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“大模型让机器在处理数据Ӟh处理数据Q文本)中所包含的hcȝ识的能力Q这给产业带来巨大的媄响。”在q日召开的京东全球科技探烦者大会上Q中国科学院院士、清华大学h工智能研I名誉院长张钹表示Q有了大模型之后Q机器完成特定Q务的质量会提高很多?/span>
“h工智能的发展与h才培L异曲同工之处。?a href="http://www.cabanatime.com" target="_self">南软g开?/strong>京东探烦研究院院长何晓冬解释Q通用大模型让人工接受了“通识教育”,产业的“历l”又让它q一步接受从“通才”到“专才”的培养?/span>
通用大模型具备融入业、推动业高质量发展的基能力已成Z内共识。那么,应该如何推动人工通用大模型的产业化应用呢Q?/span>
夯实理论基础是关?/span>
W一代h工智能业开始于20世纪60q代。由于需要h工输入知识,Ҏ费力Q加之当时计机的算力有限,因此当时人工产业没能发展h。第二代人工产业以数据ؓ核心驱动力,已经在金融、教肌Ӏ交通、医疗等领域取得较ؓq泛的应用,但由于算法不安全、不可控、不可靠{缺点,其业发展也遇到一些困难?/span>
通用大模型的出现开启了W三代h工智能业时代。与W一、二代h工智能业局限于特定d、特定领域不同,W三代h工智能业有可能打破“单领域、单d”的限制。张钹表C,W三代h工智能有望改变现阶段人工~Z通用理论基础的现状?/span>
因此Q徏立可解释的h工智能理论是抓住W三代h工智能业发展机遇的关键。有了理论基Q就有可能发展安全、可信、可控、可靠、可扩展的h工智能技术。“要提高通用大模型的专业性和忠实度,减少不切实际的答案,需要在模型构徏时‘灌输’来自现实的知识Qƈq行产业‘演习’。”何晓冬介绍道?/span>
把应用场景拓展到新维?/span>
“h工智能大模型的h值需要体现在产业应用中。”何晓冬表示Q?a href="/" target="_self" style="font-family: 微Y雅黑, "Microsoft YaHei", PingFangSC; font-size: 20px; text-align: justify; text-indent: 36px; white-space: normal;">南软g开?/strong>人工行业在不断打大模型Q解决知识深度、内容准度、模型P代、安全可控等N的同Ӟq在不断拓展其业应用的l度。让人工拥有“n体”正成ؓ业内人士探烦的方向?/span>
当前Qh工智能拥有虚拟n体已不鲜见。“语a大模型开始了多模态数字h交互的发展阶Dc”何晓冬介绍Q数字分w技术正在不断演q,用一句话可以实现虚拟肢体的驱动Q一些需要较高智能的职业也开始拥有数字分w?/span>
多模态数据处理能力的提升Q将使得人工的“n体”从数字世界走进现实世界。“业界称之ؓ兯n。目前,兯n比较初的应用包括物领域从事智能分拣工作的机械臂等。”何晓冬表示Q让大模型驱动机械臂{实体的模式把人工的应用场景拓展到新的l度?/span>