عصر جديد من شبكة الذكاء الذاتي: مستقبل كبير يحركه النموذج

مؤتمر الابتكار لشبكة AI لعام 2023 الذي عقد في نموذج الشبكة الذكي في بكين على BBS ، قامت شركة ZTE Cable Products Model المعمارية العليا Ji'an-Guo Lu جعل شبكة الحكمة الجديدة: النموذج الكبير يدفع مستقبل موضوع نموذج ZTE من خلال القدرة على توليف النموذج الدقيق لتحسين جودة الشركة ، واستخدام cycle data data divitation الرقمية.
قال لو جيانغو إن العديد من التقنيات الرئيسية ، مثل AI ، وتمكين التوأم الرقمي وقيادة النية ، ستدعم مستوى الذكاء لشبكة الذكاء الذاتي من L4 إلى L5 ، وجعل شبكة الذكاء الذاتي تستمر في التكرار والتطور لإكمال الذوق الذاتي. من بين هذه التقنيات الرئيسية ، الذكاء الاصطناعى هو أهم محرك ، والنماذج الكبيرة هي المفتاح في تقنية الذكاء الاصطناعي.
في كيفية تطبيق النموذج الكبير على شبكة الذكاء الذاتي ، قدم Lu Jianguo أن النموذج الكبير لديه قدرة على توليد فائقة ويمكن أن يولد بسرعة عدد كبير من المخططات. بالنسبة لعمليات الشبكة الفكرية ، مثل هذه الحاجة إلى تنفيذ عدد كبير من خطوات التشغيل ، أي ما يعادل في الفضاء العالي الأبعاد للعثور على الحل الأمثل ، وحل المحدد لجميع العمليات الممكنة ، والنموذج الكبير للحلول العامة مثل NP (وليس متعدد الحدود) ، وعدد كبير من العينات ، والتقييم ، والتحسين ، يمكن أن يلعب التقسيم الفعال ، سريع الاقتراب من الحلول. ومع ذلك ، على الرغم من أن النماذج الكبيرة تولد العديد من المخططات ، إلا أنه من الصعب التأكد من أن هذه المخططات مفيدة. على الرغم من أن النماذج الكبيرة لديها قدرة على التفكير ، إلا أنها لا تزال بحاجة إلى تدخل بشري عند التعامل مع المنطق المعقد. من أجل حل هذه المشكلة ، تقترح ZTE دمج خبرة الخبراء في عملية التدريب المسبق المتزايد وضبط النموذج بشكل جيد لتشكيل تكرار حلقة مغلقة. وبهذه الطريقة ، يمكن تحقيق انتقال سلس من تعلم التعليقات اليدوية إلى التعلم التعليمي للأدوات ، والذي يمكن أن يستخدم بشكل فعال قدرة توليد النماذج الكبيرة من ناحية ، ومن ناحية أخرى ، التأكد من أن المخطط التشخيصي الذي تم إنشاؤه دقيق وموثوق به. في هذا المخطط ، إنه رابط رئيسي لبناء خريطة المعرفة والصيانة مع هندسة المعرفة. يعتمد توليد مخطط حذافة البيانات على خريطة المعرفة في التشغيل والصيانة ، وذلك لتجنب وهم النموذج وضمان موثوقية ودقة مخطط التوليد. يمكن لهذا النهج القائم على الرسم البياني للمعرفة دمج خبرة الخبراء بشكل أفضل وقدرات توليد النماذج لتوفير حلول أكثر موثوقية.

بالنسبة لتصميم منطق التطبيق للنموذج الكبير ، قدم Lu Jianguo أيضًا أن ZTE ستعتمد طريقة الحلقة المغلقة التي تعتمد على النموذج بناءً على الهندسة المطالبة. يتمثل جوهر التصميم في أخذ التعبير المنظم للغة البشرية (القالب السريع) كمدخل ، وإنشاء الإخراج المهيكل (مخطط الترتيب) من خلال النموذج الكبير ، وأخيراً الجمع بين التنفيذ التفاعلي لإطار التطبيق. من أجل إدراك المنطق المذكور أعلاه ، ستقوم ZTE بإجراء مستحضرات تقنية من العديد من الجوانب ، مثل تطور القدرة متعددة الوسائط ، وإعداد كوربوس ، وحقن المعرفة المعرفة بالموارد ، وحقن كوربوس API API / الاحتياطي قدرة API الذرية ، وبناء بيئة خطأ محاكاة الاصطناعية ، وبيئة محاكاة الصدع الأوتوماتيكي الرقمي ، وإعداد الأدوات.
قال لو جيانجو أخيرًا إن القيمة الرئيسية للنموذج الكبير تكمن في قدرته على ظهوره ، أي أنه يمكن أن يولد الابتكار من خلال الجمع بين المعرفة الحالية. ومع ذلك ، فإن تحقيق هذه القدرة الناشئة يعتمد على إنتاج البيانات عالية الجودة وقبولها وهطول الأمطار. دورة البيانات الفاضلة هي العامل المحدد.