지난해 말 ChatGPT의 인기에 힘입어 국내 10개 이상의 기업이 바이두, 360, 알리바바 클라우드, 아이플라이텍 등을 중심으로 대규모 모델 레이아웃을 잇달아 출시했습니다. 인공 지능에 대한 대응 레이아웃도 점차 출시되었습니다.

2월 10일, Megvii Technology는 관련 기반 기술을 공개하고 이를 일반 이미지 모델, 비디오 이해 모델, 컴퓨터 사진 모델 및 자율 주행 인식 모델의 네 가지 방향으로 제시했다고 밝혔습니다.

윤총기술이 자체 개발한 'Calm Model'이 5월 18일 공식 공개되었습니다.

공개 정보에 따르면 Yuncong Technology는 36억 위안을 모금할 계획이며, 이 자금은 모두 산업 대규모 모델 프로젝트에 사용될 예정입니다. 그리고 바로 오늘 Yuncong Technology가 개발한 "Conongrong 모델"이 공식적으로 공개되었습니다. 코농롱의 저력을 보세요.

기자회견에서 Yuncong Technology의 창립자인 Zhou Xi는 현장에서 Congrong 모델을 공동으로 시연하여 질문과 대답, 독해, 문학 창작 및 문제 해결 분야에서 Congrong 모델의 능력을 보여주었습니다.

처음 무대에 올랐을 때 윤총기술 동료들이 던진 "모두들 안부를 전해주세요", "그럼 테스트해보겠습니다" 등의 간단한 질문들이 논리적이고 완성도 높은 대화를 형성할 수 있었습니다.

다음으로 AI 모델을 테스트하기 위해 콩롱 모델에게 "호두가 뇌를 보충할 수 있나요? 문 옆에 끼운 호두가 뇌를 보충할 수 있나요?", "적녹 색맹이 빨간색을 읽을 수 있나요?"라는 고전적인 질문을 던질 것입니다. 그리고 푸른 잉어와 당나귀”

농롱의 대형 모델 중 그 누구도 '함정'에서 뛰어내리지 않았지만 호두 문제에 대해서는 농롱이 자신을 정당화하고 완전한 답을 얻은 것처럼 보였지만, 그 역시 진지하게 날조하고 있었습니다. 적록 색맹 문제도 문제는 "당나귀의 입술은 말의 입과 다르다"는 것이다. 적록 색맹인 사람은 특정 단어를 읽을 수 있지만 대답은 붉은 잉어와 녹색을 구별하지 못한다는 것이다. 잉어와 당나귀.

Sutu.com은 동일한 두 가지 질문에 대해 Wen Xinyiyan에게 질문했습니다. Wenxinyiyan은 적록색맹에 대한 질문에 답변했으며 호두에 대한 질문에 답변할 때 붉은 잉어와 녹색 잉어 및 당나귀를 구별할 수 없습니다. Wenxinyiyan은 답변이 정확하고 논리적입니다. 일관된.

현재의 인공지능 대형 언어 모델은 뇌 질문을 이해하고 답변하는 분석 능력에 여전히 몇 가지 결함이 있음을 알 수 있습니다.

문학 창작 측면에서 현장 질문에 따르면 사용하기 쉬운 모델은 창의적인 카피라이팅을 쉽게 제공할 수 있으며 프롬프트에 따라 변환하고 해당 카피라이팅을 재생성할 수 있어 논리적 사고 측면에서 좋은 성능을 발휘합니다.

또한 Yuncong Technology는 Python 및 C++ 언어를 사용하여 기술적 배경을 갖춘 Yuncong Technology의 창립자인 Zhou Xi도 현장에서 대형 모델용 코드를 작성하는 능력을 보여주었습니다. 현장에 있던 대형 모델의 코딩 능력은 '이제 중학생 수준에 이르렀다'는 평가를 받았다.

또한 Congrong 대형 모델은 능력에 따라 인터페이스를 구분합니다. 독해력을 위해서는 독해력 인터페이스에 들어갈 때 완전한 책 내용이 입력되어 있어야 합니다. 대화형 인터페이스의 왼쪽에는 원본 책 내용을 기반으로 하고 오른쪽의 대화 상자에서는 질문과 교환이 가능합니다.

콩롱 대형모델은 책의 내용을 바탕으로 질문에 답변하고 위치를 찾을 수 있습니다.

콩롱 대형 모델이 보여주는 성능은 일류는 아니지만, 현장 시연 결과로 볼 때 중국어 및 영어 번역, 여러 차례의 대화, 독해력과 코드 작성 능력 등 전반적인 성능은 상당히 만족스럽습니다.

윤콩테크놀로지도 특히 객관식 문제에 집중해 고교 입시, 대학 입시, 대학 입시 문제를 통합하고 ChatGPT3.5를 활용해 문답 대회를 진행했다는 점도 언급할 만하다.

ChatGPT 차분한 대형 모델 벤치마킹 라이브 시연 : 안 되더라도 시도해 보세요

전체 경쟁 과정에서 Rongrong 모델의 답변 속도는 ChatGPT3.5보다 훨씬 뛰어났지만, 현장 시연에 따르면 객관식 질문의 답변 정확도는 낮았습니다. Rongrong 모델, ChatGPT3.5, ChatGPT4의 응답 속도는 각각 71%, 73.34%, 86.34%입니다.

일부 네티즌들은 비웃음을 금할 수 없었습니다"진정하는 것은 단순히 빠르고 잘못된 것입니다".

기자회견에서 Zhou Xi는 현재의 대형 모델이 완벽하지 않더라도 Yuncong Technology는 계속해서 인공 지능을 고수하고 대형 모델을 단계적으로 더 좋게 만들고 있다고 말했습니다. 언론의 이전 재무 보고서 데이터 문제에 직면하여 기자 회견에서 Yuncong Technology의 많은 리더들도 시연에서 재무 보고서 데이터가 눈길을 끌지 못하더라도 Yuncong의 제품이 매우 강력하다고 끊임없이 강조했습니다. .

Zhou Xi는 심지어 현재의 대형 모델 시대는 인공지능 기술의 표준화를 더욱 촉진할 수 있지만 효과는 미미하며, 이전의 '다점 기술'과는 달리 대규모 실제 시나리오를 더 빠르고 효율적으로 변경할 수 있다고 퉁명스럽게 말했습니다. 폐쇄 루프' 단계. , 프로젝트는 고도로 맞춤화되어 입출력 비율이 불균형하고 궁극적으로 손실이 발생합니다.

윤총기술 공식 홈페이지 사업분야를 보면 스마트 금융, 스마트 거버넌스, 스마트 도시, 스마트 여행, 스마트 비즈니스 등이 주로 포함된다. 콩롱 대형 모델 출시와 함께 윤총기술은 이를 기존 사업과도 통합했다. 분야를 결합하여 대규모 산업 모델을 출시합니다.

Yuncong은 CCIC와 협력하여 대규모 품질 모델을 출시하고, Shenzhou Information과 협력하여 대규모 금융 모델을 출시하고, Shenzhen Newspaper Industry와 협력하여 대규모 엔터테인먼트 모델을 출시하고, Jiadu Technology와 협력하여 대형 운송 모델을 출시할 예정이라는 점은 주목할 만합니다. 모델, Jin Shiyuan과 협력 대규모 제조 모델 출시, Youzu Network와 협력하여 대규모 게임 모델 출시, Aiden Technology와 협력하여 대규모 의료 모델 출시.

또한 윤씨는 라이브 방송실의 지능형 구축, 라이브 방송 워밍업 예측 제공 등 전체 프로세스 기능을 실현할 수 있는 Damai Digital Human 라이브 방송 플랫폼과 같은 여러 대형 모델 응용 기업 프로젝트를 내부적으로 인큐베이팅했습니다. . 또한 기존 강좌 강의 계획서, 문제 은행 등 기본 모델을 기반으로 자체 생성 문제 은행과 결합된 맞춤형 실습지를 생성하고 추가로 학습 계획을 제공할 수 있는 지능형 교육 AI 마법사가 있습니다.

새롭게 공개된 Congrong 대형 모델이 아직 내부 테스트 단계임에도 불구하고 ChatGPT와 벤치마킹하는 것은 칭찬할만한 일입니다. 주관적인 질문에 대한 답변의 정확성 차이는 인공 지능 대형 모델에 대한 중국 기업의 끊임없는 추구를 확인시켜줍니다. 그리고 ChatGPT 질문에 답하는 단순한 정확성이 더 깊은 의미를 가질 수 있습니다.

여유로운 대형 모델의 출시는 업계에서 가장 빠르지도, 가장 강력하지도 않지만, 중국 인공지능 기업에게는 정상에 오르고 끊임없이 기술 한계에 도전하는 용기의 정신입니다.

최근 미국 상원 청문회에서 인공지능 분야 전문가들도 미국 상원에 인공지능 정지가 중국으로 권력 이양으로 이어져 '민주적' 인공지능 개발을 저해할 수 있다고 경고하기도 했다. 지능 .

인공지능 분야에서 전 세계의 이목이 중국에 쏠려 있습니다. Sutu.com은 앞으로도 인공지능 기업의 발전에 주목하고, 과학 및 기술 분야의 기술적 병목 현상을 지속적으로 돌파하는 중국 기업을 함께 기대하겠습니다. 기술.

위 내용은 ChatGPT를 이용한 라이브 벤치마킹! 또 다른 대형 AI 모델이 출시되어 수많은 산업에 침투할 것입니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!