حوار | وُلد 79 نموذجًا أساسيًا واسع النطاق في غضون ثلاثة أشهر ، ما هو نوع النماذج الكبيرة التي تحتاجها الصين؟

النص: Wu Junyu المحرر: Xie Lirong

المصدر: Finance Eleven

مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة Unbounded AI

بعد إصدار ChatGPT في نهاية العام الماضي ، أصدرت الشركات الصينية ما لا يقل عن 79 نموذجًا أساسيًا كبيرًا. ومع ذلك ، يعتبر العالم الخارجي أن معظم النماذج الكبيرة بها فجوة تقنية مع ChatGPT. نموذج الأعمال التجارية الكبيرة وشيك ، ما هو نوع النموذج الكبير الذي تحتاجه الصين؟

في كانون الأول (ديسمبر) 2022 ، أطلقت شركة OpenAI ، وهي شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي مستثمرة من قبل Microsoft ، برنامجًا محادثة AI ChatGPT. يعد ChatGPT في الأساس نموذجًا كبيرًا بلغة GPT تم تطويره بشكل مستقل بواسطة OpenAI ، والذي يحتوي على ما يقرب من 180 مليار معلمة. في فبراير من هذا العام ، علق الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Huang Renxun بأن "ChatGPT أدخل لحظة iPhone للذكاء الاصطناعي". يعتقد Huang Renxun أن النماذج الكبيرة تعمل على خفض عتبة تطوير التطبيقات ، وأن جميع التطبيقات تستحق الإعادة باستخدام الطرز الكبيرة.

هذه ليست كلمات عائلة Huang Renxun ، الجميع يرى الفرصة. اعتبارًا من مارس من هذا العام ، تتنافس الشركات الصينية أيضًا على إطلاق منتجات نموذجية واسعة النطاق. وتشمل هذه الشركات الكبرى ، مثل نموذج Wenxin لشركة Baidu ، ونموذج Ali's Tongyi ، ونموذج صناعة Tencent ، بالإضافة إلى شركات الصناعة مثل Xunfei و SenseTime ، بالإضافة إلى عدد من الشركات الناشئة. في مايو ، أصدر المعهد الصيني للمعلومات العلمية والتكنولوجية التابع لوزارة العلوم والتكنولوجيا "تقرير بحثي حول خريطة النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي في الصين". وفقًا للتقرير ، اعتبارًا من 28 مايو ، تم إصدار ما لا يقل عن 79 نموذجًا أساسيًا واسع النطاق بمعلمات تزيد عن مليار في الصين.

عدد معلمات النموذج مهم. في الوقت الحاضر ، تعلن الشركات الرائدة مثل Baidu و Ali أن حجم معلمات Wenxin و Tongyi عادة ما يكون عند مستوى 100 مليار ، مثل حجم المعلمة لنموذج Wenxin الكبير هو 260 مليار. عادة ما تكون معلمات النماذج الكبيرة للمؤسسات الأخرى أو الشركات الناشئة عند مستوى 10 مليار أو 1 مليار.

** على الرغم من أن جميع نماذج الذكاء الاصطناعي التي يتم طرحها حاليًا في السوق تسمى "نماذج كبيرة" ، إلا أن عدد المعلمات يُعتبر افتراضيًا أحد العوامل المحددة للنماذج الكبيرة والنماذج الصغيرة. ** قال هو تشينو ، نائب رئيس مجموعة بايدو ، لمراسل كايجينغ إن النموذج الذي يحتوي على مليار معلمة في عام 2022 يسمى نموذجًا كبيرًا. لكن معلمات النموذج الكبير الحالية غالبًا ما تكون مئات المليارات. لأن تأثير "الظهور الذكي" سيظهر مع أكثر من 100 مليار متغير ، سيتم تشكيل قدرة التعميم ، وسيتم تشكيل القدرة العالمية في سيناريوهات مختلفة. النموذج الدقيق المعتمد على هذا النموذج الكبير له تأثير تطبيق صناعي أفضل.

** يشير تأثير "الظهور الذكي" إلى حقيقة أنه بعد تجاوز مقياس النموذج ومستوى قدرة الحوسبة حدًا معينًا للمعلمات ، لن يكون تأثير الذكاء الاصطناعي حدثًا احتماليًا عشوائيًا. ** في المجال العام ، كلما زاد مقدار المعلمات ، زادت إمكانية ظهور الذكاء بشكل عام ، وزادت دقة الذكاء الاصطناعي. في المجال الرأسي المخصص ، يكون من الأسهل الحصول على نتائج دقيقة بعد اقتصاص النموذج ذي المعلمات الكبيرة وتحسينه.

على الرغم من ظهور ما لا يقل عن 79 نموذجًا واسع النطاق في الصين ، يعتقد العديد من المتخصصين في الصناعة الذين قابلتهم Caijing أن النماذج واسعة النطاق تتطلب قوة حوسبة وخوارزميات وتراكم بيانات. نظرًا لنقص رقائق GPU عالية الأداء ، وارتفاع تكاليف شراء الأجهزة ، وتكاليف التشغيل المرتفعة ، هناك عدد قليل جدًا من الشركات في الصين التي لديها احتياطيات رأس المال ، والإرادة الاستراتيجية ، والقدرات العملية لتشغيلها من خلال تسويق النماذج الكبيرة. في "حرب المائة عارض" ، توجد بالفعل فجوة بين معظم المنتجات و ChatGPT.

بعد الضجة ، عاد هوس النموذج الكبير ببطء إلى الواقع. يظهر تفكير أكثر عقلانية في سوق النماذج واسعة النطاق في الداخل والخارج - لا يمكن أن تكون ChatGPT التي لا يمكن تسويقها سوى لعبة ، والنموذج واسع النطاق الذي يمكن أن يصبح تطبيقًا مؤسسيًا له قيمة صناعية.

حظرت شركات مثل Apple و Samsung و JPMorgan Chase الموظفين من استخدام ChatGPT بسبب مخاوف أمنية. من ناحية أخرى ، وصل نمو مستخدمي ChatGPT والاحتفاظ بهم إلى عنق الزجاجة. وفقًا للبيانات المأخوذة من أداة تحليل مواقع الويب ، مماثلة لشبكة الإنترنت ، كانت معدلات نمو حركة المرور في ChatGPT من يناير إلى مايو 131.6٪ ، و 62.5٪ ، و 55.8٪ ، و 12.6٪ ، و 2.8٪. في أوائل شهر يونيو ، أظهر استطلاع أجرته شركة Morgan Stanley أن 19٪ فقط من المشاركين قالوا إنهم استخدموا ChatGPT ، وقال 4٪ فقط إنهم يعتمدون على ChatGPT.

قال هو زينو: "في شهر مارس من هذا العام ، عندما بدأ العملاء في التحدث إلينا لأول مرة حول احتياجات النماذج الكبيرة الحجم ، كانوا جميعًا يستخدمون مخيلتهم ، ويطلبون المزيد من الخيال العلمي. ولكن بعد أبريل ، كانت القيود الكبيرة- تم الكشف عن نماذج الحجم ، وتباطأ الجميع. وشهدوا ببطء المزيد من الاحتياجات الفعلية. "تحت تأثير العوامل الذاتية والموضوعية ، فإن النماذج الأساسية العالمية واسعة النطاق موجهة بشكل أساسي إلى سوق الصناعة من الفئة ب.

** إن تسويق النماذج الكبيرة في الطرف C بطيء. ** في الوقت الحالي ، نواجه مشكلات مثل التكلفة العالية لقوة الحوسبة ، وكلما زاد حجم المستخدمين ، زادت خسائر المؤسسات. كما أنه لا مفر من إخراج "ضوضاء" خاطئة ، بل إن هناك تحديات أخلاقية مثل تسرب المعلومات والإشراف على السياسات. حتى Microsoft لا تنشر سوى النماذج الكبيرة في منتجات الأدوات (مجموعات المكاتب ، متصفحات الويب ، أدوات تحرير الصور مثل Photoshop). لا يزال جوهر خدمات بيع Microsoft لشركات الأدوات هو التسويق التجاري.

** إنه نهج عملي لتنفيذ نماذج كبيرة لعملاء المؤسسات B-end. ** في سوق الصناعة ، تكون احتياجات العملاء قوية وواضحة. في جميع أنحاء العالم ، تعتمد تجارة التجزئة والتمويل والتصنيع والحكومة وغيرها من المجالات على نماذج كبيرة للترقيات الذكية. إجماع الصناعة على أن النموذج الذي تم ضبطه بدقة بناءً على معرفة الصناعة على أساس نموذج كبير سيؤدي بشكل أفضل من نموذج كبير للأغراض العامة غير محسن.

وفقًا للبيانات الصادرة عن شركة أبحاث السوق IDC في مايو من هذا العام ، فإن الحجم الإجمالي لسوق الذكاء الاصطناعي في الصين في عام 2022 سيكون 12.2 مليار دولار أمريكي ، بما في ذلك 8.13 مليار دولار أمريكي للأجهزة ، و 2.69 مليار دولار أمريكي للبرامج ، و 1.41 مليار دولار أمريكي للخدمات. تتوقع IDC أنه في عام 2026 ، سيصل سوق الذكاء الاصطناعي في الصين إلى 26.9 مليار دولار أمريكي ، بما في ذلك 14.85 مليار دولار أمريكي للأجهزة ، و 7.69 مليار دولار أمريكي للبرامج ، و 3.89 مليار دولار أمريكي للخدمات. معدلات النمو السنوية المركبة للأجهزة والبرمجيات والخدمات هي 15.1٪ و 32.0٪ و 28.5٪ على التوالي.

التعصب دائما يعود إلى الواقع. في يونيو ، أجرى قسم "المالية" حوارًا مع هوو تشينو ، نائب رئيس مجموعة بايدو ، وتشو يونغ ، نائب رئيس بايدو سمارت كلاود ، حول موضوع "ما نوع النموذج الذي تحتاجه الصين حقًا؟" هوو تشينو وتشو يونغ شارك بعمق في Baidu Wenxin Qianfan في هذه المحادثة ، ناقشنا ثلاث قضايا رئيسية: إنشاء منصة نموذجية وتشكيل بيئة تجارية: هل النموذج الكبير لعبة فاخرة؟ ما نوع النموذج الكبير الذي تحتاجه المؤسسة؟ هل توجد فقاعة في سوق النماذج الكبيرة؟

** ملف المحاور: **

** Hou Zhenyu ، نائب رئيس Baidu Group (المسؤول عن فريق أبحاث إنتاج الحوسبة السحابية وفريق هندسة التكنولوجيا الأساسية في Baidu Smart Cloud Business Group) **

** Zhu Yong ، نائب رئيس Baidu Smart Cloud (المسؤول عن Baidu Smart Cloud Application Product Center) **

** المضيف: Xie Lirong ، نائب رئيس تحرير مجلة Caijing **

فيما يلي نسخة مختصرة من سجل الحوار:

** هل النموذج الكبير لعبة فاخرة؟ **

** "المالية" Xie Lirong: أطلقت الصين موجة من ريادة الأعمال على نطاق واسع ، وعتبة النماذج واسعة النطاق مرتفعة للغاية ، ولكن لا يبدو أن الوضع الحالي للسوق الصيني هو الحال من حيث سرعة وحجم الدخول؟ **

** Zhu Yong: ** الحد الأدنى للنماذج الكبيرة نسبي ، وستكون هناك أنواع مختلفة من اللاعبين. الفئة الأولى هي نفسها Baidu ، مما يجعل نموذجًا أساسيًا كبيرًا من البداية. هذا له متطلبات عالية جدًا لقوة الحوسبة والخوارزميات والبيانات والمواهب.

بأخذ البيانات كمثال ، يتطلب النموذج الأساسي الكبير تدريبًا هائلًا على البيانات ، بما في ذلك بيانات الإنترنت ، والبيانات الميدانية المهنية ، وبيانات المعلومات الإخبارية ، والبيانات عالية الجودة ذات العلامات المهنية. بأخذ قوة الحوسبة كمثال ، يحتاج نموذج كبير بمئات المليارات من المعلمات مثل ChatGPT إلى التدريب المستمر لمدة 100 يوم باستخدام وحدة معالجة الرسومات A100 / H100 الأكثر تطورًا من NVIDIA. الخوارزميات والمواهب هي أيضا مفتاح. للمهندسين طرق تدريب مختلفة ، تمامًا كما يقوم الطهاة المختلفون بطهي الأطباق ذات الأذواق المختلفة بناءً على نفس المواد الخام. وهذا يتطلب تراكم الخبرة العملية طويلة المدى ، وبالتالي فإن العتبة عالية جدًا.

الفئة الثانية هي نموذج الصناعة الكبيرة ، والتي تتطلب بعض الضبط الدقيق والتخصيص المستهدف بناءً على قدرات النموذج الأساسي الكبير. هذا أقل بكثير من تكلفة وسم البيانات وضبط الخوارزمية من الصفر في الماضي. تقوم الفئة الثالثة بتطوير التطبيقات بناءً على النموذجين الأولين الكبيرين ، حيث توفر Baidu والشركات الأخرى وحتى بعض المنصات مفتوحة المصدر أدوات تطوير لخفض عتبة تطوير البرمجيات.

** "المالية" Xie Lirong: ما هو مستوى النماذج الصينية واسعة النطاق في السوق العالمية؟ **

** Hou Zhenyu: ** شخصيًا ، أعتقد أن النماذج الصينية واسعة النطاق لا تزال رائدة في السوق العالمية. إن تطوير النماذج على نطاق واسع وتطوير محرك البحث متشابهان في الواقع ، وكلاهما يتطلب تراكمًا تقنيًا عميقًا للغاية. من منظور عالمي ، لا يوجد سوى عدد قليل من البلدان التي لديها بحث وتطوير مستقل لتكنولوجيا محركات البحث. في الوقت الحاضر ، قد تكون الصين والولايات المتحدة هما الدولتان الوحيدتان اللتان تستطيعان تطوير تقنية نموذجية واسعة النطاق بشكل مستقل تمامًا.

** "المالية" Xie Lirong: هل هناك أي تقدم مطلق وتخلف في النماذج الكبيرة؟ **

** Hou Zhenyu: ** الموديلات الكبيرة ليست جيدة أو سيئة على الإطلاق. على الرغم من أنه قد يكون هناك اختلافات معينة في مجالات مختلفة ، فإن الأمر يشبه اختيار الهاتف الذكي. بعض الناس يستخدمون Apple ، والبعض الآخر يستخدم Android ، والأنسب هو الأفضل. عندما تم إطلاق النموذج الكبير لأول مرة ، سأل الناس في كثير من الأحيان بعض الأسئلة الصعبة حوله. ولكن في الواقع ، في بيئة مستوى المؤسسة الجادة حقًا ، هناك عدد قليل جدًا من هذه السيناريوهات. تحتاج الشركات إلى اختيار نموذج كبير أكثر ملاءمة لها وفقًا لسيناريوهات أعمالها. تحتاج الشركات الصينية ، على وجه الخصوص ، إلى اختيار المنتجات التي تفهم اللغة الصينية بشكل أفضل وتكون مناسبة لخصائص الشركات الصينية.

** "التمويل" Xie Lirong: ما مقدار الموارد والمواهب التي استثمرتها Baidu في النموذج واسع النطاق؟ **

** Hou Zhenyu: ** نموذج الذكاء الاصطناعي واسع النطاق هو إستراتيجية Baidu الأساسية ، والتي تتطلب استثمارات مستمرة وشاملة عالية الكثافة. بأخذ قوة الحوسبة كمثال ، فإن تراكم عدد وحدات معالجة الرسومات التي تراكمت لدينا في الماضي يُقاس بعشرات الآلاف ، وهو استثمار ضخم. طورت Baidu أيضًا مجموعة كاملة من سلاسل الأدوات على مر السنين لتدريب النماذج بشكل أسرع وأفضل.

في السنوات العشر الماضية ، استثمرت بايدو أكثر من 100 مليار يوان في الذكاء الاصطناعي. بصفتها شركة تكنولوجيا ، تنفق Baidu أكثر من 20٪ من إيراداتها على البحث والتطوير كل عام. (ملاحظات: بعد عام 2019 ، شكلت نفقات البحث والتطوير الأساسية لشركة Baidu أكثر من 20٪ من الإيرادات لفترة طويلة. في عام 2022 ، كان معدل إنفاق Baidu على البحث والتطوير 24٪ ، في المرتبة الثانية بعد Huawei بنسبة 25٪ بين شركات التكنولوجيا الصينية. يشير Baidu core إلى استبعاد تمتلك Aiqi Baidu أعمالها الخاصة بعد الفنون) ، ولكن النموذج الكبير ليس بسيطًا مثل استثمار مبلغ من المال لإنشاء نموذج. فهو يتطلب قوة حوسبة وبيانات ومهندسي ذكاء إصطناعيين ذوي خبرة للتراكم لفترة طويلة على سلعة منصة البحث والتطوير.

** "التمويل" Xie Lirong: بالإضافة إلى المال والبطاقات والبيانات ، ما هي التحديات التي تواجه شركة ناشئة لإنشاء نموذج أساسي واسع النطاق؟ **

** Hou Zhenyu: ** تمثل الأموال والبطاقات والبيانات تحديًا كبيرًا في حد ذاتها. تقوم الشركات المبتدئة بصنع نماذج أساسية واسعة النطاق ، بالإضافة إلى الحد الأدنى من قوة الحوسبة والبيانات الكافية وعالية الجودة والموظفين ذوي الخبرة في البحث والتطوير بالذكاء الاصطناعي ، فإنها تحتاج أيضًا إلى نظام أساسي لتطوير الذكاء الاصطناعي يمكنه إدارة النماذج وقوة الحوسبة بشكل جيد. في الوقت الحاضر ، ستستخدم الشركات الكبيرة هذه المنصات لتقديم خدمات خارجية في شكل سحابات. على سبيل المثال ، توفر Baidu Smart Cloud خدمات خارجية من خلال منصة النماذج واسعة النطاق Wenxin Qianfan. ومع ذلك ، فإن الحد الأدنى لتدريب نموذج أساسي كبير من البداية لا يزال مرتفعًا للغاية. لأن النموذج الكبير لا يكفي للتدريب ، ولكنه يتطلب أيضًا تكرارات رشيقة مستمرة ، وستكون الشركات الكبيرة أكثر نضجًا نسبيًا.

** "المالية" Xie Lirong: بدأت بعض الشركات في بناء نماذجها الكبيرة. هل من الضروري بناء نموذج كبير بنفسك؟ عندما كانت السحابة العامة تظهر للتو في عام 2014 ، كان بعض العملاء قلقين بشأن أمان البيانات. هل يقلقون أيضًا بشأن هذه المشكلة عند استخدامهم نماذج كبيرة؟ **

** Hou Zhenyu: ** يجب على كل شركة استخدام نموذج واسع النطاق ، ولكن هل تحتاج كل مؤسسة إلى إنشاء نموذج واسع النطاق بمفردها؟ أنا لا أعتقد ذلك. يعد إنشاء نموذج كبير أساسي من البداية بنفسك أمرًا مكلفًا للغاية. يمكن للشركات استخدام بياناتها الخاصة لضبط النماذج الأساسية للأشخاص الآخرين ، ويمكنهم أيضًا تحقيق نتائج جيدة جدًا.

** Zhu Yong: ** أعتقد أنه يجب على الشركات التفكير أكثر في كيفية استخدام النماذج الكبيرة وكيفية الاستفادة من النماذج الكبيرة. يمكن أن يكون لكل عمل نموذج بالحجم الطبيعي الخاص به ، ولكن ليست هناك حاجة للبدء من جديد. لأن شركات مثل بايدو قدمت أساسًا تقنيًا جيدًا. يمكنك الاعتماد على بايدو لصنع بعض المنتجات المخصصة ، وهو خيار أفضل من حيث التكلفة للعملاء. مشكلة أمن البيانات ليست مشكلة جديدة سببها ظهور النماذج الكبيرة. إذا تمت مقارنتها بالحوسبة السحابية ، فهناك سحابة عامة وسحابة خاصة واستضافة وما إلى ذلك. في نموذج الأعمال واسع النطاق ، أخذنا في الاعتبار المنتجات والحلول المقابلة.

** "المالية" Xie Lirong: ترجع شعبية الهواتف الذكية والسحب إلى السعر المنخفض. متى سيدخل النموذج الصيني الكبير مرحلة التطبيق العام؟ **

** Hou Zhenyu: ** النموذج الكبير نفسه يحقق الكثير من التوفير في التكاليف. في الماضي ، عندما طورت المؤسسات تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، كانت بحاجة إلى تنظيف البيانات ، ووضع العلامات ، والتدريب على النموذج ، والاستدلال ، والتحسين وفقًا لسيناريوهات التطبيق. مهما كان المشهد صغيراً ، يجب أن تتم العملية برمتها ، والتكلفة مرتفعة للغاية. ولكن استنادًا إلى النموذج الكبير ، ليست هناك حاجة إلى الكثير من البيانات والوقت والموارد والقوى العاملة في الماضي. أقترح أن تهتم الشركات بتكنولوجيا النماذج واسعة النطاق وتستخدمها في أسرع وقت ممكن ، لأنها يمكن أن تقلل إلى حد كبير من عتبة تطبيق الذكاء الاصطناعي.

** ما هي النماذج الكبيرة التي تحتاجها الشركات الصينية؟ **

** "المالية" Xie Lirong: بدأ نموذج Wenxin واسع النطاق لشركة Baidu الاختبار الداخلي في مارس. أثناء الاختبار الداخلي ، هل يمكن للمؤسسة طرح احتياجاتها الخاصة بوضوح؟ أين تتركز احتياجاتهم؟ **

** Zhu Yong: ** منذ الاختبار الداخلي في آذار (مارس) ، تلقينا على التوالي طلبات وصول من أكثر من 150 ألف عميل. في الوقت نفسه ، يجري المئات من الشركاء اختبارات البحث والتطوير معنا في مكان الحادث. يغطي هذا الصناعات المختلفة مثل الإنترنت والتصنيع والتمويل ، والعديد من السيناريوهات فيه ذات قيمة عالية. باختصار ، هناك عدة فئات من السيناريوهات عالية التردد - إدارة المعرفة ، وإنشاء المحتوى (بما في ذلك كتابة نصوص التسويق ، ومعلومات الوسائط) ، وخدمة العملاء الذكية ، وإنشاء الكود ، وتحسين كفاءة المكتب.

** "المالية" Xie Lirong: هناك مشكلة طويلة الأمد في سوق التحول الرقمي ، العديد من العملاء لا يعرفون ماذا يريدون. في مجال النماذج الكبيرة ، هل هذا التناقض موجود أيضًا؟ **

** Zhu Yong: ** هناك بالفعل اختلافات بين الصناعات المختلفة والعملاء المختلفين. بعد ظهور النموذج الكبير ، أولت صناعة الإنترنت اهتمامًا وثيقًا بآخر تطوراتها ، كما أن فهمهم التقني وإدراكهم للمنتج متقدمان للغاية ، لذلك يمكننا إجراء اختبارات البحث والتطوير معًا بسرعة ، وإجراء العروض التوضيحية وابتكارات المنتجات.

الأساس الرقمي لبعض الصناعات التقليدية ضعيف نسبيًا ، لذلك سيكون لدى Baidu عدد كبير من المهندسين للمشاركة مع العملاء ، والجمع بين قدرات الذكاء الاصطناعي مع نقاط الضعف في الصناعة ، وإنتاج العديد من مفاهيم المنتجات الجديدة جدًا. عندما يتم دمج تقنية الذكاء الاصطناعي مع الصناعة ، من الضروري فهم التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي من ناحية ، وفهم الصناعة من ناحية أخرى. لذلك ، عندما نتواصل مع العملاء والشركاء ، غالبًا ما نحتاج إلى كلا الطرفين للإنشاء معًا.

** "المالية" Xie Lirong: كيف تقدم Baidu خدمات نموذجية واسعة النطاق لمختلف الصناعات وأنواع مختلفة من العملاء؟ كيف تقيم أداء التكلفة من وجهة نظر العميل؟ **

** Zhu Yong: ** من حيث السعر ، إذا كانت المؤسسة تحاول فقط وحساسة للسعر ، فيمكنها استخدام الخدمات السحابية العامة. وفقًا لحجم المكالمة ، الدفع أولاً بأول (بقدر ما تستخدم ) لا يتطلب أساسًا لمرة واحدة الاستثمار في المرافق هو أيضًا ميزة للسحابة العامة. بعض الشركات على استعداد للقيام باستثمارات كبيرة في البنية التحتية وبناء تطبيقاتها الذكية الخاصة بها.يمكن أن توفر Baidu مجموعة كاملة من نماذج الذكاء الاصطناعي وقواعد الذكاء الاصطناعي ، ويمكن للشركات تطوير التطبيقات بناءً على نماذج الذكاء الاصطناعي وقواعد الذكاء الاصطناعي.

** "المالية" Xie Lirong: كيف تختار الشركات نموذجًا كبيرًا يناسبها؟ **

** Hou Zhenyu: ** أولاً ، يجب أن يكون تأثير النموذج ، وهو أساس اختيار نموذج كبير. تحتاج الشركات إلى تقييم القيمة التي يمكن أن تلعبها النماذج الكبيرة في سيناريوهات الاستخدام. ثانيًا ، ركز على سرعة التكرار. لا يعتمد ذلك فقط على ما إذا كان النموذج الأساسي الكبير نفسه يتمتع بالحيوية ، ولكن أيضًا على ما إذا كان النظام الأساسي يحتوي على سلسلة أدوات كاملة ، ويدعم التطوير الثانوي الملائم وإعادة تدريب النموذج ، ويدعم التكرار الأفضل للنماذج الكبيرة. ثالثًا ، تكلفة الهبوط الفعلية وشكل التسليم للنموذج الكبير. يمكن للمؤسسات اختيار طريقة التسليم للسحابة العامة والسحابة الخاصة وفقًا لاحتياجاتها.

** "المالية" Xie Lirong: يتم وضع Wenxin Qianfan كمنصة نموذجية واسعة النطاق على مستوى المؤسسة وقفة واحدة ، وكيفية فهم "المحطة الواحدة" و "مستوى المؤسسة"؟ **

** Hou Zhenyu: ** أولاً وقبل كل شيء ، "محطة واحدة" ، الذكاء الاصطناعي عبارة عن تقنية مدفوعة بالبيانات. منذ بداية ولادته ، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى جمع البيانات وتنظيفها وتصنيفها ، ثم إجراء تدريب بناءً على النماذج الحالية. بعد التدريب ، يحتاج إلى إدارة البيانات المحسنة وإصدارات النماذج ، وأخيراً وضعها في الاستخدام التجاري . إنها عملية كاملة. توفر Baidu هذه الإمكانيات ، وهي سهلة الاستخدام للغاية ، والتي يمكن أن تلبي احتياجات العملاء في دورة الحياة الكاملة لبحث وتطوير الذكاء الاصطناعي إلى التطبيق.

بالإضافة إلى "مستوى المؤسسة" ، فإن التطبيقات على مستوى المؤسسة ليست تطبيقات شخصية ، وليست بسيطة مثل تحميل الصور. ستكون التطبيقات على مستوى المؤسسة أكثر دقة وتعقيدًا ، ويجب مراعاة عوامل مثل الحجم وقابلية التوسع وتكاليف التنفيذ والاستقرار والقوة.

** "المالية" Xie Lirong: وفقًا لـ Baidu ، تتميز منصة النماذج واسعة النطاق Wenxin Qianfan بست خصائص - سهلة الاستخدام وآمنة وشاملة وفعالة ومنفتحة ومتكاملة. لماذا يجب أن تأتي سهولة الاستخدام أولاً؟ هل صحيح أنه سيتم تعميم التقنيات المفيدة فقط؟ **

** Hou Zhenyu: ** سهولة الاستخدام مهمة جدًا. يمكن للنموذج الكبير للغة الطبيعية أن يزود العملاء بواجهة سهلة الاستخدام ، وهي ملائمة للجميع للتفاعل مع الجهاز. "تكامل السحابة والذكاء ، وشمولية الذكاء الاصطناعي" هي إستراتيجية Baidu Smart Cloud ، ولطالما كانت "شمولية الذكاء الاصطناعي" أحد مُثلنا العليا. لا يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مجرد تقنية عالية في البرج العاجي. يجب تخفيض عتبة استخدام الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك الحد الأدنى لاستخدام البيانات ، واستخدام الموارد ، والاستخدام البشري للذكاء الاصطناعي. لذلك ، فإن سهولة الاستخدام مهمة للغاية.

** "المالية" Xie Lirong: في الأشهر الثلاثة الماضية ، اشتهر الجمهور بنماذج الذكاء الاصطناعي. بالنسبة لآلاف الصناعات ، هل أتيت الفرصة التجارية للنماذج الكبيرة؟ كيف يجب أن يبدو إيقاع العمل الجيد؟ **

** Zhu Yong: ** يحتوي النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي على تغييرات واضحة جدًا في نماذج البحث والتطوير والتطبيقات. كلما احتضنت النموذج الكبير وفهمته سريعًا ، زاد تأثيره على العمل. هذا ليس سؤالا بنعم أو لا. عندما يتعلق الأمر بالسرعة ، تتبنى الشركات المختلفة النماذج الكبيرة بطرق مختلفة. يمكن لبعض المؤسسات أن تبدأ من تطبيق تجريبي من نقطة واحدة واستخدام السحابة العامة للاتصال بالخدمات ، حتى يتمكنوا من التحقق بسرعة وإجراء تطوير تجريبي بتكلفة أقل.

من ناحية أخرى ، بغض النظر عن كونها مؤسسة كبيرة أو صغيرة ، فمن الضروري تنمية التفكير الأصلي للذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، يمكن تحويل بعض التطبيقات وترقيتها بطريقة تدريجية. هناك طريقة أخرى تسمى إعادة البناء ، وفقًا لبيان بايدو الداخلي ، ستتم إعادة تصنيع جميع المنتجات في المستقبل بناءً على النموذج الكبير.

** هل توجد فقاعة في سوق النماذج الكبيرة؟ **

** "المالية" Xie Lirong: هل تحتاج حقًا إلى العديد من النماذج الكبيرة في سوق B-end الموجهة للأعمال؟ **

** Hou Zhenyu: ** رأيي الشخصي هو أن النموذج الأساسي الكبير لا يحتاج إلى الكثير. بالطبع ، هذا مجرد تطلع إلى الأمام من النهاية. ولكن في وقت مبكر من تطور أي صناعة ، يصبح السوق مزدهرًا ومزبدًا. من منظور التنمية الصناعية ، يجب أن نسمح ببعض الفقاعات الآن. يجب أن نواجه هذا أيضًا. لكنني ما زلت أعتقد أنه بعد أن جرفت الأمواج العاتية الرمال ، لا يزال هناك عدد قليل من الشركات التي تقدم في النهاية خدمات نموذجية أساسية.

** Zhu Yong: ** في اتجاه النموذج الأساسي الكبير ، على الرغم من وجود العديد من اللاعبين الآن ، من الصعب حقًا الحفاظ على التكرار السريع ، والتطوير المستمر لسلسلة أدوات أكثر شمولاً وكاملة ، وتحسين قدرات المنتج باستمرار بناءً على العميل أشياء ردود الفعل. لذلك ، على الرغم من أن النموذج الكبير قد يكون شديد السخونة الآن ، إلا أنه سباق طويل المدى ، وفي النهاية ، سيكون مثل مشهد الحوسبة السحابية اليوم ، وسوف يتقارب السوق تدريجياً.

** "المالية" Xie Lirong: ترغب العديد من الشركات التي تصنع أجهزة الخادم أيضًا في صنع نماذج صناعية على نطاق واسع. اعتادت بايدو أن تكون زبونهم ، لكنهم الآن يتنافسون مع بعضهم البعض. كيف يجب أن نعيش معا بسلام؟ **

** Hou Zhenyu: ** لا أعتقد أنه يمكننا التحدث مباشرة عن المنافسة. ما زلنا علاقة تعاونية أولاً. سيكون لدى الطرفين بالفعل خدمات مماثلة ويواجهان صناعات مماثلة في نفس الوقت ، لكننا نحن ومصنعي الأجهزة التقليديين أكثر تكاملاً. Baidu هي شركة ذكاء اصطناعي تمتلك جينات الإنترنت ، وقد جمعت كمية كبيرة من بيانات الأغراض العامة ونموذج كبير للأغراض العامة. تكمن مزاياها في الذكاء الاصطناعي والبرمجيات والتكنولوجيا وغيرها من المجالات. قامت الشركات المصنعة للأجهزة التقليدية بتجميع بيانات الصناعة وتطوير المعرفة في المجالات الرأسية مثل الحكومة التقليدية وصناعات المؤسسات. للجانبين نقاط قوة مختلفة في بناء النماذج الكبيرة. الشركات مثل Baidu و H3C ليست فقط شريكة في شراء الخوادم والمحولات ، ولكنها أيضًا تبني نماذج كبيرة بشكل مشترك.

** "المالية" Xie Lirong: Baidu عادة ما تولي اهتماما لتقدم نماذج المنافسين الكبيرة؟ **

** Zhu Yong: ** أولاً ، التكنولوجيا والتأثير العام. ثانياً ، أدوات الدعم. ثالثًا ، نموذج العمل. إذا عدت إلى الوراء قبل ثلاث أو أربع سنوات ، كان سوق الذكاء الاصطناعي لا يزال بعيدًا نسبيًا ، ولكن اليوم تتسارع تكنولوجيا التعلم العميق ، وتسويق المنتجات ، والاستثمار ، وبيئة المصدر المفتوح.

** "المالية" Xie Lirong: في السنوات القليلة المقبلة ، هل ستكون النماذج واسعة النطاق هي الاتجاه الرئيسي لنواة بايدو؟ لماذا؟ **

** Hou Zhenyu: ** ستكون الموديلات الكبيرة هي المحور الأساسي لشركة Baidu. Baidu هي شركة ذكاء اصطناعي ، والنماذج الكبيرة هي اتجاه تطوير مهم للذكاء الاصطناعي. سواء كان ذلك في الجانب C أو من الجانب B ، فإنه سيحدث تغييرات كبيرة في منتجات وخدمات Baidu. بالنسبة إلى Baidu ، تعتبر الموديلات الكبيرة مثيرة للغاية ، وهي فرصة وتحدي في نفس الوقت. ستواصل Baidu الاستثمار في النماذج الكبيرة. وأعتقد أن النماذج الكبيرة ستسرع الحوسبة السحابية في عصر الذكاء الاصطناعي وتعيد تشكيل مشهد الحوسبة السحابية. ستصبح حالة MaaS (نموذج كخدمة) أكثر أهمية ، وستكون ستسرع أيضًا من تحقيق Baidu استراتيجية "تكامل السحابة والذكاء" والمثل المثالي لـ "شمولية الذكاء الاصطناعي" الذي اقترحته Smart Cloud.

** "المالية" Xie Lirong: واجهت الجولة الأخيرة من تسويق الذكاء الاصطناعي التي بدأت في عام 2016 بعض المشاكل ، وكان على شركات الذكاء الاصطناعي القيام بالكثير من مشاريع التخصيص المملة والمفصلة. كيف يمكن للنماذج الكبيرة أن تتجنب المشكلات التي واجهتها الجولة الأخيرة من تسويق الذكاء الاصطناعي؟ **

** Hou Zhenyu: ** تختلف هذه الجولة من الهبوط في صناعة النماذج واسعة النطاق عن صناعة الذكاء الاصطناعي التي يمثلها التعلم العميق قبل عشر سنوات. هذا نموذج جديد للبحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي ، وهو يختلف عن الاستثمارات السابقة. قبل ظهور النماذج واسعة النطاق ، كان الذكاء الاصطناعي هو الأكثر انتقادًا وكان الأكثر صعوبة في التنفيذ هو أن البيئة الصناعية الفعلية كانت مجزأة. على سبيل المثال ، يختلف التعرف على الوجوه من البوابات والتعرف على الوجه عن الدفع. نظرًا لاختلاف الضوء والبيئة ، يجب أن يتم توجيههما إلى تطبيقات مختلفة ، ويجب أن يتم التدريب من نقطة الصفر وفقًا للبيانات المتراكمة من قبل العملاء ، ثم تكييفها مع المشهد. هذا النوع من التسليم المخصص مرهق للغاية.

ولكن في ظل النموذج الأساسي الكبير ، يمكن الحصول على نتائج جيدة جدًا بدون الكثير من بيانات الضبط الدقيق وبدون الكثير من جولات التدريب. النماذج الكبيرة الأساسية تحل العديد من السيناريوهات بشكل أسهل من ذي قبل. قدرة التعميم للنماذج الكبيرة أقوى بكثير من ذي قبل. هذا يختلف عن الجولة الأخيرة من هبوط الذكاء الاصطناعي. في العام الماضي ، تم استدعاء نموذج يحتوي على مليار متغير نموذجًا كبيرًا ، ولكن الآن غالبًا ما تكون معلمات النموذج مئات المليارات. مع وجود أكثر من 100 مليار معلمة ، ستظهر المعلومات الاستخبارية وقدرات التعميم الأقوى والقدرات العامة في سيناريوهات مختلفة.

** "المالية" Xie Lirong: عندما يتدفق الكثير من الناس إلى صناعة ما ، فقد تكون الفقاعات أمرًا لا مفر منه. إذا كان من المقرر تطوير النموذج الكبير بطريقة صحية ، فما هي الاقتراحات التي لديك؟ **

** Hou Zhenyu: ** نصيحتي لممارسي العارضات الكبار أن يفعلوا ما في وسعهم. ليس عليك أن تفعل كل ذلك بنفسك. بدلاً من ذلك ، ضع في اعتبارك تسويق الذكاء الاصطناعي وابحث عن السيناريوهات والسلاسل التي تناسب قدراتك بشكل أفضل. نأمل أنه عندما تتطور الصناعة بسرعة في المرحلة المبكرة ، يُسمح ببعض الفقاعات. ومع ذلك ، يمكن للسياسة أن تتوصل إلى توافق في الآراء بشأن الإشراف على تطبيق التكنولوجيا ومعايير الصناعة لتقييم جودة التكنولوجيا. هناك معايير يجب اتباعها وقواعد يجب اتباعها ، حتى نتمكن من التطور بطريقة صحية.

** Zhu Yong: ** نحتاج أيضًا إلى تغيير طريقة تفكيرنا. النموذج الكبير هو تكنولوجيا مستجمعات المياه ، تكنولوجيا تخريبية. حافظ على عقل متفتح واستمر في التعلم.