Zhixixi는 오늘 GTIC 2023 중국 AIGC 혁신 서밋이 베이징에서 성공적으로 개최되었다고 3월 24일에 보도했습니다!
GPT-4 시대가 열린 것처럼, 이번 서밋은 "AI New Era가 새로운 세계를 창조한다"라는 주제로 생성 AI(AIGC)를 중심으로 한 중국 최초의 주목할만한 혁신 서밋입니다. 슈퍼20 산·학·연계 리더들은 안개 속에서 분투하는 모든 산업인들이 거짓 청산과 진실 추구의 여정을 완수할 수 있도록 돕기 위해 치열한 기술 대결과 의견 충돌을 벌였다.
지난 두 달 동안 우리 두뇌에는 너무 많은 질문이 넘쳐났습니다. GPT-4가 정말로 인지 지능의 폭발을 가져올 것인가? AI와 ChatGPT의 차이점은 무엇인가요? OpenAI 중국어 버전 탄생할까? 주요 제조사들이 자주 언급하는 MaaS(Model as a Service)가 확실한 트렌드가 될 것인가? 중국 AIGC 산업은 '대공장 승자 독식'이 될 것인가, '백화 꽃피울 것인가'… 이는 이러한 논의를 매우 가치있게 만듭니다.
대형 제조업체와 대형 모델 제품 간의 경쟁부터 상위 AI 투자 의견의 충돌까지, AIGC의 선구적인 제품 시험부터 컴퓨팅 파워 기업의 '폭력적인 미학' PK까지, '대형 대 소형 모델' 논쟁부터 "왜 ChatGPT를 먼저 하지 않았나?" '중국 진출'의 영혼에 대한 질문...절정의 물결이 이어졌고, 정상회담은 좌석이 가득 차고, 압도적인 인기를 얻었으며, 교류의 분위기는 1 이상이었습니다. 이날 회의에는 하루 종일 1천여 명이 참석했고, 전 네트워크를 통한 생방송 횟수는 무려 420만 건에 달했다.
Zhiyi Technology의 공동 창립자이자 CEO인 Gong Lunchang은 정상 회담에서 주최측을 대신하여 AI 산업이 새로운 시장 기회 시기를 맞이하고 있으며 중국 AIGC 혁신 정상 회담이 이를 구축하기를 희망한다고 말했습니다. 학계, 산업체, 투자계의 교류 플랫폼입니다. 이번 서밋은 주로 AIGC 서밋 포럼의 메인 포럼과 대형 모델, 중국형 ChatGPT, AIGC 애플리케이션 혁신 등 3가지 주제별 포럼으로 구성된다.
회의에는 중국과학원 등 학술 기관 대표, Microsoft, Baidu, Kuaishou, Nvidia, Kunlun Wanwei, SenseTime 등 거대 업계 대표, Lanzhou Technology, Moxin Artificial Intelligence, UBTECH, Zhipu AI, Luchen 등이 참석했습니다. Yunzhisheng, Zhujian Intelligence, aiXcoder, Movie Book Technology, Computational Aesthetics(Nolibox) 등 기술 기업가 개척자들과 Qiming Venture Capital, Creation Partners Capital, Lanchi Venture Capital 등 투자 기관의 게스트 대표들이 규모 모델 및 최첨단 혁신, 비즈니스 전망, 컴퓨팅 성능 발전, 기업가적 기회 및 생성 AI 투자 전략.
다음은 오늘 AIGC 정상회담 연설의 핵심입니다.
Zhiyi Technology의 공동 창업자이자 CEO인 Gong Lunchang이 이번 서밋에서 연설했습니다. 주최자를 대신하여. 사전 학습된 언어 모델, 확산 모델 등 핵심 알고리즘과 모델의 출현과 진화는 생성 AI의 급속한 발전을 촉진했으며, 관련 제품은 매우 짧은 시간 내에 세계적인 관심을 끌었습니다.
▲Gong Lunchang, Zhiyi Technology의 공동 창업자 겸 CEO
지난 주는 AI의 급속한 발전에 있어 중요한 시기였습니다. GPT-4와 Wen Xinyiyan의 출시, 그리고 Microsoft의 GPT 통합입니다. 오피스 패밀리 버킷은 생산 도구의 도약을 주도했습니다. AI 산업은 새로운 시장 기회 시대를 열고 있습니다.
이를 바탕으로 중국 AIGC 혁신 서밋은 학계, 산업계, 투자계를 위한 커뮤니케이션 플랫폼을 구축하여 모두가 심도 있는 교류를 갖고 아이디어를 자극하며 협력과 혁신의 구현을 촉진할 수 있기를 희망합니다.
올해로 Zhiyi Technology가 설립된 지 7년이 되었습니다. Zhiyi Technology는 기술과 산업의 이중 륜구동을 고수하고 디지털화와 인텔리전스로 대표되는 첨단 기술과 산업 응용에 중점을 두고 산업 미디어와 엔터프라이즈 서비스라는 두 가지 주요 비즈니스 시스템을 구축합니다.
Zhiyi Technology는 Zhixi East, Core Dongxi 및 Car Dongxi로 대표되는 산업 미디어 매트릭스를 보유하고 있으며 동시에 산업 업그레이드 요구에 부응하여 독특한 포지셔닝과 높은 영향력 및 신뢰성을 갖춘 산업 미디어가 되었습니다. , Zhiyi와 함께 공개 강좌를 개발했습니다. 핵심 기업 서비스 시스템으로 전 세계 유수 산업 기업 및 최고 대학의 전문가 및 학자들과 협력하여 일련의 강연 및 새로운 청소년 강연을 개최하고 국내외 최고 수준의 사람들과 협력합니다. 기업이 맞춤형 공개 강좌를 편성해 지금까지 600개 이상의 강좌가 완료됐다는 평가를 받고 있다.
아침 정상회담에는 Lanzhou Technology의 창립자 겸 CEO이자 중국 컴퓨터 연맹 CCF 부회장인 Zhou Ming이 참석했습니다. , 중국과학원 자동화 연구소의 연구원이자 박사 지도교수인 Zhang Jiajun은 대형 모델이 어떻게 새로운 패러다임을 가져오는지 설명했습니다. Zidong Taichu 모델이 어떻게 세계의 신비를 이해하는지 설명했습니다.
동시에 Microsoft 옴니채널 부문의 최고 기술 책임자인 Xu Mingqiang은 방금 Wen Xin을 출시한 Baidu 그룹 부사장 Yuan Foyu가 AIGC 동향과 기업의 Microsoft Azure OpenAI 서비스 적용을 살펴보도록 안내했습니다. Yi Yan은 Wen Xin Yi Yan 클라우드 컴퓨팅 시장에서 게임의 규칙을 바꾸는 방법에 대해 논의하기 위해 현장에 왔습니다.
1. Lanzhou Technology의 Zhou Ming: 대형 모델은 인지 지능의 상승을 가져오며 9가지 주요 측면에 중점을 둡니다.
Lanzhou Technology의 창립자 겸 CEO이자 중국 컴퓨터 연맹 CCF 부회장인 Zhou Ming은 이노베이션웍스 수석과학자가 대형 모델이 가져온 새로운 패러다임에 대해 심도 있게 해석했다.
▲Lanzhou Technology의 창립자 겸 CEO, 중국 컴퓨터 연맹 CCF 부회장, Innovation Works의 수석 과학자 Zhou Ming
Microsoft에서 나온 기술 전문가인 Zhou Ming은 자신이 깊은 관심을 갖고 있다고 말했습니다. Microsoft 공동 창립자 Bill Gates의 영향을 받은 그는 대규모 모델이 인지 지능의 상승을 가져온다고 믿습니다. 대형 모델, 특히 ChatGPT는 언어 이해, 다단계 대화 및 문제 해결을 위한 실용적인 시대를 대표합니다. 동시에 대형 모델은 NLP 작업 단편화 문제를 효과적으로 해결하고 R&D 효율성을 크게 향상시켜 NLP가 산업 분야에 진입했습니다. 구현 단계.
현재 AI는 단일 작업을 위한 특화된 모델에서 광범위한 작업을 위한 일반 모델로, 그리고 일반 인공지능의 AGI 시대를 거쳐 2.0 시대를 맞이하고 있습니다. AI 2.0 시대는 먼저 창의적인 콘텐츠, 사무 방식, 검색 엔진, 인간-컴퓨터 상호 작용 인터페이스, 금융 및 기타 분야를 혁신할 것입니다.
2021년 6월에 설립된 Lanzhou Technology는 다수의 대형 모델 외부 제품 및 서비스를 출시했으며 현재 Mencius 대형 모델, AIGC(Intelligent Creation) 플랫폼, 기계 번역 플랫폼, 금융 NLP 플랫폼은 Flush 및 China Asset Management와 같은 회사에 상륙했습니다. ChatGPT와 같은 기술과 결합하여 Lanzhou Technology는 사용자가 지능형 대화를 통해 특정 시나리오에서 다양한 작업을 완료하도록 도울 수 있는 대화 로봇 MChat을 출시했습니다.
업계의 미래 방향에 대해 Zhou Ming은 현재의 ChatGPT와 유사한 기술에는 여전히 추론, 논리, 수학 및 산술, 사실 오류가 부족하다고 인정했습니다. 앞으로 대형 모델과 관련된 9대 주요 이슈는 추론 능력, 사실 정확성, 중국 처리 능력 등 측면에서 특히 주목할 만하다.
2. Microsoft Xu Mingqiang: OpenAI와 협력하여 슈퍼컴퓨터 구축
모델 매개변수가 기하급수적인 성장 추세를 보이고 있습니다. 오늘날 대형 모델에 대한 의심은 불과 1~2년 안에 새로운 의심으로 대체될 것이다. 따라서 Microsoft 옴니채널 부문의 CTO인 Xu Mingqiang은 현재 고품질 코퍼스의 1/10만 사용되기 때문에 모델이 여전히 빠르게 성장할 것이라고 굳게 믿습니다.
▲Xu Mingqiang, Microsoft 옴니채널 사업부 최고 기술 책임자
이 모든 것은 강력한 컴퓨팅 성능의 지원과 불가분의 관계이며, 이는 학습할 수 있는 모델의 크기와 매개변수도 결정합니다. 따라서 Microsoft Azure는 OpenAI와 협력하여 대규모 AI 훈련을 위해 설계된 AI 슈퍼컴퓨터를 구축했습니다. 이 컴퓨터에는 285,000개의 CPU와 10,000개의 GPU가 있습니다.
Xu Mingqiang은 대규모 언어 모델을 스펀지에 비유했습니다. Wikipedia에서는 의학 또는 과학 논문이 물이며 이러한 논문을 연결하면 그 기능이 출현하게 됩니다.
마지막으로 기업용 애플리케이션으로 안착. CPU 시대에 기업이 적용할 때 고민했던 문제는 비즈니스 문제를 어떻게 컴퓨팅 문제로 바꾸는가, 즉 애플리케이션을 컴파일러를 통해 컴퓨팅 문제로 변환하는 방법으로 바뀌었습니다. 비즈니스 문제는 사회 각계각층의 컴퓨팅 문제로 전환됩니다. 문제는 콘텐츠 처리 문제로 변환됩니다.
엔터프라이즈 수준 ChatGPT 애플리케이션 시나리오에는 고객 서비스, 판매 시장, 콘텐츠 생성, 지식 관리, 의사 결정 지원 등이 포함됩니다.
3. 중국과학원 장자준: '자동태추'의 비밀을 밝히다, 멀티모달 대형 모델이 '다중특화, 다기능'으로 등장하기 시작했다
회의에서 연구원 자동화 연구소, 중국과학원 박사 지도교수, 우한 인공지능 연구소 부총장 Zhang Jiajun은 "Zidong Taichu" 대형 모델이 세계의 기술적 신비를 어떻게 이해하는지 설명했습니다.
▲중국과학원 자동화 연구소 연구원 겸 박사 지도교수이자 우한 인공지능연구소 부소장인 장자준
장자준은 사전 훈련된 대형 모델에 딥러닝을 적용한 효과가 있다고 말했습니다. 계속해서 개선되고 있습니다. 현재 자기 지도 학습 조건 하의 "빅 데이터 + 빅 모델" 접근 방식을 통해 다중 모드 대형 모델이 "다중 전문화 및 다기능"으로 나타나기 시작하여 소규모 샘플 학습, 자연어 질문에서 급속한 발전을 이루고 있습니다. 응답 및 교차 모달 생성. 대형 모델이 혁신의 물결을 주도했지만, 에너지 소비와 비용이 극도로 높으며, 인지 능력은 여전히 인간보다 훨씬 뒤떨어져 있습니다.
"Zidong Taichu"는 중국과학원 자동화 연구소 팀이 출시한 1,000억 개의 매개변수를 갖춘 세계 최초의 다중 모드 대형 모델입니다. Zhang Jiajun은 이 모델이 토큰 수준, 양식 수준 및 샘플 수준에서 다중 작업 자가 지도 학습을 지원한다고 말했습니다. . "Zidong Taichu"는 텍스트로 이미지 검색, 이미지로 사운드 생성, 사운드로 이미지 생성 등 교차 모드 검색 및 생성 예제를 지원합니다. 예를 들어 실제 이미지를 입력하면 Zidong Taichu는 개인화 된 3D 이미지를 생성할 수 있습니다.
현재 팀은 Zidong Taichu Open Service Platform 1.0 및 Zidong Taichu Luoshen 1.0 AIGC 지능형 발전 플랫폼을 출시했으며, 산업계, 학계, 연구의 자원을 통합하여 인공 지능을 위한 오픈 소스 개방형 생태계를 구축하고 일반 인공지능의 산업화.
4. Baidu Yuan Foyu: Wen Xin의 말은 클라우드 컴퓨팅 시장의 게임 규칙을 바꿀 것입니다. 100,000개 이상의 기업이 통화를 신청했습니다.
글로벌 AI 산업은 폭발적인 시기를 맞이했습니다. 완전히 새로운 세상을 창조하는 것. 2021년 Baidu CEO Robin Li는 다음과 같이 말한 적이 있습니다. "컴퓨터가 인간의 자연어를 이해하는 능력, 명확한 표현 능력, 우수한 논리적 추론 능력을 갖추면 인간과 매우 유사할 것입니다. 그리고 기억력과 컴퓨팅 능력은 따라서 AI는 오늘날 모든 산업에 확실히 혁명을 일으킬 것입니다.”
▲ Baidu 그룹 부사장
Baidu의 차세대 대규모 언어 모델 및 생성 AI 제품 Wen Xinyiyan의 핵심입니다. 기술지원은 자연어 이해입니다.
바이두그룹의 위안 포유(Yuan Foyu) 부사장은 "세계 주요 제조사 중 바이두가 가장 먼저 출시했다"고 강조했다. 마이크로소프트가 직접 Open AI를 불러 구글이 3월 21일 테스트를 열었다. 메타와 아마존은 실제로 출시한 적이 없다. , 같은 수준의 제품입니다. "
Wen Xinyiyan은 문학 창작, 비즈니스 카피라이팅 창작, 수학적 논리 계산, 중국어 이해 및 다중 모드 생성이라는 다섯 가지 핵심 역량을 보유하고 있습니다. "삼체 문제" 및 "붉은 저택의 꿈"; 수학적 문제의 오류를 지적하고 중국어를 이해하는 강력한 능력을 제공합니다. Baidu가 자체 개발한 대형 언어 모델을 기반으로 한 오디오 및 비디오입니다.
Yuan Foyu는 Wenxin Yiyan의 성능으로 볼 때 인간의 의도를 이해하는 능력이 있으며 답변의 정확성, 논리 및 유창함이 점차 인간 수준에 가까워지고 있다고 말했습니다.
Wen Xinyiyan의 기자회견 일주일 후, 10만 개가 넘는 기업이 Wenxinyiyan의 API 호출 서비스 테스트를 신청했습니다.
인공지능 시대의 IT 기술 스택은 애플리케이션 계층, 모델 계층, 프레임워크 계층, 칩 계층의 4개 계층 아키텍처를 갖습니다. Yuan Foyu는 "전 세계적으로 Baidu는 이 4개 계층에서 선도적인 제품을 보유한 유일한 회사입니다. 또한 대형 모델의 개발은 새로운 클라우드 컴퓨팅, 산업 모델 미세 조정 및 애플리케이션 개발에서 세 가지 주요 산업 기회를 가져올 것입니다."라고 말했습니다.
3. 중국은 OpenAI를 생산할 것인가? 투자자: 동의하지 않습니다!
연습은 진정한 지식을 가져옵니다. 회의에서 Kuaishou MMU 자연어 처리 센터 및 오디오 센터 소장 Zhang Fuzheng은 AI가 디지털 사람, 음악, 비디오를 생성하는 최신 사례를 시연하며 Kuaishou의 AIGC 탐색 및 적용을 공유했습니다.
▲Kuaishou MMU 자연어 처리 센터 및 오디오 센터 소장 Zhang Fuzheng
Zhang Fuzheng은 먼저 '창작자가 표현하고 싶은 아이디어를 입력하고, AI 기술을 통해 이를 합성 콘텐츠 출력 "워크플로 시작점인 Kuaishou는 플랫폼 엔진, 인프라, AI 원자 기능, AIGC 솔루션, 착륙 시나리오 및 기타 측면을 통해 AIGC를 배치했습니다.
디지털 휴먼 시나리오에서는 사용자가 텍스트만 입력하면 5분 이내에 정확한 입 모양과 풍부한 표정/동작을 갖춘 디지털 휴먼 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. 전자상거래, 모집, 앵커링, 훈련 등에 사용할 수 있습니다. .
스마트 음악의 경우 사용자가 특정 주제 단어와 기타 정보를 입력하면 주제 단어와 운율이 맞는 가사와 특정 멜로디를 생성할 수 있으며, AI 가수와 같은 애플리케이션도 노래 수준에 가깝습니다. 진짜 사람들.
영상 제작 측면에서도 AIGC 기술은 창작자에게 큰 도움이 됩니다. 예를 들어, Kuaishou의 동영상 제작 "원클릭 영화"의 평균 소비량은 4억 5천만 개를 초과하고, 카피라이트된 영화의 일일 평균 소비량은 4천만 개를 초과합니다.
2. Moxin 인공지능의 Wang Wei: 스파스 컴퓨팅은 대규모 모델 구현을 위한 최적의 솔루션이 되며, Moxin은 AI 2.0 컴퓨팅 파워의 진화를 주도합니다수요 측면에서 디지털 문명의 발전은 근본적으로 이루어졌습니다. 변화. Generative AI는 폭발적으로 성공적인 애플리케이션을 구축할 수 있는 문을 열어주며, AI 2.0 대형 모델 시대의 컴퓨팅 성능에 대한 요구는 완전히 전복되었습니다. 컴퓨팅 성능의 다양성에 초점을 맞춘 소형 모델의 AI 1.0 시대에 비해 대규모 사전 학습 모델은 구조가 통일되어 확장성에 더 중점을 둡니다. 컴퓨팅 성능과 추론 속도의 증가는 대형 모델 개발 및 적용에 있어 문제점이 되었습니다.
MoXin Artificial Intelligence의 설립자이자 CEO인 Wang Wei는 "하드웨어만으로는 컴퓨팅 성능의 기하급수적 성장을 충족하기 어렵고 소프트웨어와 하드웨어를 통합해야 합니다. 이러한 방향에서 희소 컴퓨팅은 가장 잠재력이 있는 것으로 인식되고 있습니다. 개발 및 구현 방향. "밀도 컴퓨팅에 비해 희소 컴퓨팅은 1~2배의 성능 향상을 달성할 수 있습니다.
▲Moxin Artificial Intelligence의 창립자이자 CEO인 Wang Wei
2021년 초 Moxin의 첫 번째 고속 AI 컴퓨팅 칩 Antoum이 성공적으로 테이프아웃되었으며 이후 Moxin은 일련의 AI 컴퓨팅 카드를 출시했습니다. Antoum S4, S10, S30을 기반으로 다양한 AI 애플리케이션 시나리오를 지원합니다. Moxin의 고유한 이중 희소 알고리즘과 소프트웨어-하드웨어 협업 개념을 기반으로 하는 Moxin의 제품은 고성능과 저전력 소비를 모두 달성할 수 있으며, 이중 희소 알고리즘은 많은 네트워크 및 애플리케이션에서 최대 32배의 희소성을 달성할 수 있습니다.
176B 오픈 소스 대형 모델 BLOOM의 실제 측정을 통해 Ink Core S30 컴퓨팅 카드는 중간 및 낮은 희소율만 사용할 때 25개 토큰/초의 생성 속도를 달성할 수 있으며, 4개의 S30으로 8 A100을 초과할 수 있습니다. 생성 속도 추론 속도가 크게 빨라집니다.
Wang Wei는 "대형 모델의 급속한 발전으로 AI 칩 스타트업은 거대 기업에 도전할 수 있는 기회를 얻었으며 파괴적인 혁신을 통해 엄청난 성능 혁신을 가져오는 새로운 디스플레이 무대를 갖게 되었습니다."라고 말했습니다. Qiming Venture Capital Zhou Zhifeng: 생성형 AI 기업가의 약 60%가 다중 모드 애플리케이션에 중점을 두고 있으며 중국 생태계는 더 많은 기회를 창출할 수 있습니다
지난 40년 동안 컴퓨팅 성능과 데이터가 지속적으로 폭발적으로 성장함에 따라 AI 기술의 변화는 기하급수적으로 일어나고 있습니다. 새로운 노드에서 추세를 예측하고 미리 계획하는 방법은 무엇입니까?
Qiming Venture Partners 파트너인 Zhou Zhifeng은 초대형 사전 훈련 모델에 의해 주도되는 이러한 AI 물결이 혁신적인 일반화 능력과 기반 기술의 출현 현상을 보여주었으며, 기업가 정신이 직면한 어려움을 어느 정도 해결했다고 말했습니다. AI 1.0 시대에는 AI 기술이 최종 제품에 숨겨진 작은 부분에 불과하다는 점, AI 기술에 대한 사회의 합리적인 기대가 부족하다는 점, 완벽한 애플리케이션 개발 인프라와 환경이 부족하다는 점, 상장회사 및 자본시장 평가시스템 등 AI는 다시 한번 창업과 투자의 핫스팟이 됐다. 2020년 GPT-3가 출시된 지 2년 만에 글로벌 벤처캐피털 기관의 AI 기업 투자가 4배 증가해 2022년에만 13억7000만 달러의 자금을 조달했다.▲ Qiming Venture Partners의 파트너인 Zhou Zhifeng 
▲원탁 대화 세션, 왼쪽부터: Zhiyi Technology 공동 창립자 겸 편집장 Zhang Guoren, Zhujian Intelligence 사장 겸 COO Sun Bin, UBTECH 음성 기술 과학자 Huang Dongyan , 그리고 Creation Partners Capital Yu
▲UBTECH 음성 기술 과학자 황동옌
딥러닝 3대 거인 중 하나인 Yann LeCun은 ChatGPT가 특별한 혁신은 없지만 잘 결합되어 있다고 말한 적이 있습니다. 초기 단계의 기술 기업에 투자하는 데 중점을 두고 있는 Creation Partners Capital의 파트너인 Liang Yu도 비슷한 견해를 표명했으며, 그는 기술적 관점에서 Transformer 아키텍처의 시스템 통합 및 엔지니어링이 꾸준히 혁신을 거듭해 왔으며 ChatGPT를 믿고 있습니다. 혁명적인 돌파구를 얻지 못했습니다. Huang Dongyan은 Liang Yu의 관점에 동의하며 OpenAI가 통합과 시행착오 과정에서 '신이 주신 비밀'을 발견하여 대화가 인간과 같은 놀라운 성능을 달성할 수 있게 되었다고 덧붙였습니다.
이어서 Zhang Guoren은 많은 관심을 끄는 질문을 제기했습니다. OpenAI의 GPT-4 출시와 Microsoft 관련 제품의 연속 출시로 인해 Microsoft + OpenAI의 선도적 이점이 얼마나 오랫동안 지속되는지에 대해 많은 압박을 가하고 있습니다. 조합이 유지될 것으로 예상됩니까?
이런 점에서 선빈은 퍼포먼스 도구의 조합은 어떻게 사용하고 적용하느냐에 따라 결국 사람의 결과물이 기준이 되어야 한다고 믿습니다. 이들 결합의 장기적인 가치는 향후 다른 산업에도 활용되어 기술과 산업이 완벽하게 통합될 수 있는지 여부에 있습니다. Huang Dongyan은 Microsoft와 OpenAI의 결합이 얼마나 멀리 갈 수 있는지는 기술 혁신 역량과 반복적인 개발 속도에 달려 있다고 말했습니다. 물론 그 과정에서 '다크호스' 기술을 가지고 등장할 수 있는 AI 회사도 많이 있을 것입니다. .
▲Zhujian Intelligence 사장 겸 COO Sun Bin
일반적으로 말하면 Microsoft의 접근 방식은 실제로 이 업계 발전의 패턴을 설정합니다. Liang Yu는 "Microsoft는 어느 정도 생태학적 전략을 펼치고 있습니다."라고 말했습니다. 산업 응용 프로그램과 생태계에 대한 사용자 액세스는 '데이터 플라이휠'을 형성할 수 있으며 그 회전 속도는 점점 더 빨라질 것입니다.
국내 환경에서 대규모 모델 교육을 위해서는 좋은 중국어 학습 코퍼스가 있어야 "플라이휠"로 굴러갈 수 있습니다.
Meituan 공동 창립자 Wang Huiwen부터 Sogou 창립자 Wang Xiaochuan, Project AI 2.0 계획을 발표하는 Kaifu Lee에 이르기까지 많은 유명 인사들이 AIGC 기업가 정신의 물결에 동참하고 있습니다. Zhang Guoren이 이러한 기업가 정신의 물결이 인터넷 시대의 기업가 정신과 같은 "승자 독식" 추세인지 아니면 "백 꽃을 피우는 것"인지 물었을 때 몇몇 손님은 후자에 동의했습니다.
선빈은 빅 모델 시대의 상황은 인터넷의 '대규모 보조금' 시대와 다르다고 말했습니다. AI는 비교적 고정된 기업 체인 패턴을 형성했지만 새로운 기반 엔진을 제공합니다. 축적된 산업생태와 모형을 재사용하여 백송이의 꽃을 피우는 기능을 이어갈 것입니다. 그는 대규모 언어 모델이 여전히 업계의 대규모 제조업체에 의해 지배될 수 있지만 핵심 혁신은 여전히 과학 및 기술 혁신 기업에 달려 있다는 점을 인정했습니다.
Liang Yu도 이러한 관점에 동의합니다. 그는 대규모 제조업체가 선두를 달리고 있지만 신생 기업의 기회는 애플리케이션 계층에 있을 수 있으며 산업 구현을 구현하고 비용을 절감하며 효율성을 높이기 위해 수직 분야로 절단할 수 있다고 믿습니다. "스타트업은 '거대한 짐승의 발자취'를 피하는 법을 배워야 합니다. 모든 위대한 기업은 작은 틈에서 나옵니다."
▲ Creation Partners Capital의 파트너인 Liang Yu
는 AIGC 창업이 갖추어야 할 요소에 대해 다음과 같이 말했습니다. Liang Yu는 현재의 경쟁, 자본 환경 및 대규모 창업을 위한 인재가 지난 2년에 비해 질적인 변화를 겪었다고 말했습니다. 기업가의 밀도는 Deep이 필요합니다. 기술력과 업계 이해.
Sun Bin은 OpenAI의 공동 창업자가 8년 전 기술, 자원, 연결을 사용하여 사업을 시작한 것처럼 현재 기업가도 컴퓨팅 능력, 엔지니어 및 데이터라는 세 가지를 고려해야 한다고 믿습니다. 비즈니스는 절반의 노력으로 두 배의 결과를 얻을 수 있습니다.
서밋에 참석한 많은 연사들은 일반 인공지능(AGI)을 AI 개발의 종말로 꼽았습니다. 해결하려는 궁극적인 문제는 무엇입니까?
Huang Dongyan은 일반 인공지능과 수직 분야의 인공 지능이 실제로 서로 보완적이라고 믿습니다. 직관적으로 말하면 주요 제조업체는 일반 인공 지능을 위한 플랫폼을 제공하는 반면 수직 분야의 인공 지능은 심층적인 개발을 수행하는 것입니다. 다른 산업.
선빈은 10년 뒤의 현재를 보면 이것이 일반 인공지능의 출발점이 될 수도 있다고 말했습니다. Liang Yu는 올해가 일반 인공 지능의 원년이 될 수도 있다고 언급했습니다. 오늘부터 일반 인공 지능은 물과 전기처럼 사람들의 생산과 생활의 모든 측면에 서서히 침투할 수 있습니다.
Zhang Guoren은 Iron Man의 Jarvis와 The Wandering Earth의 MOSS와 같이 이미 많은 공상 과학 영화가 우리에게 일반적인 인공 지능의 모습을 묘사했다고 말했습니다. 아니면 인간보다 더.
▲Zhang Guoren, Zhiyi Technology의 공동 창립자이자 편집장
그렇다면 오늘날 AIGC 애플리케이션 혁신의 물결을 10년 후 되돌아본다면, 그것이 AIGC 애플리케이션 혁신에 미치는 영향은 무엇일까요? 기술산업과 인간사회?
선빈은 10년 후의 오늘을 보면 컴퓨터가 상호 작용하는 방식에 큰 변화가 생겨 사람들이 더 이상 복잡한 언어를 배울 필요가 없게 될 것이라고 믿습니다. Liang Yucheng은 또한 올해가 일반 인공 지능의 원년이 될 수 있다고 언급했습니다. 오늘부터 일반 인공 지능은 물과 전기처럼 사람들의 생산과 생활의 모든 측면에 천천히 침투할 수 있습니다.
윤리적 관점에서 Huang Dongyan은 다음과 같이 말했습니다. "인간 본성에 기반한 기술의 긍정적인 효과를 자극하는 방법은 매우 중요합니다. 10년 안에 모든 사람이 자신만의 지능형 로봇을 갖게 되어 사람들이 더 나은 장비를 갖추게 될 것입니다. "안전하게 삶을 즐기세요." 이와 함께 안전과 윤리 문제도 산업계의 관심사로 떠올랐습니다. Huang Dongyan은 법률 및 규정, 회사의 자율성, 대중 인식, 안전 윤리 기준 등 포괄적인 거버넌스가 필요하다고 믿습니다.
Zhang Guoren은 10년 후를 되돌아보면 지금은 익숙해진 것들이 많아야 한다고 결론을 내렸습니다. 그때쯤이면 그것은 이상해질 것입니다. 현재의 관점에서 볼 때 이것은 사람들이 이제 전자 결제 사용에 익숙해진 것과 같습니다. 또는 현금지불방식을 조기에 채택합니다.
오후의 대형 모델 포럼에서는 베이징 Zhipu Huazhang Technology Co., Ltd.의 CEO인 Zhang Peng이 싱가포르 Luchen Technology의 창립자인 사전 훈련된 대형 모델에 대해 설명했습니다. 젊은 교수이자 국립대학교 컴퓨터공학과 총장인 You Yang은 대규모 AI 모델의 저비용 훈련에 대한 과제와 사례에 대해 논의했습니다.
Lanchi Ventures의 투자 파트너인 Shi Jianping은 사전 훈련된 대규모 언어 모델이 인지 지능 시대를 열고 있다고 믿습니다. NVIDIA의 소비자 인터넷 산업 솔루션 설계 책임자인 Xu Tianhao와 SenseTime &의 공동 창립자인 Yang Fan은 대형 디바이스 사업그룹의 사장이 계산하고 있는 전력과 알고리즘의 실질적인 측면에 대한 통찰력을 제공합니다.
1. Zhipu AI Zhang Peng: 대형 모델에도 무어의 법칙이 있어 GLM의 새로운 길 모색
대형 모델 포럼의 첫 번째 연사는 Beijing Zhipu Huazhang Technology Co., Ltd.의 CEO인 Zhang Peng입니다(참고) ~로 : Zhipu AI) . 그는 업계와 학계의 선구자로서 대형 모델 사전 학습의 기술 경로와 구현 진행 상황을 공유했습니다.
▲Beijing Zhipu Huazhang Technology Co., Ltd.의 CEO Zhang Peng
사전 훈련된 대형 모델은 차세대 AI 애플리케이션을 위한 인프라가 되었습니다. Zhang Peng은 대형 모델 분야에는 무어의 법칙이 있다고 말했습니다. 단일 모델의 매개변수 수가 매년 10배 증가한다는 것입니다. 모델 매개변수가 수천억에 도달하면 대형 모델이 질적 변화의 중요한 임계값을 통과한 것이며 ChatGPT가 대표적인 예입니다.
"우리는 열심히 일했습니다." Zhang Peng은 Tsinghua University 컴퓨터 과학과의 결과 변화를 기반으로 Zhipu AI가 2021년에 첫 번째 다중 모드 대형 모델을 출시했다고 말했습니다. Zhang Peng은 1000억 개의 모델을 훈련하려면 다양한 어려움에 직면하며 인내와 시간이 필요하다고 말했습니다.
Zhang Peng은 Zhipu AI가 공동 개발한 이중 언어 GLM-130B 모델의 평가 보고서에 따르면 GLM-130B가 정확성 및 공정성 지표 측면에서 GPT-3 175B(davinci)에 가깝거나 동등한 것으로 나타났습니다. 또한 Zhipu AI는 지난해부터 AI 코드 도구인 CodeGeeX를 잇달아 오픈소스화하고, 단일 카드에서 실행할 수 있는 ChatGLM-6B 오픈소스 모델을 출시하는 동시에 무료 보조 기능도 출시했다. "Writing Frog" 및 개인화 대화 "Xiaodai"와 같은 글쓰기 애플리케이션으로 인해 대형 모델 사용에 대한 문턱이 크게 낮아졌습니다.
마지막으로 Zhang Peng은 회의에서 MaaS(Model as a Service) 개념을 강조하면서 사전 학습된 대형 모델에서 API, 다단계 애플리케이션, 클라우드에서 민영화, 올인원에 이르기까지 유연한 배포 방법을 제공할 것을 주장했습니다. 전개.
2. Luchen Technology Youyang: 대규모 모델 훈련 인프라 Colossal-AI를 구축하여 대규모 AI 모델 애플리케이션 구현 비용 절감
AI 모델 매개변수 수가 불과 몇 년 만에 수만 배 증가했습니다. 미래에는 AI가 인간의 두뇌보다 더 지능적이고 강력할 수도 있습니다. 오늘날 대규모 모델 훈련이 직면한 과제는 극도로 높은 훈련 비용입니다.
빅 데이터와 대규모 모델이 동시에 개선되는 동안, 보다 효과적인 최적화 방법을 만들고, 비용을 절감하고 효율성을 높이는 방법, 확장 가능하고 효율적인 컴퓨팅을 달성하는 방법, AI 대규모 모델의 애플리케이션 구현 비용을 줄이는 방법이 주요 문제점이 되었습니다. 산업.
Luchen Technology는 효율적인 분산 AI 대형 모델 훈련 인프라인 Colossal-AI 세트를 구축했습니다. 이는 효율적인 메모리 관리 시스템, N차원 병렬 기술 및 대규모 최적화 방법의 세 부분으로 구성됩니다.
Luchen Technology의 창립자이자 싱가포르 국립대학교 컴퓨터공학과 학과장인 You Yang 젊은 교수에 따르면 Colossal-AI는 글로벌 기본 소프트웨어 시장에서 가장 빠르게 성장하는 소프트웨어 중 하나가 되었으며 오픈 소스로 제공되었습니다. Github: https://github.com/hpcaitech/ColossalAI
▲Luchen Technology의 창립자이자 싱가포르 국립대학교 컴퓨터공학과 총장인 You Yang, 젊은 교수 You Yang
The N 루첸 테크놀로지가 개발한 차원 병렬 기술은 고차원 텐서 병렬을 생성합니다. 그 안에 들어 있는 다양한 병렬 전략은 대형 모델에 대한 저렴하고 효율적인 분산 학습 솔루션을 제공합니다.
또한 Colossal-AI의 이종 스케줄링 시스템을 기반으로 사용자는 코드 한 줄만 작성하면 GPU 메모리, CPU 메모리 및 하드 디스크를 동적으로 관리할 수 있어 하드웨어의 모델 용량이 수십 배 증가합니다.
예를 들어, 1,750억 개의 매개변수를 사용하는 이전 GPT-3 교육에는 128개의 GPU가 필요했지만 Colossal-AI에는 64개의 GPU만 필요하므로 대형 모델의 하드웨어 요구 사항과 비용이 크게 절감됩니다. 동일한 장비에서 Colossal-AI는 사용자가 모델 훈련을 더 빠르게 완료하고 비용을 절감할 수 있도록 도와줍니다.
3. Lanchi Ventures의 Shi Jianping: 인지 지능이 AI의 선두에 섰고, "AI 우선 적용"이 트렌드가 되었습니다
Lanchi Ventures의 투자 파트너인 Shi Jianping이 대규모 사전 훈련된 언어를 제안했습니다. 인지를 여는 모델 지능 시대에 인지 지능은 AI의 차세대 개척지가 되었습니다.
▲Lanchi Ventures의 투자 파트너 Shi Jianping
기계는 언어 생성 및 이해, 지식 추론 등 전례 없는 인지 능력을 얻고 있습니다. 그 뒤에는 AI OS(운영 체제), 기본 모델 및 사전 훈련이 있습니다. 모델 및 개선 학습 기술 및 기타 측면이 준비되어 있습니다.
스타트업은 어떻게 인지 지능의 세계를 수용할 수 있나요? Shi Jianping은 모든 회사가 대규모 모델을 구축할 필요는 없으며 자체 데이터를 사용하여 오픈 소스 모델/타사 호스팅 모델을 미세 조정하는 등 수직적 애플리케이션 경로에서 시작할 수도 있다고 제안했습니다. 다운스트림 수직 애플리케이션 개발자 제공과 같은 경로 교육, 미세 조정, 관리 및 서비스와 같은 플랫폼 도구를 제공합니다.
그는 "사전 훈련된 언어 대형 모델은 인지 지능을 핵심 원동력으로 하는 지능형 컴퓨팅 시대를 열었습니다."라고 말했습니다. 디지털 문명의 기초는 코드이며, 인지 지능은 소프트웨어 구축 방식도 재정의할 것입니다. "AI "-First 애플리케이션"이 트렌드가 될 것입니다. 예를 들어 Microsoft 검색 엔진 Bing의 새 버전은 이미 훌륭한 예를 제시했습니다.
“현재 기술 반복 속도는 PPT보다 빠릅니다.” Shi Jianping이 농담했습니다. 이러한 맥락에서 기업은 어떻게 핵심 경쟁 우위를 확보할 수 있습니까? 그의 견해에 따르면, 자체 소유 데이터를 사용하여 인공 지능 모델을 훈련하고 미세 조정하는 동시에 지능형 세계와 디지털 세계의 통합이 더 많은 상상력을 가져올 것입니다.
4. NVIDIA Xu Tianhao: 대규모 클러스터에서 GPT3를 훈련할 때 소프트웨어 및 하드웨어 협업을 통해 컴퓨팅 성능 효율성이 50%를 초과할 수 있습니다. 하드웨어 컴퓨팅 성능의 향상은 칩 기술의 향상에 달려 있을 뿐만 아니라 AI 모델 알고리즘 진화의 요구 사항과 추세를 정확하게 포착하는 데에도 달려 있습니다. NVIDIA의 소비자 인터넷 산업 솔루션 아키텍트 책임자인 Xu Tianhao는 다음과 같이 말했습니다. 컴퓨팅 가속화의 핵심 포인트와 지속적인 혁신을 추구합니다.” ▲Xu Tianhao, NVIDIA 소비자 인터넷 산업 솔루션 아키텍트 책임자 대형 모델 시대에는 카드 하나로는 불가능합니다. 하나의 모델을 교육하려면 서로 협력하는 기계 노드와 상호 작용하려면 더 많은 개별 구성 요소가 필요합니다. NVIDIA는 NVLink, NVSwitch 및 IB 기술을 도입합니다. Ampere 및 Hopper 아키텍처는 NVSwitch를 기반으로 노드를 구축하고 IB 네트워크를 통해 클러스터 네트워킹을 수행하므로 이러한 강력한 개인이 효율적으로 협력하여 동일한 작업을 완료할 수 있습니다. 기본 하드웨어가 기반이 됩니다. 개발자가 하드웨어를 사용하고 진정으로 문제를 해결하려면 소프트웨어 협업이 필요합니다. 따라서 NVIDIA는 과거 다양한 산업 분야의 문제를 해결하기 위해 SDK 및 장면 애플리케이션을 구축해 왔습니다. 그 중 NeMo Framework는 대규모 모델 훈련 및 추론 배포 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 그렇다면 GPT-3를 훈련하는 데 얼마나 많은 리소스가 필요한지 평가하는 방법은 무엇일까요? Xu Tianhao는 공식을 설명했습니다. 소비된 시간 = 더 큰 모델을 만드는 데 필요한 FLOPS/하드웨어의 효과적인 컴퓨팅 성능. 병렬 방법과 일련의 최적화의 효과적인 통합을 기반으로 NVIDIA의 NeMo 프레임워크는 GPT-3 교육 중에 하드웨어 컴퓨팅 성능의 효과적인 성능을 50% 이상 달성할 수 있습니다. 또한 기업의 대규모 모델 배포를 가속화하기 위해 NVIDIA NeMo 프레임워크는 FasterTransformer와 Triton의 통합을 기반으로 하는 통합 대형 모델 솔루션도 제공합니다. 5. SenseTime의 Yang Fan: AI 생산 패러다임은 큰 변화를 겪었고, 인공지능은 더욱 번영하는 "발견의 시대"를 열 것입니다 회의에서 SenseTime의 공동 창립자이자 사장은 대형기기 사업그룹 양판(Yang Fan)은 '소형 모델 시대' 이후 나타난 스타트업의 변화 방향과 역량 범위에 대해 설명했다. ▲SenseTime 공동 창립자이자 대형 디바이스 비즈니스 그룹 사장인 Yang Fan AI는 AI 기반 과학 연구와 생성 AI부터 최근 인기를 끌고 있는 대화형 로봇 ChatGPT에 이르기까지 차세대 기술 혁명을 선도하고 있습니다. . 큰 (계산)힘은 기적을 낳고, 양적 변화는 질적 변화를 가져온다. 양판 대표는 AI 제작 패러다임이 큰 변화를 겪고 있다며 대형 모델 시대가 다가오고 있다고 말했다. Yang Fan은 지난 10년 동안의 AI "소형 모델" 시대에 단일 문제를 해결하기 위한 딥 러닝 방법과 산업화된 소형 모델 제작 도구가 새로운 대형 모델 시대에 점차 성숙해졌다고 말했습니다. 서비스(MaaS)가 새로운 화두가 되었습니다. 테마는 대형 모델 인프라의 비용 절감, 컴퓨팅 파워 및 데이터 군비경쟁, 실시간 사용자 피드백을 중심으로 새로운 AI 패러다임을 탄생시켰습니다. 이러한 추세에 맞춰 10년 가까이 AI에 뿌리를 둔 SenseTime은 SenseCore 대형 디바이스를 개발했습니다. 이를 통해 AI 네이티브 인프라, 대형 모델 제작 플랫폼, 알고리즘 모델 서비스, 산업 응용 경험. Yang Fan은 SenseTime이 수년간 축적된 업계 경험을 결합하여 고효율, 저비용, 대규모 차세대 AI 인프라 제품 및 서비스를 제공하고 전 세계적으로 수천억 개의 대형 모델의 생산 및 배포를 가속화할 것이라고 말했습니다. 스택 및 홍보 데이터 수집, 주석, 관리 효율성이 크게 향상되었으며 모델 반복 주기가 단축되었습니다. 동시에 SenseTime은 개발 결과의 구현을 보장하기 위해 대규모 모델 개발 지원 서비스도 제공할 것입니다. 오후에는 중국 ChatGPT형 특별 포럼으로 Yunzhisheng의 공동 창업자 겸 부사장이자 창업자인 Li Xiaohan이 참여합니다. Zhujian Intelligence의 CEO인 Jian Renxian과 Kunlun Wanwei의 CEO인 Fang Han은 각각 대규모 언어 모델의 개발 프로세스와 업계 통찰력을 설명했습니다. 1. Yunzhisheng Li Xiaohan: AI의 진화에는 세 가지 주요 법칙이 있으며 기업은 일반 및 수직의 두 가지 경로로 이동할 것입니다. Yunzhisheng의 공동 창립자이자 부사장인 Li Xiaohan은 다음과 같이 말했습니다. ChatGPT의 출현은 AI 스타트업에 큰 영향을 미칠 것이라고 말했습니다. 가장 큰 느낌은 AGI가 향후 몇 년 안에 현실이 될 수 있다는 것이며 대규모 모델의 물결에 통합할 방법을 찾으려고 노력하고 있다고 말했습니다. ▲Yunzhisheng 공동 창업자이자 부사장 Li Xiaohan AI 진화는 알고리즘 중심에서 모델 중심으로, 작고 아름다운 프로젝트에서 대규모 프로젝트로 그리고 중간 작업의 쇠퇴로 세 가지 법칙을 보여줍니다. 중간과제는 기존 AI 개발에서 독립적인 목표가 없었고 점차 약화되거나 사라지게 될 중간과제를 말한다. 2022년 이전에는 거대 기업과 AI 스타트업 모두 대형 모델을 구축하고 있으며 ChatGPT의 등장으로 업계에서 이러한 경로의 타당성이 확인되었습니다. Li Xiaohan은 "모델 매개변수가 특정 규모에 도달하면 '신발' 기능이 나타날 수 있으며, 인지 지능 수준에서는 일정 기간이 지나면 기계가 인간을 능가할 수 있습니다."라고 말했습니다. 동시에 대형 모델은 엔터프라이즈 개발을 위한 두 가지 경로, 즉 일반 대형 모델 서비스 생성과 수직 시나리오용 대형 모델로 이어졌습니다. 대형 제조업체의 일반 대형 모델 플랫폼은 외부 서비스를 제공하고 "양배추 가격"으로 모델 플라이휠을 생산합니다. 다양한 시나리오에 직면한 기업은 보다 수직적인 대규모 모델이 필요하며 데이터 및 서비스의 제어 가능성에 더 많은 관심을 기울입니다. 윤지성에서는 스마트 의료 산업에 집중하고, 특정 업종에 맞는 대형 모델을 출시하며, 업종을 기반으로 한 기업 맞춤형 대형 모델을 고객에게 제공하겠습니다. Li Xiaohan은 그들의 비전이 산업용 버전에서 향상된 범용 버전으로 이동하는 것이라고 말했습니다. 2. Zhujian Intelligence의 Jian Renxian: "대형 언어 모델 + 지식 + 응용 프로그램", 일반 인공 지능의 미래 운영 체제 Zhujian Intelligence의 창립자이자 CEO인 Jian Renxian은 대규모 언어 모델이 일반 인공지능의 기반 운영체제는 "두 개의 세계"를 가져올 것입니다. 하나는 OpenAI와 Microsoft가 주도하는 폐쇄 소스 세계이고, 다른 하나는 Deepmind와 Google이 주도하는 오픈 소스 세계입니다. 그는 스타트업과 대기업의 결합이 혁신을 규모에 이르게 하고 '백꽃이 피는' 상황을 제시할 것이라고 믿는다. ▲Zhujian Intelligence의 창립자이자 CEO인 Jian Renxian 그는 또한 미래의 소프트웨어 패러다임은 "큰 언어 모델 + 지식 + 응용 프로그램"으로 구성된 자연어 기술을 기반으로 하는 응용 프로그램이 될 것이라고 지적했습니다. 그는 모델 자체에는 실질적인 가치가 없지만, 대규모 언어 모델을 기반으로 세분화된 애플리케이션에는 실질적인 가치가 있다고 믿으며, 따라서 "Model as a Service"(MaaS)가 아닌 "Model as an Application"(MaaA) 개발을 주도하고 있습니다. ). Jian Renxian은 ChatGPT를 기반으로 하는 애플리케이션이 사무직 근로자에게 큰 가치를 제공하고 고객 서비스 자동화, 가상 비서, 지식 관리 및 직원 교육과 같은 기업에 가치를 가져올 것이라고 믿습니다. 대형 언어 모델과 소규모 언어 모델의 장점과 단점의 균형을 맞추기 위해 Jian Renxian은 "소형 자연어 처리 모델 + 지식 모델 + 대형 모델 = 자연어 처리 이중 엔진"이라는 공식을 제안했습니다. 대형 모델을 더욱 강력하게 만들 수 있습니다. 더 제어하기 쉽고, 사용하기 쉽고, 설명하기 쉽습니다. 현재 Zhujian Intelligence는 자연어 처리 전문 지식을 활용하여 기존의 확장 가능한 제품을 대규모 언어 모델과 통합하여 다양한 산업에 사전 훈련된 모델을 제공하고 있습니다. 3. Kunlun Wanwei Fanghan: 중국과 외국 간의 대형 모델 개발에는 세 가지 주요 격차가 있습니다. 국내 비즈니스 모델 혁신은 엔터프라이즈 서비스에서 시작됩니다 수천억 개의 모델을 갖춘 대형 모델이 등장하기 시작했습니다. 진짜 일반 인공지능의 아이폰 시대가 이미 시작되었습니다. Kunlun Wanwei CEO Fang Han은 ChatGPT가 탄소 기반 생명에서 실리콘 기반 생명으로의 진화에 이정표가 될 수 있으며 인류 역사상 두 번째 진화가 될 것이라고 말했습니다. ▲Kunlun Wanwei CEO Fang Han 그러나 현재 중국과 외국 간의 대형 모델 개발 격차에는 세 가지 측면이 포함됩니다. 첫째, 수천억 달러의 대형 모델을 훈련하는 데 드는 비용은 연간 5천만 달러입니다. 둘째, 데이터입니다. 중국어 텍스트의 품질이 높지 않습니다. 가장 큰 격차는 엔지니어링 기술 격차입니다. Fang Han은 GPT를 향한 OpenAI의 노력이 일반 인공지능이 달성 가능하다는 것을 증명했다고 말했습니다. GPT-3가 막 출시되고 경험된 후 그는 GPT-3가 AIGC의 이정표가 되고 콘텐츠 생성 분야를 크게 전복시킬 것이라고 믿었습니다. 애플리케이션 수준에서 Fang Han은 AIGC 산업이 B면에서는 비용을 절감하고 C면에서는 효율성을 높이는 논리를 따를 것이라고 말했습니다. 마이크로소프트의 B사이드 레이아웃은 금융, 에너지 등 업종의 대형 고객에 초점을 맞춘 것으로 볼 수 있다. 그 이유는 “이러한 기업의 데이터를 GPT 등 대형 모델과 결합해 차세대 생산을 창출할 수 있기 때문”이다. 어형 변화표." C 측면에서는 Microsoft의 Copilot을 예로 들면 사람들의 생산성이 향상될 것입니다. 따라서 Fang Han은 국내 AIGC 산업의 비즈니스 모델 혁신이 B-side 엔터프라이즈 서비스 분야에서 먼저 나타나고, 이어서 C-side UGC 도구 분야에서 나타날 것으로 예측합니다. 오후에는 AIGC 애플리케이션 혁신 특별 포럼에서 aiXcoder CTO Hao Yiyang, Filmpu 그룹 이사 겸 베이징 사장 Fan Shuo, Computational Aesthetics ( Nolibox ) 공동 창립자 Huang Shengyu는 AIGC와 코드 생성, 메타버스, 디자인 및 창의성 및 기타 산업의 충돌 및 통합에 대해 논의했습니다. 1. aiXcoder 하오 이양: GPT-4는 코드 생성에 새로운 변화를 가져왔고 앞으로 모델을 수천억 개로 확장할 것입니다 회의에서 aiXcoder(Silicon Heart Technology) CTO 하오 이양이 말했습니다. "(LLM) 시대의 코드 생성"에 대한 "대규모 언어 모델"이라는 주제로 기조 연설을 했습니다. 그는 GPT-4가 코드 생성에 새로운 변화를 가져와 더 긴 시퀀스, 더 많은 명령어 번호 미세 조정, 다중 모달(그림 입력) 및 기타 작업을 지원하여 일반 사용에 더 적합한 효과를 보여줬다고 말했습니다. 동시에 관련 파일, 종속 라이브러리 및 요구 사항 문서 부족, 느린 속도, 정보 보안 위협 등 많은 문제에 직면해 있습니다. 실제로 절차적 생성 모델과 언어 모델에는 큰 차이가 있습니다. 예를 들어 상호 작용 방법 측면에서 일반적인 대화 언어 모델은 주로 질문과 답변 및 지속에 중점을 두는 반면, 절차적 생성 모델은 공백을 채워야 합니다. , 완료 및 백업을 수행합니다. 코드 생성에서 GPT-4가 수행할 수 없는 작업은 여전히 많습니다. 예를 들어 실시간 성능 측면에서 GPT-4는 실시간 피드백이 필요한 일부 코드 수정 및 코드 완성 시나리오에 적용할 수 없습니다. 여전히 제한적입니다. 중대형 프로젝트의 모든 컨텍스트를 고려하는 것은 어렵습니다. 코드 프로젝트의 전체 정보와 웹 크롤링 텍스트 사이에는 큰 격차가 있습니다. aiXcoder는 2018년 AI 지능 프로그래밍 로봇 트랙에 진출한 스타트업으로, 2022년 6월 국내 최초 코드 생성 사전 학습 모델 제품인 aiXcoder XL을 출시했습니다. 이 제품은 모든 기능을 갖춘 자연어 입력에서 본격적인 프로그래밍 언어까지의 출력을 지원합니다. aiXcoder 로드맵을 내다보면서 Hao Yiyang은 aiXcoder가 수백억에서 수천억으로 모델 확장을 촉진하고 자연어 처리 + 코드의 혼합 데이터를 대량 추가하며 구체적으로 프로그래밍의 다양한 시나리오를 통해 전반적인 성능이 더 나은 코드 편집 도구를 얻을 수 있습니다. ▲aiXcoder(Silicon Heart Technology) CTO Hao Yiyang 2. Movie Group의 Fan Shuo: 콘텐츠 단말기용 디지털 운영 체제 구축, 다중 모드가 향후 2년 내에 폭발적으로 증가할 것입니다 제너레이티브 AI 폭발적인 단계에 도달했으며, 이를 통해 제공되는 애플리케이션의 폭발적인 증가로 인해 AI가 인지 지능에서 인지 지능으로 도약하는 과정을 실감하게 되고 큰 시장 공간을 가져오게 됩니다. ChatGPT는 텍스트 양식을 폭발 시대로 가져왔지만 사진, 비디오, 사운드의 폭발 시대는 아직 이 시대에 도래하지 않았습니다. Movie Book Group 이사이자 베이징 지역 회장인 Fan Shuo는 업계 수요가 증가하고 생산 효율성이 향상됨에 따라 사진, 비디오, 심지어 디지털 트윈도 앞으로 되돌릴 수 없는 추세가 되어 더욱 직관적이고 편리해질 것이라고 말했습니다. 사람들이 정보를 얻기에 편리합니다. ▲Fan Shuo, 영화그룹 이사 겸 베이징구 회장 반복적인 작업을 해결하는 것부터 논리와 창의성을 생각하는 것까지 모든 기술 변화는 인간 발달 과정과 동일합니다. 현재 텍스트 형식은 사람들의 생산성을 향상시켰습니다. Fan Shuo는 “2023년부터 2025년까지 다중 모드 폭발의 시대가 될 것입니다.”라고 말했습니다. 앞으로 생성 AI로 구축된 콘텐츠에는 논문, 코드, 사용자 정의, 자체 대화형 제작이 가능합니다. 또한 터미널 기업의 경우 "많은 기업이 모델에 직접 액세스할 수 없습니다"라고 Fan Shuo는 말했습니다. 따라서 모델을 연결하려면 더 많은 애플리케이션과 지원해야 할 플랫폼이 더 많이 필요하며, 그런 다음 데이터를 구조화하고 생산할 때만 가능합니다. 콘텐츠가 표준화되고 합리화되면 콘텐츠 생성 과정 전체에 진정으로 적용될 수 있을까요? Movie Group은 AI 디지털 운영 체제를 개발했습니다. 대형 모델 산업의 발전은 콘텐츠 생성 분야의 일부 반복적인 작업에 계속 적응할 것입니다. 앞으로 해당 시스템은 표준화 기능을 달성하는 동시에 해당 개방형 엔진과 결합하여 전체 생태계를 구축하고 계속해서 발전할 것입니다. 텍스트, 사운드, 사진, 비디오 등 다양한 모델을 발산합니다. 3. 컴퓨팅 미학 Huang Shengyu: 변형의 "3가지 요소"를 포착하고 AIGC가 디자인 창의성을 발휘하도록 하세요 AI는 인간 예술에 영향을 미칩니다. Computational Aesthetics(Nolibox)의 공동 창립자인 Huang Shengyu는 AIGC가 디자인 및 창의적인 생산 메커니즘에서 혁신을 주도하는 방법을 공유했습니다. ▲Computational Aesthetics(Nolibox)의 공동 창업자인 Huang Shengyu는 디자인과 컴퓨팅의 통합과 진화가 세 단계를 거쳤다고 말했습니다. 1.0 시대는 Adobe로 대표되는 Machine-Aided Design, 2.0 시대는 시대는 Adobe로 대표되는 Machine-Aided Design입니다. Canva로 대표되는 디지털 디자인 도구와 기타 도구인 3.0 시대는 이를 위해 AIGC의 직접 디자인을 기반으로 "Picture Universe" 및 "Paint Universe"와 같은 도구를 출시했습니다. ". "지능형 디자인은 운송 산업의 자율 주행과 마찬가지로 디자인 산업에 해당합니다." Huang Shengyu는 "그러나 디자인 동작은 복잡하고 일반적으로 최적의 솔루션이 없습니다. 최적화 기능이 독특하고 명확하지 않은 경우가 많습니다."라고 말했습니다. AIGC가 주도하는 제어 가능한 디자인과 창의적인 생산을 실현하는 것은 적어도 세 가지 주요 과제에 직면합니다. 1. 창의성과 관련하여 인간과 기계의 언어 불가분성. 2. 복잡한 디자인의 창의적 요구사항을 파악하고 분석합니다. 3. 디자인으로 생성된 창의적인 솔루션은 반복하고 구현하기가 어렵습니다. 이와 관련하여 Huang Shengyu는 디자인 인식을 로봇 인식으로 전환하기 위한 "세 가지 요소"를 제안했습니다. 1. 디자인 자산의 정량화 가능한 특성. 2. 디자인 경험의 일반화 가능성. 3. 설계 동작의 시뮬레이션. 2020년에 설립된 Computational Aesthetics는 Tsinghua University에서 창업한 기술 기업으로, 세계 최초로 상용화된 시각 디자인 데이터 세트를 출시했습니다. 핵심 제품으로는 AIGC 생산성 도구인 'Hua Universe'와 지능형 디자인 엔진인 'Hua'가 있습니다. Universe'의 다음 단계는 AI 디자인 크리에이티브 플랫폼 Yeahpix를 출시하는 것입니다. 결론: 제너레이티브 AI가 콘텐츠 제작 및 상호 작용 패러다임의 혁신을 일으키고 AI의 새로운 시대 도래를 예고합니다 이번 AIGC 행사에서는 대형 모델 시대의 기술 개발과 축적으로 ChatGPT가 탄생하여 업계, 학계, 투자 커뮤니티를 열광시키는 모습을 볼 수 있었습니다. 동시에 이 경이로운 제품은 대형 모델 시대의 이정표가 되었으며, 수년 동안 대형 모델에 깊이 관여해 온 기업들에게 인텔리전스 출현의 가능성을 보여주었습니다. 동시에 모델 매개변수의 규모가 폭발적으로 증가했으며, 수천억 개의 모델을 훈련하는 데 따른 어려움을 상상할 수 있습니다. AI 칩과 컴퓨팅 성능 수준에서는 생성적 기술을 대규모로 배포할 수 있는 기회가 있습니다. AI 제품. 제너레이티브 AI는 텍스트, 그림, 코드, 비디오, 심지어 창의적인 제작까지 메타버스 산업에 파괴적인 애플리케이션 혁신을 가져왔고, 제너레이티브 AI는 다양한 산업에서 창조와 상상을 위한 무한한 공간을 열었습니다. ChatGPT와 유사한 제품이 점점 상용화되고 있으며, AI가 사회 각계각층으로 침투하며 일반 인공지능 시대가 가속화되고 있습니다. 미래를 내다보는 생성 AI는 우리를 AI의 새로운 세계로 이끌고 있으며, 빠르게 발전하는 ChatGPT는 새로운 기술 혁명을 시작하고 있습니다. GTIC 2023 중국 AIGC 혁신 서밋은 업계, 학계, 연구계가 심층적인 교류를 진행하고 최첨단 기술 및 산업 구현에 대한 아이디어를 자극하는 중요한 플랫폼이 될 것이며 다양한 부문의 AIGC 기업이 증인이 되도록 초대됩니다. 새로운 AI 시대의 도래. 
6. ChatGPT형 특별 세션: To B와 To C, 대형 모델 VS 소형 모델의 대결
7. AIGC 애플리케이션 혁신 특별 세션: AI 변환 코드 생성, 영상 제작, 아트 디자인...
GTIC 2023 중국 AIGC 혁신 서밋이 성공적으로 마무리되었지만 콘텐츠 제작 및 상호 작용 패러다임의 혁신은 대형 모델에 의해 촉진되었습니다. 생성적 AI는 이제 막 시작되었습니다.
위 내용은 중국에서 열린 첫 번째 주요 AIGC 정상회담은 성대한 행사였습니다! 전문가 21명의 연설을 압축하여 수천 단어의 무미건조한 정보로 GPT-4 시대를 이야기했습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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