WAIC を探索する | 第 4 のパラダイムの「スタイル理論」は、toB の大規模モデルに焦点を当て、生成 AI をレイアウトしてエンタープライズ ソフトウェアを再構築します

2023 年世界人工知能会議が開幕しました。第四パラダイム「四州王」の大型模型がWAIC会場に展示されました。

さらに、第 4 のパラダイム「City of Big Models」では、金融、小売、不動産、航空、製造、司法、その他の業界におけるビッグ モデルの最も代表的なアプリケーション プラクティスがまとめられています。

toB の大規模モデルに焦点を当て、生成 AI をレイアウトしてエンタープライズ ソフトウェアを再構築する

Fourth Paradigm は、写真の生成、ポスターの生成、コピーライティングの生成など、誰もが知っている AIGC とは異なり、エンタープライズ ソフトウェア分野のラージ モデル技術に焦点を当て、AIGS (AI-Generated Software) の技術戦略を提案します。生成 AI を使用してエンタープライズ ソフトウェアを再構築します。

報道によると、「Shishuo」によって変換されたエンタープライズ ソフトウェアでは、どの機能を呼び出しても、何回もクリックすることなく、単純な対話だけで結果が得られるとのことです。さらに、データ/インターフェースルールの追加や変更により、ソフトウェアの機能アップグレード効率が1か月から1日に短縮されます。

公式紹介によると、「Shishuo」はToB（エンタープライズレベルサービス）分野のマルチモーダル大型モデルとして位置付けられており、入出力マルチモーダリティ、ナレッジベース、Copilot、思考の連鎖。

同時に、「Shishuo」は、コンテンツの信頼性、コストの管理、データのセキュリティの保証を保証するエンタープライズレベルの保証を提供します。 「Shishuo」の指導の下、企業は大規模モデルを民営化して展開し、比較的制御可能なコストで必要なコンピューティング能力を得ることができます。第二に、「Shishuo」は業界知識を学習した後、より専門的なコンテンツを生成し、情報を出力するときに元のソースを特定するため、すべての情報が「適切に文書化」されます。最後に、「Shishuo」はユーザーのフィードバックに基づいて間違いを学習し、修正することができます。

「ビッグモデルシティ」は産業導入の成果を明らかにする

Fourth Paradigmによると、「Shishuo」大型モデルはリリース以来、国内企業数百社と大型モデルの実装を模索しており、国内の初期AIGCアプリケーション数十件を蓄積しているという。 「City of Big Models」では、大規模なモデルをさまざまな業界に組み合わせる実際の実践を紹介します。

たとえば、小売店経営の分野では、店舗管理には通常、従業員管理、商品調達、在庫管理、顧客からのクレーム対応などが含まれます。店舗管理者は分散したシステムでデータを取得し、管理タスクを完了する必要があり、これは非常に困難です。時間のかかる時間。生成AI化後の店舗管理者は店舗管理アシスタントに「商品の売れ行き、店員の状況、違法行為の確認」などの質問を直接行うことができ、アシスタントはさまざまなシステムから関連機能を呼び出して必要な情報を直接提供することができる。

不動産仲介の分野では、不動産業者の専門性と標準化が求められており、例えば中古住宅取引では住宅購入資格審査、所有権確認、頭金、資金など20以上の連携が必要となります。この分野では、エージェントのトレーニングは常に困難な問題です。不動産仲介モデルは、「私書王」をケイパビリティのベースとし、アイラブマイホームが23年間にわたって蓄積した知識ベース、標準化された業務ルール、コミュニケーションスキルをコーパスとして、特定の業界・分野に特化した垂直モデルを学習します。 。

工業デザインの分野では、民間航空機製造会社が生成 AI を使用して工業デザイン ソフトウェアを変革しています。従来の工業ソフトウェアの操作は非常に複雑です。デジタル アナログ クエリやアセンブリなどの基本機能でさえ、特定のパラメータを記憶する必要があります。専門的なタスクを完了し、操作します。生成AIを活用した「工業デザインソフトウェアアシスタント」では、アシスタントに「似た部品を探すのを手伝って」「この2つの部品の組立図を教えて」と音声で質問するだけで、AIが大量の部品から自動で見つけ出します。部品点数も多く、合理的な組み立てプランなので、求めたものが得られます。

生産業務の分野では、スマートワークショップやデジタルファクトリーの頭脳として知られるMOMシステム(Manufacturing Operations Management System)があり、生成AIの意味理解機能により、人間とコンピューターの核となる効率的なコミュニケーションが可能となります。製造業務、ナレッジ回答、データおよびグラフィッククエリ、レポート生成などの一連の情報と機能を提供するビジネス。また、工場の端末機器（監視、カメラ、アクセス制御など）と接続し、作業場の安全、不正操作、設備状態の維持などの「工場管理者」機能も実行できます。

司法分野では、司法関係者は関連する法律、規制、司法解釈を習得するだけでなく、法的分析、法的検索、法的文書作成、法的弁論などの具体的な実務にこれらを柔軟に適用する必要があります。生成 AI は、多数の法的文書内の情報を迅速に見つけて取得することができ、また、対応する法的文書の作成と校正も行うことができます。さらに、一般的な事件や迅速な裁判の事件については、裁判の重要な要素の抽出を支援することができます。

さらに重要なことは、これらの AI アシスタントは、従業員との高頻度のコミュニケーションを通じて、従来のシステムでは捕捉できない行動や思考などの大量のプロセス データを記録し、継続的な思考連鎖学習を通じて、それぞれの専門的な役割が段階的に認識されるようになったということです。 「ベストプラクティスガイド」を作成。

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