Konferenca o inovacijskih inovacijah AI 2023, ki je potekala v modelu inteligentnega omrežja v Pekingu na BBS, ZTE Cable Products Model Starejši arhitekt Ji'an-Guo Lu, je Wisdom Network naredil novo obdobje: Big Model je spodbudil prihodnost teme ZTE s pomočjo natančne nastavitvene modelne sposobnosti, da izboljšajo kakovost korpusa in uporabijo veliki model, ki je uporabil veliko model podatkovnega cikla.
Lu Jianguo je dejal, da bodo številne ključne tehnologije, kot so AI, ki omogočajo digitalno dvojček in namen Drive, podprle ravni inteligence omrežja samointeligence od L4 do L5 in naredile samointeligentno mrežo še naprej ponovitev in se razvijajo do dokončanja samozavesti. Med temi ključnimi tehnologijami je AI najpomembnejši motor, veliki modeli pa so ključni v tehnologiji AI.
V tem, kako uporabiti velik model za samointeligentno mrežo, je Lu Jianguo predstavil, da ima velik model super sposobnost generacije in lahko hitro ustvari veliko število shem. Pri operacijah intelektualnega omrežja je treba takšno izvajanje velikega števila delovnih korakov, enakovrednih v velikem dimenzijskem prostoru za iskanje optimalne rešitve, rešitev za vse možne procese, velik model za splošne rešitve, kot je NP (ne polinomna) problem, veliko število vzorcev, ocena, optimizacija, iteracija lahko hitro pristopi k optimalni rešitvi. Kljub temu, da veliki modeli ustvarjajo številne sheme, je težko zagotoviti, da so te sheme koristne. Čeprav imajo veliki modeli določeno razmišljanje, še vedno potrebujejo človeško posredovanje, ko se ukvarjajo s kompleksno logiko. Da bi rešil to težavo, ZTE predlaga, da bi strokovne izkušnje vključili v proces postopnega predhodnega usposabljanja in fine nastavitve modela, da bi tvorili iteracijo zaprte zanke. Na ta način je mogoče uresničiti nemoten prehod iz ročnega učenje ojačitve povratnih informacij in učenje o okrepitvi orodij, ki lahko učinkovito uporabijo proizvodnjo zmogljivosti velikih modelov na eni strani, na drugi strani pa zagotavljajo, da je ustvarjena diagnostična shema natančna in zanesljiva. V tej shemi je ključna povezava za izdelavo zemljevida znanja o obratovanju in vzdrževanju v kombinaciji z inženiringom znanja. Generacija sheme podatkovnega vztrajnika temelji na zemljevidu znanja o obratovanju in vzdrževanju, tako da se izognemo modelni iluziji in zagotavljate zanesljivost in natančnost sheme generacije. Ta pristop, ki temelji na grafu, lahko bolje vključi strokovne izkušnje in zmogljivosti za ustvarjanje modelov za zagotavljanje zanesljivejših rešitev.
Za logično zasnovo aplikacije velikega modela je Lu Jianguo nadalje predstavil, da bo ZTE sprejel metodo zaprte zanke, ki temelji na modelu, ki temelji na hitrem inženiringu. Bistvo zasnove je prevzeti strukturiran izraz človeškega jezika (hitra predloga) kot vhod, ustvarjanje strukturiranega izhoda (shema razporeditve) prek velikega modela in na koncu združite interaktivno izvedbo okvira aplikacije. Da bi uresničil zgornjo logiko, bo ZTE pripravil tehnične priprave iz mnogih vidikov, kot so evolucija več modalnih sposobnosti, priprava korpusa, vbrizgavanje znanja o virih, vbrizgavanje znanja, atomski API Corpus Reserve / Atomic API API-jevi rezervat, gradnja okolja za umetno simulacijo, digitalno okolje za simulacijo dvojnih samodejnih napak in pripravo orodja.
Lu Jianguo je končno dejal, da je glavna vrednost velikega modela v njeni sposobnosti nastanka, to je, da lahko ustvari inovacije s kombiniranjem obstoječega znanja. Vendar je realizacija te nastajajoče zmogljivosti odvisna od kakovostne proizvodnje podatkov, sprejemanja in padavin. Virtuozen cikel podatkov je odločilni dejavnik.
Čas objave: november-20-2023