満ちている状況をよく表しています。

はい、ロビン・リーは、クリエイターが人工知能の黄金の 10 年を導くという昨年の見解を今でも堅持しています。

AIGC 初年度がやってくる

2022 年、AIGC は本格化します。

DALL·E2 は 1 年間にわたってテキスト生成画像の人気を高め、その後の Stable Diffussion と Midjourney は、数え切れない人々の芸術的インスピレーションを刺激し、多くの画家に衝撃を与えました。

DALL・E2 と Google がリリースした Imagen モデルも、多くの AI 学者を研究に参加させるようになりました。

ChatGPT は年末にデビューしたばかりですが、「強化学習」によって与えられた魔法により、全国的なカーニバル中に AIGC に再び旋風を巻き起こすことができました。 。

実は、2022 年の初めに、Baidu Research Institute はすでに今年の AIGC の人気を予測していました。

超大規模事前トレーニング モデルは、知識の強化、クロスモーダルの統一モデリング、複数の学習方法の共進化の傾向を示し、徐々に実用化されつつあります。 。

たとえば、AIGC (AI 生成コンテンツ、人工知能作成コンテンツ) は、大規模モデルのクロスモーダルな包括的な技術機能の助けを借りて、創造性を刺激し、コンテンツの多様性を向上させ、生産コストを削減し、大規模な適用を実現します。

さらに、Baidu Research Institute が神聖な予測を行ったのはこれが初めてではありません。 2020 年に同社が予測した NLP モデルは GPT-3 で実現し、2021 年には同社が賭けたデジタル人口が爆発的に増加しました。

しかし今回、百度は AIGC 分野の動向に非常に自信を持っています。

3 人の才能豊かなクリエイターが、ワンクリックであなたの監督の夢を実現します

Create 2022 カンファレンスで、Baidu は AIGC をほぼすべてのリンクに深く適用しました。曲、シーン、スピーチ マインド マップの作成にはすべて AI が関与しています。

ロビン・リーが「危機と希望」をテーマに生み出した絵画は、文化的知識を強化したものに基づいています。クロスモダリティ 大型モデルがあり、次に登場する3人の才能あるクリエイターのうちの1人です。

今回の Create カンファレンスでは、Baidu 技術委員会の委員長である Wu Hua 氏が、並外れた能力を持つ 3 人の才能豊かなクリエイターを紹介してくれました。

彼らは、才能ある脚本家 - Wenxin ERNIE3.0Zeus、才能あるイラストレーター - Wenxin ERNIE-ViLG 2.0、そして編集およびアニメーションマスター - VIMER-TCIR です。

これら 3 人の才能あるクリエイターと、自分でデザインした仮想俳優を組み合わせて、監督になって自分の映画を撮影することもできます。そしてテレビの傑作！

Wenxin ERNIE 3.0 Zeus 言語モデルは、あなたと永遠にチャットします。

ERNIE 3.0 シリーズ モデルの最新アップグレードとして、ERNIE 3.0 Zeus は、ラベルのないデータとナレッジ グラフの学習に加えて、継続的な学習を通じて 100 以上の異なる形式も学習します。学習課題データの統合管理を実現します。

一般知識と専門知識への「二重のアプローチ」により、モデルの一般化能力が大幅に向上しました。扱いやすく、「ゼネラリスト」の名にふさわしいカテゴリーに属します。

自主制作、自由回答、提案対話、感情分析、または 100 を超える階層プロンプトなど、ERNIE 3.0 Zeus はスムーズに処理できます。

Wenxin ERNIE-ViLG 2.0 画像生成大型モデル、才能ある画家はそれを知っていますか?

Wenxin ERNIE 3.0 Zeus が言語のマスターなら、ERNIE-ViLG 2.0 は絵画のマスターです。説明テキストの文または段落に基づいて美しい絵画を生成できます。

中国人のヒント、絵が欲しいなら聞いてください。あなたに思いつかないことは何もありませんし、彼にもできないことはありません。この艦を見てみる 青と白の磁器の戦艦は、まるで美術品のようですか？本当に戦ったら撃ち殺されるかどうかは分かりません...

この目標を達成するには、モデル自体の背後にある強化された知識の普及と切り離すことはできません。モデル。

1 文または複数の文のプロンプトの中で、絵画内で強調する必要がある中心的な要素はどれでしょうか?また、装飾的な要素はどれですか?知識を身につけてください。

できるだけ正確なペイントを実現するために、ERNIE ViLG 2.0 は学習プロセス中に言語や視覚などのマルチソースの知識を導入しました。モデルがより注意を払うようにガイドし、テキストと画像の中核となるセマンティック要素を使用して、正確で細かいセマンティック制御を実現します。

さらに、ERNIE ViLG 2.0 は、さまざまな段階で異なるネットワーク (ノイズ リダクションなど) モデリング フレームワークを選択することもでき、さまざまな段階でのモデル機能の一貫性のない要件の問題を効果的に解決し、コストを削減します。ノイズリダクションタスクの相互干渉を排除し、画像生成の品質を向上させます。

写実的なスタイル、中国風、国の傾向、または中国の絵画スタイルであっても、ERNIE-ViLG 2.0 は最高のさまざまなスタイルと鮮やかな画像を生成できます。短い中国語のプロンプト、リアルな画像。

たとえば、次のような豪華でエレガントな「天国の饗宴」を見てみましょう。 ERNIE-ViLG 2.0の文学的なスタイルと独特のスタイルは、包括的と言える包括的な作品を提供し、全体的な画風は明るくカラフルで、古代の感情を失うことはありません。

Baidu の「Wenxin・Yige」プラットフォームにいくつかのキーワードを入力するだけで、数分間の絵画でユニークなスタイルを取得できます。

文心ビッグモデルは、言語と画像に加えて、ビデオコンテンツの生成と編集でも才能を発揮します。

ビジュアル コンテンツの生成に関しては、大規模なビデオ生成モデルは、提供された説明テキストまたは画像に基づいてコンテンツを自動的に生成できます。高精細で滑らかなビデオを効率的に生成します。

ビジュアル編集の観点では、VIMER-TCIR マルチタスク大規模モデルは、超解像度、ノイズ除去、ブレ除去、圧縮解除に使用できます。マルチタスクの共同事前トレーニング、およびさまざまな異なる状況の修復と編集を同時に実行します。

現在、古い映画の修復などの現場にVIMER-TCIRが導入され、作業効率が大幅に向上しており、1台で毎日285,000フレームのビデオを修復でき、古い映画のほとんどの問題、映画スクリーンの修復の問題。

AIGCの波が到来し、将来的にはAI絵画やAI動画作成などが近いうちに実現することが予想されます。携帯電話で写真を撮るだけで簡単です。

テクノロジーの継続的な進歩により、AIGC は既存のコンテンツ制作モデルを覆し、10 分の 1 のコストと 100 倍、1000 倍の制作速度でコンテンツを作成する可能性が非常に高くなります。 . 独自の価値と独自の視点を備えたコンテンツ。

研究開発資金は満杯です: 10 年間で 1,000 億以上が投資されます

大型モデルでこのようなクールな効果を実現するために、百度は研究開発を惜しみません。 。

過去 10 年間に総額 1,000 億元以上が投資され、このうち中核研究開発投資は 8 四半期連続で中核収益の 20% 以上を占めています。

統計によると、2020 年の百度の研究開発投資強度は 18.22% で、民間企業上位 500 社の中で第 1 位にランクされました。 2021年には20.03%となり、上位500社の民間企業の中で2位となった。

ちなみに、このような「寛大な」投資により、Baidu は人工知能の基盤技術においても最先端の地位を得ることができました。

結局のところ、チップが動かなくなると、基本ソフトウェアも動かなくなるのです。

2016 年の初めに、Baidu は「人工知能オペレーティング システム」と呼ばれる Fei Paddle と呼ばれる深層学習フレームワークの開発を開始しました。

現在、535万人の開発者が集まり、67万のモデルが作成され、豊かなディープラーニングエコシステムが構築されています。

フライング パドルに基づく大規模モデルは、自然言語処理やコンピューター ビジョンなどのマルチモーダル機能を効果的に統合し、それらを複数の業界のビジネス シナリオと組み合わせて最適化することもできます。 AI アプリケーションを積み木のように構築することで、AI アプリケーションの敷居が大幅に下がります。

ロビン・リー: 人工知能の黄金の 10 年

ロビン・リーがこう信じていることは記事の冒頭ですでに述べました。自動運転や水力発電などの分野でのインテリジェント配車システムなど、ディープラーニング関連の主要なイノベーションは社会に大きな影響を与えるだろう。

イノベーション自体はどこから来るのでしょうか?ロビン・リーの見解では、イノベーションはフィードバックによって推進されます。

Baidu は、事業開発において「フィードバック駆動型イノベーション」に関して多くの実践経験を持っています。例えば、Baidu Kunlun チップが AI チップの中でトップクラスの性能を誇るのは、まさに 10 年間にわたって Baidu の検索サービスに最適化されてきたからです。

Baidu の検索サービスは、毎日何十億もの実際のユーザーのニーズに応え、毎日 1 兆回の深い意味論的推論と照合を実行し、最も信頼できるタイムリーなフィードバックを提供できます。大規模なモデル、深層学習フレームワーク、チップの最適化を強制します。

現在、Baidu は、フルスタック レイアウト (チップ層、フレームワーク層、モデル層、アプリケーション層) を持つ世界でも数少ない人工知能企業の 1 つです。

ハイエンド チップ Kunlun から、Flying Paddle 深層学習フレームワーク、Wenxin の事前トレーニング済み大規模モデルに至るまで、重要な自己があります。 -すべてのレベルで開発されたテクノロジー、各レイヤー間で多くのフィードバックがあり、フィードバックを継続的に取得することでエンドツーエンドの最適化が達成されます。

各レイヤーの技術アーキテクチャは、下に行くほど一般的になり、上に行くほど専門的になります。

人工知能が専門化すればするほど、より多くの産業に浸透し、実体経済の発展に力を与えることができます。

昨年の Create カンファレンスで、ロビン・リー氏は、「テクノロジー応用の敷居が下がり続けるにつれ、クリエイターは人工知能の黄金の 10 年を迎えることになるだろう。」と予測しました。そう思う。

ロビン・リーがビジネスを始めたばかりの 2020 年、インターネット バブルの崩壊に直面し、8 兆の世界市場価値が蒸発しました。その後、インターネットは黄金の 10 年に突入し、人工知能も同様の浮き沈みを経験することになります。

Baidu は今後も社会と業界のために AI の人材を育成し、より多くのリソースを投資し、開発者と協力して中国における AI の発展に最大限の努力をしていきます。

イースターエッグ

Create カンファレンスの最後に、バーチャル バンド メンバーが再び登場しました。

ボーカリスト/ギター: Xi Jiajia、ドラマー: Du Xiaoxiao、ベース: Ye Youyou、キーボード: Lin Kaikai

Xi Jiajia さんは、カンファレンスの冒頭に自分の絵が展示されることができてとてもうれしいと言いました。

#そして、Lin Kaikai はプロデューサーになることに夢中になっていました。彼はアレンジの才能が非常に高いと嬉しそうに自慢していました~

叶Youyou はこう言いました彼女のデザインは実際にみんなの美的ポイントを捉えており、彼女は非常に満足しました。では、デザインのどの側面が彼女の責任だったのでしょうか?

Du Xiaoxiao は正しく推測しました。それは、「Zhiyi」と「Qianliu」のリンクでした。

そして、Du Xiaoxiao さんは、すでにプレスリリースの草稿を書いていると言いました。

メンバー4人の共同ブレインストーミングで出てきた原稿のタイトルは「衝撃！」。これは人間と機械の間の会議です。」

以上がロビン・リーは10年間で1000億以上を費やしました！ 500 万人の開発者が中国最大の深層学習フレームワークをサポートの詳細内容です。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。