A pekingi intelligens hálózati modellben, a BBS-en, a ZTE kábel termékek modelljén, a Ji'an-Guo Lu, a BBS, a ZTE kábel termékek modelljének intelligens hálózati modelljében tartott 2023-as hálózati innovációs konferencia új korszakot készített a Wisdom Network: a Big Model a ZTE témájának jövőjének jövőjével, az intelligencia-hálózat intelligenciális szintjének javítására szolgáló finom hangolás irányításának képessége révén.
Lu Jianguo elmondta, hogy számos kulcsfontosságú technológia, mint például az AI engedélyezése, a digitális iker és a szándék meghajtója, támogatni fogja az önintelligencia hálózat intelligencia szintjét az L4-től L5-ig, és az önintelligencia hálózat továbbra is iterálódik, és fejlődik az önintelligencia teljes egészében. Ezen kulcsfontosságú technológiák közül az AI a legfontosabb motor, és a nagy modellek a kulcs az AI technológiában.
A nagy modell alkalmazása során az önintelligencia hálózatra Lu Jianguo bevezette, hogy a nagy modellnek szupergenerációs képessége van, és gyorsan nagyszámú rendszert generálhat. A szellemi hálózati műveletekhez olyan nagyszámú üzemeltetési lépést kell végrehajtani, amely megegyezik a nagy dimenziós térben, hogy megtalálja az optimális megoldást, az összes lehetséges folyamathoz beállított megoldást, az általános megoldásokhoz, például az NP (nem polinomiális) problémát, nagyszámú mintát, értékelés, optimalizálás, iteráció hatékony metszetet játszhat, gyorsan megközelítheti az optimális megoldást. Noha a nagy modellek sok sémát generálnak, nehéz biztosítani, hogy ezek a sémák hasznosak legyenek. Annak ellenére, hogy a nagy modelleknek van bizonyos gondolkodási képessége, mégis szükségük van emberi beavatkozásra, amikor a komplex logikával foglalkoznak. A probléma megoldása érdekében a ZTE azt javasolja, hogy integrálják a szakértői tapasztalatokat a modell növekményes előképzésének és finomhangolásának folyamatában, hogy zárt hurok iterációját képezzék. Ilyen módon a kézi visszacsatolás megerősítéséből a szerszám visszacsatolás megerősítésének tanulására való zökkenőmentes átmenet megvalósulhat, amely egyrészt hatékonyan felhasználhatja a nagy modellek generációs képességét, másrészt biztosítja, hogy a generált diagnosztikai rendszer pontos és megbízható legyen. Ebben a sémában ez egy kulcsfontosságú link a működési és karbantartási tudástérkép és a tudásmérnöki térkép elkészítéséhez. Az adat lendkerék -séma előállítása a működési és karbantartási tudástérképen alapul, hogy elkerülje a modell illúzióját, és biztosítsa a generációs rendszer megbízhatóságát és pontosságát. Ez a tudásgráf-alapú megközelítés jobban integrálhatja a szakértői tapasztalatokat és a modellgenerációs képességeket, hogy megbízhatóbb megoldásokat biztosítson.
A nagy modell alkalmazás logikai tervezéséhez Lu Jianguo bevezette továbbá, hogy a ZTE az azonnali tervezés alapján elfogadja a modellvezérelt zárt hurok módszert. A tervezés lényege az, hogy az emberi nyelv strukturált kifejezését (prompt sablon) bemenetként vesszük, a strukturált output (elrendezési séma) előállítása a nagy modellen keresztül, és végül kombináljuk az alkalmazás keretének interaktív végrehajtását. A fenti logika megvalósítása érdekében a ZTE számos szempontból műszaki előkészületeket készít, mint például a multimodális képességek evolúciója, a corpus előkészítés, az erőforrás-kapcsolatok tudásának grafikonjogi injekciója, az API Corpus Reserve / Atomic API képesség-tartalék, a mesterséges szimulációs hibakörnyezet, a digitális kettős automatikus hibaszimulációs környezet és az eszköz előkészítése.
Lu Jianguo végül elmondta, hogy a nagy modell fő értéke a megjelenési képességében rejlik, vagyis innovációt generálhat a meglévő ismeretek kombinálásával. Ennek a kialakuló kapacitásnak a megvalósítása azonban a magas színvonalú adatgyártástól, az elfogadástól és a csapadéktól függ. Az erényes adatciklus a meghatározó tényező.
A postai idő: november 20-2023