Ascend AIとiFlytek Spark：国産大型モデルの「大きな未来」を議論するための緊密な協力

現在、人工知能の大規模な事前トレーニング済みモデルが新しい知能の波をリードし、人工知能を特殊な分野から一般的なアプリケーションに押し上げています。 2023年の世界人工知能会議では、大型モデルが再び業界の注目を集め、国内外の30以上の大型モデルが同じ舞台で競い合い、世界の人工知能の最先端技術が一堂に披露されました。

7月6日、新世代人工知能産業技術イノベーション戦略同盟（AITISA）と中国人工知能産業発展同盟（AIIA）が主催し、ファーウェイ上級副社長が主催した盛騰人工知能産業サミットフォーラムで、 iFlytekの胡国平社長兼認知知能国家重点研究所所長は、iFlytekとファーウェイの協力を発表し、iFlytek SparkとAscend AIは中国に新たなユニバーサルインテリジェンス基地を構築するために提携したと発表した。胡国平氏は、中国のコンピューティングパワーベースの独自の革新が、国内の大規模モデルの大きな未来を実現する鍵であると述べた。

Hu Guoping 氏は、iFlytek Spark 認知大型モデルの開発履歴を振り返り、長年のコア技術の蓄積をもとに、「1 N」認知知能大型モデル特別研究プロジェクトが 2022 年 12 月 15 日に開始されました。 iFlytek Spark Cognitive Model は正式にリリースされ、テキスト生成、言語理解、知識の質問と回答、論理的推論を含む 7 つのコア機能がデビューし、反復を続けて再度アップグレードされ、6 月 9 日に Spark Cognitive Model V1.5 がリリースされました。

胡国平氏は、Spark モデルに焦点を当て、教育、オフィス、自動車、医療、産業などの分野における大規模モデルの応用についても共有し、コア技術の革新ステップに基づいて、Spark モデルは複数の段階で 0 から達成しました。業界シナリオを 1 つの革新的なアプリケーションに導きます。

反復の加速と大規模モデルの追いつきの背後には、無視できないコンピューティング能力の課題があります。

ただし、現在の大規模モデルの開発は、ハイエンドの AI チップ、クラスター、およびエコロジーに大きく依存しています。高いコンピューティング パフォーマンス、高い通信帯域幅、および大容量のビデオ メモリは、大規模モデルのトレーニングに不可欠なコンピューティング パワー ベースとなっています。単一 AI チップの進歩は、大規模モデルに対する大きなコンピューティング パワーの需要に追いついていません。コンピューティング パワー クラスタリングは、不可逆的な発展傾向。

我が国の大型モデルの安全性と開発の鍵は、独自に革新的なハードウェアとソフトウェアに依存して、大型モデルのエコシステムの急速な進歩を促進することにあります。 「胡国平氏は、iFlytek SparkとAscend AIの協力により、国内の大規模モデルアーキテクチャが独立した革新的なソフトウェアとハ​​ードウェアに基づいて連携できるようになったと強調した。」 「一方で、iFlytek Spark コグニティブ大規模モデルは、トレーニングと推論の統合設計に基づいており、大規模モデルの疎性と低精度の定量化において技術的なブレークスルーを達成しています。これは、Ascend AI に効率的に適応し、産業上のアプリケーションと反復を加速することができます」一方、側面に関しては、Shengteng AI をコアとして、ソフトウェアとハ​​ードウェアが連携して最適化され、集中したコンピューティング能力、優れたパフォーマンス、安定した供給、およびデータ セキュリティを備えた大規模モデル トレーニング クラスターを構築します。

将来に目を向けると、より多くのデータ、より大きなモデル、より強力な要求、より複雑なタスクにより、大規模なモデルには引き続き大きなコンピューティング能力が必要となります。

「私たちはShengteng AIと協力して汎用人工知能の新たな歴史的チャンスを掴み、我が国に汎用知能の新たな基盤を構築することに努めたいと考えています。」と胡国平氏は語った。

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