Model besar Yuncong AI menyertai pertempuran! Sokong pemahaman merentas mod imej dan teks, dan selesaikan soalan peperiksaan kemasukan sekolah menengah dengan GPT-4

Perkara Pintar

Pengarang |. ZeR0

Sunting | Zhidongxi melaporkan pada 18 Mei bahawa hari ini, Yuncong Technology melancarkan model Congrong dan menunjukkan di tapak fungsi model Congrong dalam soal jawab, komposisi proposisi, pemahaman niat, pelbagai pusingan dialog, penulisan bahasa Inggeris, terjemahan mesin, pengaturcaraan, Keupayaan untuk memahami imej dan teks silang modal, dan melakukan soalan peperiksaan kemasukan sekolah menengah yang sebenar. Model besar kini dalam peringkat ujian dalaman.

Menurut demonstrasi, model yang tenang itu menjalankan pemahaman mendalam tentang buku "Sejarah Seni Barat" yang telah dimuat naik dengan kira-kira lima hingga enam ratus muka surat, termasuk bertanya tentang kandungan buku dan meringkaskan jenis tempah ia adalah , cari gambar keperluan yang ditentukan, dsb.

Selepas menguji keupayaan model besar Congrong, ChatGPT, dan GPT-4 untuk menjawab soalan sebenar peperiksaan kemasukan sekolah menengah tahun lepas, Yuncongrong menjawab soalan lebih cepat daripada ChatGPT Markah menjawab soalan sejarah dan biologi adalah lebih rendah sedikit daripada ChatGPT, dan skor menjawab soalan geografi adalah lebih rendah sedikit daripada ChatGPT Skor adalah sama dengan ChatGPT, dan prestasi dalam menjawab soalan politik, etika dan undang-undang adalah lebih baik daripada ChatGPT. Tahap semasa GPT-4.0 adalah jauh lebih baik daripada sistem lain.

Di tempat kejadian, Perikatan Ekologi Inovasi Maklumat Besar telah ditubuhkan secara rasmi ahlinya termasuk Ucade, Pelancongan Budaya Xiamen, Huawei Shengteng, Kawalan Awam Nansha, CSDN, Teknologi Maklumat Zhongshu, dll., bertujuan untuk mempromosikan inovasi dan pembangunan. teknologi model besar, menggalakkan aplikasi kecerdasan buatan dalam pelbagai industri.

Yuncong Technology juga akan bekerjasama dengan CCIC, Shenzhou Information, Shenzhen News, Jiadu Technology, Jin Shiyuan, Youzu Networks, dan Aiden Technology untuk melancarkan model berkualiti, model kewangan, model hiburan dan model pengangkutan yang besar , model permainan besar, model perubatan besar, dsb.

1. Demonstrasi kebolehan asas: menyokong pemahaman merentas mod imej dan teks, dan boleh menjawab soalan peperiksaan pertengahan penggal lebih cepat daripada ChatGPT

Antara muka perbualan Congrong Large Model adalah serupa dengan ChatGPT. Ye Mao, pengarah jabatan pengurusan teknikal Yuncong Technology, menunjukkan keupayaan asas model besar Rongrong di tempat kejadian.

Dari segi Soal Jawab, gaya jawapan model tenang adalah ringkas dan praktikal, yang boleh mengelakkan perangkap beberapa soalan perangkap.

Dari segi penulisan, sebagai jawapan kepada soalan esei peperiksaan kemasukan sekolah menengah di Wilayah Sichuan tahun lepas, "Tulis esei tidak kurang daripada 600 patah perkataan dengan warna yang paling indah sebagai tajuk", saya dengan tenang menulis esei tentang model besar di tempat kejadian. Selepas mengemukakan lebih banyak pengubahsuaian atau keperluan pengehadan kepadanya, seperti menulis semula dalam warna putih, meminta lebih mendalam, menukarnya untuk menulis dari perspektif kanak-kanak yang sakit, warna yang paling indah datang dari kot putih kakitangan perubatan, dsb. ., model besar boleh memahami niat dan menunjukkan keupayaan untuk menjalankan beberapa pusingan dialog.

Di tapak model Congrong, saya berjaya menyelesaikan penciptaan notis pengambilan bahasa Inggeris dan mengubah suai tandatangan seperti yang diperlukan. Selepas meminta ia diterjemahkan ke dalam bahasa Cina, jawapan pertama yang diberikan ialah terjemahan literal yang agak tumpul, dan kemudian ia menulis semula notis itu mengikut keperluan baharu "menulis semula dalam tabiat Cina."

Dari segi pengaturcaraan, model besar yang tenang mula-mula menunjukkan keupayaan untuk menulis kod dan menulis sekeping kod untuk pengisihan pantas.

Tanya topik yang agak profesional, "Apakah kerumitan masa kod ini?" Tidak salah dengan jawapan model yang tenang dan besar.

Memerlukan ulasan kod dan ia boleh dilakukan dengan cepat juga.

Lebih sukar dan biarkan ia menulis kod yang boleh difahami oleh pengaturcara C++ Ia bukan sahaja menyelesaikan tugas, tetapi juga menambah komen mengikut keperluan sebelumnya.

Dari segi kefahaman bacaan, model besar yang santai menyokong pemahaman dokumen panjang atau pengagregatan berbilang dokumen, dan menyokong pemahaman merentas mod imej dan teks.

Kakitangan teknikal Yuncong memuat naik buku berjudul "Sejarah Seni Barat Dahua" yang panjangnya kira-kira 500 hingga 600 muka surat Congrong Big Model mempunyai pemahaman yang mendalam tentang kandungan buku ini, dan kemudian berdasarkan kandungannya buku ini Berinteraksi dengan pengguna dalam kategori pengetahuan, termasuk bertanya tentang kandungan buku, meringkaskan jenis buku itu, dsb.

Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, bahagian tengah antara muka ialah teks buku, dan sebelah kanan ialah antara muka interaksi dialog Calmly Big Model telah menyediakan beberapa sampel soalan, ia akan hasilkan balasan dalam masa nyata, dengan balasan dilampirkan Beberapa petunjuk tentang kandungan. Mengklik pada petunjuk ini akan memaut ke lokasi petikan yang sepadan dalam buku. Dengan model besar yang mudah digunakan, pengguna boleh memberikan penerangan imej dan mencarinya dengan cepat dalam buku.

Teknologi Yuncong menguji model besar Congrong, ChatGPT dan GPT-4 untuk menentukan keupayaan mereka menyelesaikan soalan sebenar peperiksaan kemasukan sekolah menengah 2022 dalam pelbagai mata pelajaran.

Berdasarkan keputusan ujian, Yuncong Calm menjawab soalan dengan lebih pantas berbanding ChatGPT Markahnya dalam menjawab soalan sejarah dan biologi adalah lebih rendah sedikit berbanding ChatGPT Markahnya dalam menjawab soalan geografi adalah sama dengan skor ChatGPT soalan, etika dan soalan undang-undang adalah Prestasi lebih baik daripada ChatGPT. Tahap semasa GPT-4.0 adalah jauh lebih baik daripada sistem lain.

2. Contoh aplikasi industri: pengurusan pengangkutan bandar, penyelenggaraan peralatan, operasi kewangan, penyelesaian dasar

Untuk menjadikan model besar asas Congrong benar-benar berguna, adalah perlu untuk membina model besar industri.

Yao Zhiqiang, pengasas bersama Yuncong Technology dan pengurus besar syarikat Guangdong, berkongsi aplikasi model besar yang tenang dalam senario tadbir urus akar umbi, seperti Pejabat Pintar Satu Bahasa untuk perkhidmatan awam, Peri Tadbir Pintar untuk awam pelayan dan pasukan grid, dan pembangunan aplikasi Pembantu pengaturcaraan untuk pengguna dan arahan bersepadu untuk pusat pengurusan pengangkutan bandar.

Dalam adegan pusat pengurusan operasi bandar, demonstrasi pembantu AI skrin besar pintar untuk operasi bandar telah dimainkan pada skrin besar. Jika komander mengarahkan "Pindahkan skrin kelima ke tengah," AI akan memahami arahan itu dan melaksanakannya dengan cepat.

Komander bertanya lagi, "Adakah terdapat ramai orang dan kereta di sekitar sini?" Model AI yang besar kemudian menggunakan keupayaan berbilang modalnya untuk menganalisis aliran orang dan kenderaan secara automatik, pilih rakaman video laluan yang paling banyak? orang ramai dan kereta di sekelilingnya, dan beritahu "Berdasarkan kandungan video." "Keadaan lalu lintas di sekitar tasik adalah baik, tetapi terdapat kenderaan yang menduduki jalan dan parkir secara haram. Pada masa yang sama, beberapa tempat sesak dengan orang ramai. Ia disyorkan untuk mengatur anggota keselamatan untuk menjaga ketenteraman."

Komander terus bertanya: "Apakah cadangan yang anda ada untuk rakyat mengembara hari ini?" Model AI yang besar bertindak balas terhadap keadaan cuaca dan memberikan cadangan "sesuai untuk perjalanan" dan "perlindungan matahari yang baik".

Contoh untuk senario pengurusan penyelenggaraan peralatan ialah sistem iringan penyelenggaraan pintar yang dibangunkan oleh Yuncong Technology berdasarkan model industri besar.

Pelan penyelenggaraan datang daripada dua sumber: satu adalah berdasarkan klasifikasi peralatan, rekod penyelenggaraan sejarah peralatan dan rancangan pengeluaran terkini, dsb. akan secara automatik membentuk pelan penyelenggaraan kedua, robot pemeriksaan atau probe akan digunakan semasa pemeriksaan robot proses. Ia mengesan masalah di suatu tempat, yang mungkin bersifat sementara, dan ia akan mengetahui apa kesalahannya, kemungkinannya, dan sama ada permintaan pembaikan perlu dihantar.

Dalam proses penyediaan untuk penyelenggaraan, dengan mengkaji manual penyelenggaraan, rekod penyelenggaraan dan nasihat pakar, mesin besar secara beransur-ansur berkembang menjadi kemahiran penyelenggaraan peringkat "master". Sebelum penyelenggaraan, sistem akan menyediakan kursus pratonton yang lengkap termasuk gambar, teks, audio dan video, dan perkara utama penyelenggaraan, supaya jurutera penyelenggaraan boleh melihat pratonton kemungkinan kerosakan peralatan yang akan dibaiki, apa yang menyebabkan kerosakan, dan alat apa. hendaklah dibawa dan digunakan baiki, penggantian alat ganti, dsb.

Semasa proses penyelenggaraan, Sistem Pengiring Penyelenggaraan Pintar Yuncong menyediakan dua penyelesaian tipikal: satu adalah "panduan", jurutera boleh bertanya kepada model besar bagaimana untuk membaiki kegagalan peralatan, yang lain adalah "penyeliaan", model besar boleh memantau; jurutera Sama ada tindakan penyelenggaraan diseragamkan dan sama ada sebarang pembaikan penting terlepas.

Apabila perintah kerja penyelenggaraan ditutup, pekerja tidak perlu menulisnya sendiri Sistem akan menganalisis keseluruhan rekod video secara automatik untuk membentuk rekod penyelenggaraan grafik, disertai dengan kandungan video teras penyelenggaraan, untuk memudahkan. pembaikan dan penyelenggaraan dan menyediakan sumber pengetahuan untuk pembaikan seterusnya.

Untuk senario kewangan, model besar boleh meningkatkan kecekapan operasi perniagaan dalaman bank. Model berskala besar boleh mengubah sumber data bank yang besar kepada maklumat yang lebih berharga, menembusi kesesakan bekalan pengetahuan profesional dan membantu meningkatkan keupayaan bank dalam kewangan inklusif, operasi bank dan memberi perkhidmatan kepada ekonomi sebenar. Prestasi pengurus akaun maya AI dalam menjawab soalan profesional berkaitan pengurusan kewangan telah ditunjukkan di tapak.

Berbanding dengan model besar umum, model besar industri yang dioptimumkan dengan asas pengetahuan tempatan boleh memberikan jawapan yang lebih profesional dan teliti serta mengelakkan fabrikasi rawak.

Ambil Dasar Kastam AI Elf sebagai contoh Dasar Kastam AI Elf berdasarkan lebih daripada 2,000 bahan daripada Pentadbiran Am Kastam untuk membentuk pangkalan pengetahuan tempatan Melalui segmentasi semantik, perolehan semantik, pembelajaran segera dan teknologi lain , ia membina maklumat yang tepat untuk model berskala besar kemudiannya boleh memberikan permainan penuh kepada keupayaan model besar dan menyediakan jawapan dasar yang tepat kepada pengguna.

Teknologi Yuncong juga telah menginkubasi beberapa projek keusahawanan aplikasi model berskala besar secara dalaman Sebagai contoh, Platform Siaran Langsung Manusia Digital Damai boleh merealisasikan fungsi seperti pembinaan pintar bilik siaran langsung dan penyediaan korpus prapemanasan siaran langsung.

Untuk senario pendidikan, wizard AI pendidikan pintar boleh membentuk bank soalan yang dijana sendiri berdasarkan sukatan pelajaran kursus sedia ada, bank soalan dan model asas lain, menjana latihan tersuai dan rancangan belajar berdasarkan prestasi harian pelajar, dan boleh menjana secara automatik penilaian komprehensif yang sepadan berdasarkan prestasi pelajar untuk mengurangkan beban tugas harian guru.

Kesimpulan: Dalam beberapa tahun akan datang, teknologi akan terus membuka kunci senario

Selepas menunjukkan kebolehan umum asas seperti bahasa, matematik dan penaakulan, model besar bergerak ke arah industri, menunjukkan potensi aplikasinya dalam bidang pengetahuan profesional seperti kewangan, undang-undang, perubatan dan dasar.

Zhou Xi, pengerusi dan pengurus besar Yuncong Technology, percaya bahawa model berskala besar akan menumbangkan kaedah interaksi tradisional dan dipaparkan terutamanya dalam tiga bentuk: soal jawab, persahabatan dan pengacaraan. Antaranya, "soal jawab" merujuk kepada GPT semasa; "iringan" bermakna AI akan menjadi seperti rakan, menemani anda untuk melakukan banyak perkara; "latihan on-hook" dalam permainan dalam talian ". Apabila peringkat "penghosan" dicapai, orang ramai dibebaskan untuk melakukan perkara yang lebih bermakna dan menarik.

Beliau berkata dengan keseluruhan rangka kerja platform dan keupayaan asas yang dibina melalui model besar asas, pakej kemahiran model besar industri boleh ditambah secara berterusan, dan sistem industri yang lebih berkuasa boleh dibina. Sistem ini boleh memberi perkhidmatan kepada semua lapisan masyarakat termasuk To G, To B, dan To C.

Pada pandangan Zhou Xi, tanpa model besar asas yang kukuh, secara langsung membina model besar industri tidak akan mempunyai daya hidup mampan jangka panjang, kerana jika anda ingin menjadikan model besar industri cukup praktikal, anda perlu melatih asas besar model pula jika anda mahu Agar model industri besar digunakan dalam pengeluaran besar-besaran dalam industri, kecekapan dan kawalan kos mesti dicapai secara melampau, dan pengoptimuman muktamad memerlukan penguasaan model besar asas.

Pembangunan industri masa depan bergantung pada penemuan teknologi yang baru muncul, dan aplikasi industri tidak hanya bergantung pada kreativiti, tetapi memerlukan sokongan teknologi. Dalam beberapa tahun akan datang, teknologi akan terus membuka senario aplikasi baharu, dan pihak senario juga akan terus cuba membina semula kecekapan dan pengalaman industri.

Atas ialah kandungan terperinci Model besar Yuncong AI menyertai pertempuran! Sokong pemahaman merentas mod imej dan teks, dan selesaikan soalan peperiksaan kemasukan sekolah menengah dengan GPT-4. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!