Ang Komperensya sa Innovation sa AI nga AI nga giandam sa Tinuud nga Modelo sa Bbs Senize sa ZTE sa ZTE
Giingon ni Lu Jaanguo nga daghang mga nag-unang mga teknolohiya, sama sa AI nga nag-aghat, digital nga kaluha ug intensyon nga magpadayon sa pag-ayo sa kaugalingon nga intelihente. Lakip sa mga nag-unang mga teknolohiya, ang AI mao ang labing hinungdanon nga makina, ug daghang mga modelo ang yawi sa teknolohiya sa AI.
Kung giunsa ang pag-apply sa dako nga modelo sa Network sa Kaalam, gipaila ni Lu Jaanguo nga ang dagko nga modelo adunay katakus sa Super Generation ug dali nga makamugna ang daghang mga pamaagi. For the intellectual network operations such a need to implement a large number of operation steps, equivalent to in high dimensional space to find the optimal solution, solution set for all possible processes, large model for general solutions such as NP (not polynomial) problem, a large number of samples, evaluation, optimization, iteration can play efficient pruning, quickly approach the optimal solution. Bisan pa, bisan kung daghang mga modelo ang nakahimog daghang mga laraw, lisud nga masiguro nga kini nga mga pamaagi mapuslanon. Bisan kung ang mga dagko nga modelo adunay piho nga katakos sa panghunahuna, kinahanglan pa nila ang pagpataliwala sa tawo sa pag-atubang sa komplikado nga lohika. Aron masulbad ang kini nga problema, gisugyot sa ZTE ang pag-apil sa eksperto nga kasinatian sa proseso sa pagdugang nga pre-training sa pre-training ug maayong pag-tuning sa modelo aron maporma ang usa ka sirado nga pag-ayo. Niining paagiha, ang usa ka hapsay nga pagbalhin gikan sa manual feedback feedback nga pagkat-on sa Tool Feedback Feedback Reforcy sa daghang mga modelo sa usa ka bahin, ug sa laing bahin, siguruha nga ang mga hinimo nga diskarto nga diskusyon tukma ug kasaligan. Sa kini nga laraw, kini usa ka hinungdan nga link aron matukod ang operasyon sa Kahibalo ug Pag-maintenance nga gisagol sa engineering sa kahibalo. Ang henerasyon sa Data Flywheel Scheme gipasukad sa mapa sa kahibalo ug pagpadayon sa pag-amping, aron malikayan ang pagkontrol sa modelo ug pagsiguro sa pagkakasaligan ug katukma sa pamaagi sa kaliwatan. Kini nga pamaagi nga nakabase sa graph-base nga mas maayo nga mag-apil sa eksperto nga kasinatian ug modelo sa mga kapabilidad sa henerasyon nga maghatag labi ka kasaligan nga mga solusyon.
Alang sa laraw nga lohika sa aplikasyon sa dako nga modelo, dugang nga gipaila ni Lu Jaanguo nga ang ZTE nga mogamit sa Model-Grass nga Closed-Loop nga Paagi nga gibase sa Prompt Engineering. Ang lintunganay sa laraw mao ang pagkuha sa istruktura nga pinulongan sa tawhanong sinultian (Prompture template) ingon input, paghimo sa istruktura nga pamaagi sa pag-abut (sa katapusan nga pamaagi, ug sa katapusan gisagol ang interactive execution sa framework sa aplikasyon. Aron mahibal-an ang OPT OPT OFD Logics, ang mga pag-andam sa Teknikal gikan sa daghang mga aspeto, pag-andam sa relasyon sa Atomic Awipikasyon, pag-andam sa Atomic Api Corpus Simulation Fault Simulation Simulation, ug pag-andam sa himan.
Sa katapusan giingon ni Lu Jaanguo nga ang panguna nga kantidad sa dagkong modelo naa sa katakus sa paggawas niini, nga mao, mahimo kini nga kabag-ohan pinaagi sa paghiusa sa naa nga kahibalo. Bisan pa, ang pagkaamgo sa kini nga nag-uswag nga kapasidad nagdepende sa taas nga kalidad nga produksiyon sa data, pagdawat, ug pag-ulan. Ang usa ka mahiyason nga siklo sa datos mao ang pagtino hinungdan.
Post Oras: Nob-20-2023