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ポピュラー サイエンス: AI ラージ モデルとは何ですか?
記事の紹介:AI ラージ モデルとは、大規模なデータと強力なコンピューティング能力を使用してトレーニングされた人工知能モデルを指します。これらのモデルは通常、高度な精度と一般化機能を備えており、自然言語処理、画像認識、音声認識などのさまざまな分野に適用できます。大規模な AI モデルのトレーニングには大量のデータとコンピューティング リソースが必要であり、通常、トレーニング プロセスを高速化するには分散コンピューティング フレームワークを使用する必要があります。これらのモデルのトレーニング プロセスは非常に複雑で、データ分布、特徴の選択、モデル構造などについての綿密な調査と最適化が必要です。 AI 大型モデルは幅広い用途があり、スマート カスタマー サービス、スマート ホーム、自動運転などのさまざまなシナリオで使用できます。これらのアプリケーションでは、AI 大型モデルは、人々がさまざまなタスクをより迅速かつ正確に完了し、作業効率を向上させるのに役立ちます。
2023-06-29
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多くの企業が大規模モデルに基づいた AI 製品をリリースしていますが、大規模モデル アプリケーションの実装に優れているのはどの企業でしょうか?
記事の紹介:「AI のない産業は存在せず、AI のないアプリケーションは存在しません。」 AI (人工知能) ラージモデル技術の実装により、AI アプリケーションがあらゆるところで開花しています。近年、多くの企業が大規模なモデルに基づいた AI アプリケーション製品をリリースしています。 「百機種争奪戦」の時代、国産大型機種応用製品をどう作るか?大規模モデルにより包括的なコンピューティング能力を提供し、より適切なシナリオを見つけるにはどうすればよいでしょうか?現場写真を公開します。 6月1日、Alibaba CloudはTongyi大型モデルの最新の進捗状況を明らかにし、オーディオとビデオコンテンツに焦点を当てた新しいAI製品「Tongyi Listening」を発売し、公開テストが公開されている中国初の大型モデルアプリケーション製品となった。一部の専門家は、クラウド コンピューティングが大規模モデルの構築に最適な形式であると信じており、大規模モデルの進化により、従来のクラウド コンピューティング アーキテクチャの新たな変革が始まる可能性があります。 Alibaba Cloud AI新製品「Tongyi Tingwu」発売
2023-06-03
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360 Intelligent Brain-Visual 大型モデルをリリース、周宏毅:大型モデルで強化された AIoT は「本物の AI」
記事の紹介:「本来のAIoTは垂直型AIに過ぎず、一般的なAIではない。大型モデルによって強化されたAIoTは『真のAI』である。」 周宏毅氏は「360インテリジェント脳視覚大型モデル」のリリースを発表し、マルチモーダル大型モデルとオブジェクト ネットワーキングの組み合わせが次のトレンドであり、大型モデルをインテリジェント ハードウェアに接続することで、大型モデルの機能をデジタル世界から物理世界に移行できるようになります。 360は5月31日、大型ビジュアルモデルとAIハードウェアの新製品発表会を開催し、360グループ創業者の周宏毅氏が出席し、大型モデルがAIoTの新時代を切り開くと講演した。周宏毅氏は、過去の人工知能は弱い人工知能であり、これに基づいて構築されたインテリジェントハードウェアには本当の知能はないと述べた。大型モデルの出現後、コンピューターは初めて世界を真に理解できるようになり、AIoT を強化できるようになります
2023-06-03
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ByteDanceは、一般モデル、ロールプレイングモデル、音声再生モデル、音声認識モデル、ビンセント図モデルなどを含む「Doubao Big Model」ファミリーを正式にリリースした。
記事の紹介:5月15日の当サイトのニュースによると、今朝、バイトダンスは2024年春の火山エンジンフォースカンファレンスで、同社の大型ビーンバッグモデルが外部サービスを正式に開始したと正式に発表した。レポートによると、ビーンバッグ大型モデルには、ビーンバッグ ユニバーサル モデル Pro、ビーンバッグ ユニバーサル モデル リティ、ビーンバッグ ロールプレイング モデル、ビーンバッグ音声合成モデル、ビーンバッグ音声再生モデル、ビーンバッグ音声認識モデル、ビーンバッグ・ヴィンセントが含まれます。ダイアグラムモデル、お手玉・FunctionCallモデル。関係者によると、カンファレンスは「AI成長の機会、新たなAIアプリケーションパラダイム、強力なAIコンピューティングパワーの護衛」の3章に分かれているという。 Bytedanceは、自社開発の大型モデルのリリースに加えて、Volcano Engineの大型モデルサービスプラットフォームであるVolcano Arkも大幅にアップグレードすることを発表した。同じ
2024-06-02
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カスタム AI モデルを新規または更新された Wix Studio に統合する
記事の紹介:カスタム AI モデルを新規または更新された Wix Studio に統合するには。次の一般的な手順に従うことができます。
AI モデルの開発とトレーニング: TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn などのフレームワークを使用して、AI モデルを作成してトレーニングします。
モデルをデプロイします。
2024-07-18
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vivo初の大型自社開発AIモデル! OriginOS 4 についてはまた明日お会いしましょう
記事の紹介:Kuai Technology は 10 月 31 日、2023 vivo 開発者カンファレンスが 11 月 1 日に開催されると報告しました。このカンファレンスでは、vivo は新しい OriginOS4 を発表します。 OriginOS4 には、vivo の自社開発 AI 大型モデルが初めて搭載されていると報告されています。これには、数十億、数百億、数千億の異なるパラメーター レベルを持つ 3 つの自社開発大型モデルが含まれており、コア アプリケーション シナリオを完全にカバーしています。これまでに、vivo が自社開発した AI 大型モデルはその強力な機能を実証し、C-Eval 100 億以内大型モデル リスト、CMMLU グローバル中国リスト、上位 100 億大型モデル リストで 1 位を獲得しました。 1位の結果。現在、vivo は自社開発した AI 大型モデルを新しいシステムに適用しており、vivo が大型モデルで大きな利点を持っていることを証明しています。
2023-11-01
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NVIDIA、ビデオコンテンツを高精度の3Dモデルに変換できるNeuralangelo AIモデルを発表
記事の紹介:IT House は 6 月 2 日、Nvidia が今週、ビデオ クリップを詳細レベルとテクスチャの豊富な 3D モデルに変換できる Neuralangelo と呼ばれる AI モデルの発売を発表したと報じました。 ▲画像出典 NVIDIA IT Home に問い合わせたところ、ビデオ コンテンツに基づいて 3D モデルを生成する AI がいくつか存在しているが、これらの AI はコントラストの低いビデオに直面すると起動できないことがよくあるとのことです。 NVIDIA の Neuralangelo モデルは、インスタント ニューラル グラフィックス プリミティブを使用し、独自の InstantNeRF テクノロジを活用しているため、低コントラストのビデオであっても、微妙なディテールをキャプチャし、
2023-06-03
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Xiaoaiは大規模モデルのテストを開始しており、Xiaomiはまもなくデバイス側のAIモデル機能を実現する予定です
記事の紹介:Kuai Technologyの8月17日のレポートによると、Lei Jun氏はXiaomiの年次講演で、XiaomiのAI大型モデルの機能について言及し、Xiao Aiは正式に生成型大型モデルにアップグレードされ、テストが開始されたとのこと。シャオミ幹部らは最近、デバイス側のAIモデル機能がまもなく実現すると述べ、シャオミグループ上級副社長兼携帯電話部門社長の曽学中氏は、クアルコムとの綿密な基盤技術協力と高周波通信に基づいてそれを明らかにした。 MediaTek (共同技術交換会が毎週開催されています)、Xiaomi は間もなく大規模なクライアント側 AI モデル アプリケーションを開始する予定であり、消費者は失望しないと思います。ロボティクス部門の多くの副社長とゼネラルマネージャーは、Xiaomiグループの端末側AI大型モデル技術プロジェクトが新たな予算承認を受けたことを明らかにし、雷軍氏は最近の年次講演で、Xiaomiが今年4月にAI大型モデルを正式に確立することを明らかにした。年。
2023-08-18
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OriginOS 4正式発表:初のvivo自社開発AI大型モデル
記事の紹介:10月17日の高速テクノロジーニュースによると、vivoは11月1日にvivo開発者カンファレンスを開催すると発表した。このカンファレンスでは、vivoの自社開発AI大型モデル、自社開発オペレーティングシステム、OriginOS4がリリースされる。 vivoの自社開発AI大型モデルがOriginOS4システムで初めて使用されると報告されており、これには3つの異なるパラメータレベル(十億、数百億、数千億)を持つ5つの自社開発大型モデルが含まれており、コアを完全にカバーしていますアプリケーションシナリオ。 vivo が自社開発した大型モデルが C-Eval のグローバル中国リストで第 1 位にランクされていることは注目に値します。これまで、vivo の自社開発大型モデルは、C-Eval の数百億以内の大型モデルのリストで 1 位、CMMLU のグローバル中国リストで 1 位、および数百億以内の大型モデルのリストで 1 位にランクされていました。アナリスト
2023-10-17
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大規模な AI モデルの台頭により、国内 GPU の計算能力が試される
記事の紹介:ChatGPTが普及して以来、大型AIモデルの研究開発が相次ぎ、中国では数百種類の大型AIモデルの熱狂的な戦争が起きている。革新的なデータ モデルとして ChatGPT がもたらす驚きは、コンテンツ制作方法の変化だけでなく、業界における一般的な人工知能への期待でもあり、大規模な AI モデルや新しいアプリケーションの継続的な出現を促進します。一部の専門家は、将来の人工知能研究の80%から90%は大型モデルに向かうだろうと言い、私たちは大型モデルの時代に向かっています。かつては、コンピューティング能力、データ、アルゴリズムが従来の AI の 3 つの要素であり、これらが連携して人工知能の広範な応用を生み出しました。しかし、汎用人工知能 (AGI) の時代の到来により、より高い予測精度と汎化パフォーマンスを達成するには、大量のデータに対して多くのトレーニングと最適化が必要になります。
2023-06-12
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初め! Vivoの自社開発AI大型モデルがC-EvalとCMMLUで1位にランクイン
記事の紹介:国内で自社開発された大型 AI モデルが再び大きな進歩をもたらしました。 10月16日のニュースによると、vivoは自社開発のAI大規模モデルのマトリックスをリリースする予定で、これには3つの異なるパラメータレベル(十億、数百億、数千億)を持つ5つの自社開発大規模モデルが含まれており、コアアプリケーションシナリオを完全にカバーするという。最新のデータによると、vivoの自社開発AI大型モデルはC-EvalとCMMLUの世界中国ランキングで第1位にランクされており、人文科学、社会科学などの分野でのパフォーマンスは同レベルの大型モデルをはるかに上回っている。 C-Eval リストは、清華大学、上海交通大学、エディンバラ大学が共同で構築した中国語モデルの包括的な試験評価セットで、52 の異なる科目をカバーし、合計 13,948 の多肢選択問題が含まれています。比較的権威のある中国語モデル AI大規模モデルの評価リスト。 CMMLU
2023-10-16
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Huawei Mate60RSの並外れた達人はAIの大型モデルをどのように使ってコピーを書いているのでしょうか?
記事の紹介:人工知能技術の急速な発展に伴い、Huawei Mate60RS Extraordinary Masterは、AI大型モデルのコピーライティング機能を備えたスマートフォンとして、徐々に人々の生活に入りつつあります。コピーライティングを書くためのAIラージモデルの出現は、人々の時間とエネルギーを節約するだけでなく、コピーライティングの品質と効果も向上させます。 Huawei Mate60RSの並外れた達人はAIの大型モデルをどのように使ってコピーを書いているのでしょうか? AI大型モデルはHongmeng 4.0の機能であるため、Hongmeng 4.0を使用する必要があります。 Huawei Mate60RS Extraordinary Masterには工場出荷時にHongmeng 4.0が搭載されており、アップグレードする必要はありません。 Honmeng OS4.0はファーウェイ独自のオペレーティングシステムであり、より優れた機能とパフォーマンスをユーザーに提供することに尽力してきました。
2024-02-09
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ファーウェイ、大型モデル時代に向けたAIストレージ新製品を発売
記事の紹介:7月14日、ファーウェイは大規模モデルの時代に向けた新しいAIストレージ製品をリリースしました。これは、基本モデルのトレーニング、業界モデルのトレーニング、セグメント化されたシナリオモデルのトレーニングと推論に最適なストレージソリューションを提供し、AIの新たな勢いを生み出します。大規模モデル アプリケーションの開発と実装の過程で、企業は 4 つの大きな課題に直面しています: 1 つ目は、データの準備に時間がかかる、データ ソースが分散している、収集が遅い、100 TB のデータの前処理に約 10 日かかる、2 つ目は、マルチモーダルな大規模モデルは大量のデータを必要とします。テキストと画像はトレーニング セットです。現在の大量の小さなファイルの読み込み速度は 100MB/s 未満であり、トレーニング セットの読み込み効率は低いです。第三に、大規模なモデル パラメーターは頻繁に使用されます。調整済みで、トレーニング プラットフォームが不安定 平均して 2 日に 1 回トレーニングが中断されるため、チェックポイント メカニズムがトレーニングを再開し、障害の回復に 1 日以上かかり、最終的に大規模モデルが実装されました
2023-07-21
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