Konferensi Inovasi Jaringan AI 2023 yang diadakan dalam model Jaringan Cerdas Beijing pada BBS, Model Produk Kabel ZTE Arsitek Senior Ji'an-Guo Lu membuat Era Jaringan Kebijaksanaan baru: Model besar mendorong masa depan tema ZTE melalui fine Tuning Directional Model kemampuan untuk meningkatkan kualitas Corpus, dan menggunakan Data Twin Automation Cycle, untuk menggunakan Cycle Data Twin Data Cycle, untuk meningkatkan Kualitas Corpus.
Lu Jianguo mengatakan bahwa banyak teknologi utama, seperti AI yang mengaktifkan, menggital twin dan niat drive, akan mendukung tingkat intelijen dari jaringan intelijen diri dari L4 ke L5, dan membuat jaringan intelijen diri terus berulang dan berevolusi untuk menyelesaikan intelijen diri. Di antara teknologi utama ini, AI adalah mesin yang paling penting, dan model besar adalah kunci dalam teknologi AI.
Dalam cara menerapkan model besar ke jaringan intelijen diri, Lu Jianguo memperkenalkan bahwa model besar memiliki kemampuan generasi super dan dapat dengan cepat menghasilkan sejumlah besar skema. Untuk operasi jaringan intelektual kebutuhan untuk mengimplementasikan sejumlah besar langkah operasi, setara dengan ruang dimensi tinggi untuk menemukan solusi optimal, solusi yang ditetapkan untuk semua proses yang mungkin, model besar untuk solusi umum seperti masalah NP (bukan polinomial), sejumlah besar sampel, evaluasi, optimalisasi, iterasi dapat memainkan pemangkasan yang efisien, dengan cepat mendekati solusi optimal. Namun, meskipun model besar menghasilkan banyak skema, sulit untuk memastikan bahwa skema ini berguna. Meskipun model besar memiliki kemampuan berpikir tertentu, mereka masih membutuhkan intervensi manusia ketika berhadapan dengan logika yang kompleks. Untuk menyelesaikan masalah ini, ZTE menyarankan mengintegrasikan pengalaman ahli dalam proses pelatihan pra-pelatihan tambahan dan penyempurnaan model untuk membentuk iterasi loop tertutup. Dengan cara ini, transisi yang lancar dari pembelajaran penguatan umpan balik manual ke pembelajaran penguatan umpan balik alat dapat diwujudkan, yang secara efektif dapat memanfaatkan kapasitas generasi model besar di satu sisi, dan di sisi lain, memastikan bahwa skema diagnostik yang dihasilkan akurat dan dapat diandalkan. Dalam skema ini, ini adalah tautan utama untuk membangun peta Pengetahuan Operasi dan Pemeliharaan yang dikombinasikan dengan rekayasa pengetahuan. Generasi skema roda gila data didasarkan pada peta pengetahuan dan pemeliharaan, untuk menghindari model ilusi dan memastikan keandalan dan keakuratan skema generasi. Pendekatan berbasis grafik pengetahuan ini dapat mengintegrasikan pengalaman ahli dan kemampuan generasi model dengan lebih baik untuk memberikan solusi yang lebih andal.
Untuk desain logika aplikasi dari model besar, Lu Jianguo lebih lanjut memperkenalkan bahwa ZTE akan mengadopsi metode loop tertutup yang digerakkan oleh model berdasarkan rekayasa cepat. Inti dari desain adalah mengambil ekspresi terstruktur dari bahasa manusia (templat prompt) sebagai input, menghasilkan output terstruktur (skema pengaturan) melalui model besar, dan akhirnya menggabungkan eksekusi interaktif dari kerangka kerja aplikasi. Untuk mewujudkan logika di atas, ZTE akan membuat persiapan teknis dari banyak aspek, seperti evolusi kemampuan multi-modal, persiapan korpus, hubungan pengetahuan hubungan pengetahuan grafik, cadangan kemampuan API API Corpus / API atom, lingkungan simulasi kesalahan simulasi simulasi buatan, dan persiapan simulasi alat, dan persiapan alat.
Lu Jianguo akhirnya mengatakan bahwa nilai utama dari model besar terletak pada kemampuan kemunculannya, yaitu, ia dapat menghasilkan inovasi dengan menggabungkan pengetahuan yang ada. Namun, realisasi kapasitas yang muncul ini tergantung pada produksi data berkualitas tinggi, penerimaan, dan curah hujan. Siklus data yang baik adalah faktor penentu.
Waktu posting: Nov-20-2023