BBS üzerinde Pekin Akıllı Ağ Modelinde düzenlenen 2023 AI Network Innovation Conference, ZTE Kablosu Ürünleri Modeli Kıdemli Mimar Ji'an-Guo Lu, bilgelik ağını yeni çağda yaptı: Big Model ZTE'nin geleceğini, Corpus'un kalitesini artırmak ve istihbarat ağı istihbarat seviyesine uygulamak için büyük bir model uygulamak için ince ayar yönlü model yeteneğini yönlendiriyor.
Lu Jianguo, yapay zeka sağlayan, dijital ikiz ve niyet sürüşü gibi birçok kilit teknolojinin L4'ten L5'e olan kendinden istifa ağının zeka seviyesini destekleyeceğini ve kendinden istifa ağının kendinden istifa tamamlamak için tekrarlamaya ve gelişmeye devam etmesini sağlayacağını söyledi. Bu kilit teknolojiler arasında AI en önemli motordur ve büyük modeller AI teknolojisinde anahtardır.
Büyük modelin kendinden istifa ağına nasıl uygulanacağı konusunda Lu Jianguo, büyük modelin süper üretim yeteneğine sahip olduğunu ve çok sayıda şema üretebileceğini tanıttı. Entelektüel ağ operasyonları için, optimal çözümü bulmak için yüksek boyutsal boşluklara eşdeğer çok sayıda çalışma adımı, tüm olası işlemler, çok sayıda numune problemi, çok sayıda örnek, değerlendirme, optimizasyon için büyük model için büyük model uygulama ihtiyacı, itelasyon, verimli budama oynayabilir, hızlı bir şekilde optimal çözüm oynayabilir. Bununla birlikte, büyük modeller birçok şema üretse de, bu şemaların yararlı olmasını sağlamak zordur. Büyük modeller belirli düşünme yeteneğine sahip olsa da, karmaşık mantıkla uğraşırken hala insan müdahalesine ihtiyaç duyarlar. Bu sorunu çözmek için ZTE, uzman deneyimini, kapalı bir döngü yinelemesi oluşturmak için modelin artan eğitim ve ince ayar sürecine entegre etmeyi önermektedir. Bu şekilde, manuel geri besleme takviye öğreniminden, bir yandan büyük modellerin üretim kapasitesini etkili bir şekilde kullanabilen ve diğer yandan, oluşturulan teşhis şemasının doğru ve güvenilir olduğundan emin olan, geri besleme takviye öğrenimine düzgün bir geçiş gerçekleştirilebilir. Bu şemada, bilgi mühendisliği ile birleştirilmiş operasyon ve bakım bilgi haritasını oluşturmak için önemli bir bağlantıdır. Veri volan şemasının üretimi, model yanılsamasından kaçınmak ve üretim şemasının güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için çalışma ve bakım bilgi haritasına dayanmaktadır. Bu bilgi grafiği tabanlı yaklaşım, daha güvenilir çözümler sağlamak için uzman deneyimini ve model üretim yeteneklerini daha iyi entegre edebilir.
Büyük modelin uygulama mantığı tasarımı için Lu Jianguo ayrıca ZTE'nin hızlı mühendisliğe dayalı model güdümlü kapalı döngü yöntemini benimseyeceğini tanıttı. Tasarımın özü, insan dilinin (istemi şablon) yapılandırılmış ifadesini girdi olarak almak, büyük model aracılığıyla yapılandırılmış çıktıyı (düzenleme şeması) oluşturmak ve son olarak uygulama çerçevesinin etkileşimli yürütülmesini birleştirmektir. Yukarıdaki mantığı gerçekleştirmek için ZTE, çok modlu yetenek evrimi, korpus hazırlığı, kaynak ilişkisi bilgi grafiği bilgi enjeksiyonu, atomik API Corpus rezervi, yapay simülasyon hatası ortamı oluşturma, dijital ikiz otomatik hata simülasyon ortamı ve takım hazırlığı gibi birçok açıdan teknik hazırlıklar yapacak.
Lu Jianguo nihayet büyük modelin ana değerinin ortaya çıkış yeteneğinde yattığını, yani mevcut bilgileri birleştirerek yenilik üretebileceğini söyledi. Bununla birlikte, ortaya çıkan bu kapasitenin gerçekleşmesi, yüksek kaliteli veri üretimine, kabulüne ve yağışlara bağlıdır. Erdemli bir veri döngüsü belirleyici faktördür.
Gönderme Zamanı: Kasım-20-2023