Conferința de inovare a rețelei AI din 2023, care a avut loc în Beijing Intelligent Network Model de pe BBS, ZTE Cable Products Model arhitect senior Ji'an-Guo Lu a făcut ca rețeaua înțelepciunii să fie noi epoci: Model mare conduc viitorul temei ZTE prin intermediul modelelor de reglementare fină de a îmbunătăți calitatea corpusului și utilizarea ciclului digital de automatizare a datelor de automatizare, de a aplica un model larg la nivelul rețelei inteligente, și să utilizeze ciclul de date de date inteligente inteligente.
Lu Jianguo a spus că multe tehnologii cheie, cum ar fi AI Activare, Digital Twin și Intence Drive, vor susține nivelul de inteligență al rețelei de autointeligență de la L4 la L5 și vor face ca rețeaua de autointeligență să continue să se itereze și să evolueze pentru a finaliza autointeligența. Printre aceste tehnologii cheie, AI este cel mai important motor, iar modelele mari sunt cheia tehnologiei AI.
În modul de aplicare a modelului mare la rețeaua de autointeligență, Lu Jianguo a introdus că modelul mare are o capacitate de super-generare și poate genera rapid un număr mare de scheme. Pentru operațiunile de rețea intelectuală, cum ar fi necesitatea de a implementa un număr mare de etape de funcționare, echivalent cu un spațiu dimensional înalt pentru a găsi soluția optimă, soluție setată pentru toate procesele posibile, model mare pentru soluții generale, cum ar fi NP (nu polinomial), un număr mare de eșantioane, evaluare, optimizare, iterație poate juca o prunea eficientă, abordează rapid soluția optimă. Cu toate acestea, deși modelele mari generează multe scheme, este dificil să se asigure că aceste scheme sunt utile. Chiar dacă modelele mari au o anumită capacitate de gândire, ele au totuși nevoie de intervenție umană atunci când se ocupă de o logică complexă. Pentru a rezolva această problemă, ZTE sugerează integrarea experienței experților în procesul de pre-instruire incrementală și reglarea fină a modelului pentru a forma o iterație cu buclă închisă. În acest fel, se poate realiza o tranziție lină de la învățarea manuală de întărire a feedback -ului la învățarea de consolidare a feedback -ului instrumentelor, ceea ce poate utiliza în mod eficient capacitatea de generare a modelelor mari pe de o parte și, pe de altă parte, se asigură că schema de diagnostic generată este exactă și fiabilă. În această schemă, este o legătură cheie pentru a construi harta de operare și întreținere a cunoștințelor combinate cu inginerie de cunoștințe. Generarea schemei de volanuri de date se bazează pe harta de operare și de întreținere a cunoștințelor, astfel încât să evite iluzia modelului și să asigure fiabilitatea și exactitatea schemei de generare. Această abordare bazată pe grafic de cunoștințe poate integra mai bine experiența experților și capacitățile de generare a modelului pentru a oferi soluții mai fiabile.
Pentru proiectarea logicii aplicației a modelului mare, Lu Jianguo a introdus în continuare că ZTE va adopta metoda cu buclă închisă bazată pe model bazată pe inginerie promptă. Esența proiectării este de a lua expresia structurată a limbajului uman (șablon prompt) ca intrare, de a genera ieșirea structurată (schema de aranjare) prin modelul mare și, în sfârșit, să combinăm execuția interactivă a cadrului de aplicație. Pentru a realiza logica de mai sus, ZTE va face preparate tehnice din mai multe aspecte, cum ar fi evoluția capacității multi-modale, pregătirea corpusului, injecția de cunoștințe despre cunoștințe de cunoștințe de cunoștințe de cunoștințe, rezerva atomică API Corpus / Rezerva de capacitate API atomică, construirea mediului de eroare de simulare artificială, mediul digital de simulare automată a erorilor automate și pregătirea instrumentului.
Lu Jianguo a spus în sfârșit că principala valoare a marelui model constă în capacitatea sa de apariție, adică poate genera inovație prin combinarea cunoștințelor existente. Cu toate acestea, realizarea acestei capacități emergente depinde de producția de date de înaltă calitate, acceptarea și precipitațiile. Un ciclu virtuos al datelor este factorul determinant.
Timpul post: 20-2023 nov