


360 Intelligent Brain がサービス見本市に出展、360 Company が「人工知能「リーディングエンタープライズ」イノベーションアプリケーション賞」を受賞
9月5日、2023年中国国際サービス貿易交易会「人工知能がデジタル経済フォーラムの質の高い発展を支援」が北京で開催された。期間中、新世代人工知能産業技術イノベーション戦略同盟の指導の下、人工知能高品質開発フォーラム組織委員会は360グループに人工知能「リーディングエンタープライズ」イノベーションアプリケーション賞を授与した。 360 グループの人工知能分野におけるこれまでの探求と実践は、業界や社会から肯定的な評価を受けており、多くの人工知能企業の中で革新的な代表者となっています。
フォーラムでは、360 Intelligent Brain の張祥正社長が特別ゲストとして「360 Intelligent Brain が安全で信頼できる生産レベルの大規模モデルを構築する」と題した基調講演を行い、360 Intelligent Brain の利点と実用化について共有しました。ブレインの大型模型。 「ビッグモデル時代の幕開けは新たな産業革命につながる。我々は生産性の飛躍とアップグレードの機会を掴まなければならない」と張祥正氏は述べた。 360 は、その中核となる技術力とユニークなシーンの利点に依存して、「一緒に飛行する 2 つの翼」人工知能開発戦略を展開します。その中で、360 Intelligent Brainは自社開発の大規模認知一般モデルであり、そのトレーニングには技術遺伝子、データ利点、検索強化、コンピューティングリソースなど8つの主要な有利なリソースが投資されています。現在、360 Intelligent Brainはバージョン4.0にアップグレードされ、大型モデル「China Speed」がリニューアルされています。
360 志直総裁 張祥正
さらに、360 Intelligent Brain は、工業情報化部の評価に合格した中国初の大規模で信頼できる AIGC モデルです。 Shanghai Submission & Tsinghua C-Eval の評価では、360 Big Model の平均スコアが GPT-4 を上回り、社会科学および人文科学のプロジェクトで優れたパフォーマンスを発揮しました; このモデルはリアルタイムの検索および応答機能を備えており、トップクラスにランクされています大型モデルの。 Zhang Xiangzheng氏は、360 Intelligent Brainが大規模モデルアプリケーション標準の作成に参加し、人工知能の「ナショナルチーム」に貢献する能力があると紹介した。
エンタープライズ アプリケーションの分野に直面している Zhang Xiangzheng 氏は、大型モデルが産業デジタル戦略に役立ち、エンタープライズ レベルの市場に力を与えて生産性と生産効率を向上させる必要があると考えています。 Zhang Xiangzheng 氏は、大規模モデルの将来の開発トレンドは「垂直化」であると述べ、大規模モデルは「すべてを知っている」状態から、政府に精通した、都市に精通した、業界に精通した、そして企業に精通したモデルへとトレーニングする必要があると指摘しました。導入実践の観点からは、エンタープライズナレッジベースと組み合わせて大規模モデルの「安全性・信頼性」を実現したり、デジタルヒューマンと組み合わせて「使いやすい」大規模モデルを実現したりすることも可能だ。現在、360エンタープライズレベルのAI大型モデル戦略は政府と企業で導入されており、税務業界の標準大型モデルと企業サービス業界の科学技術イノベーション大型モデルソリューションは両方とも「トップ10の典型的なシナリオ」に選ばれました。北京の汎用人工知能大規模モデル産業応用事例「」。
これまで、360 Intelligence は、政府関係、運輸、文化観光、医療など約 20 の業界に大規模なエンタープライズ レベルのソリューションを提供する先導者となり、また連携する GPT Industry Alliance を設立しました。 AI の産業化を促進するエコロジー パートナーと、産業デジタル シナリオを強化するための産業用 AI 開発。今後も、360 Intelligence は、デジタルチャイナの構築を守るために、安全で信頼できる大規模モデルの改善を継続していきます。
免責事項: この記事は参照のみを目的としており、投資アドバイスを構成するものではありません。
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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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