Actualmente estoy comprometido con la investigación y el desarrollo relacionados con sistemas operativos. El objetivo de la empresa es crear un sistema operativo nativo inteligente para la era de Internet de las cosas. ¿Cómo implementar AI Native en el sistema operativo? Con esta pregunta, asistí a la conferencia Qcon2023 Beijing Station. Lo que se diferencia de Qcon 2022 Beijing Station es que la identidad ha cambiado. La última vez fue partícipe y esta vez es productor. El tema que se plantea es: el crecimiento del personal técnico en la era de los grandes modelos.
En la era de los grandes modelos, ¿cómo crece el personal técnico? Dividido en 3 temas:
¿Cuáles son las características de la era de los grandes modelos? ¿Qué nuevas exigencias se imponen a los individuos? ¿Cómo respondemos?
¿Cuál es el nuevo paradigma de desarrollo en la era de los grandes modelos? ¿Qué nuevas oportunidades podemos descubrir a través de nuevos paradigmas de desarrollo? ¿Y cómo aprovechar estas nuevas oportunidades?
Para nuestro negocio existente, ¿cómo potenciarlo a través de grandes modelos? ¿A qué debemos prestar atención al aplicar tecnologías relacionadas con modelos grandes?
Los tres profesores que compartieron las conferencias eran muy capaces y el efecto de las tres conferencias cumplió con las expectativas hasta cierto punto, porque todavía había estudiantes que se presentaron y votaron.
Crecimiento personal en la era de las grandes modelos.
El primero en subir al escenario fue el Sr. Wu Jinsheng de Capital Online y el tema fue el crecimiento personal en la era de las grandes modelos.
A partir del desarrollo de modelos grandes nacionales, nos centramos en las capacidades centrales de los modelos grandes: la aparición.
Traducción 60B
Matemáticas 60B
Aprendizaje en contexto 130B
Razonamiento en cadena de pensamiento 130B
Combinación de conocimientos 530B
Percepción de emociones 530B
Luego hablamos sobre algunos escenarios de aplicaciones comunes que usted debe conocer——
Frente a modelos de gran tamaño, se plantean nuevos requisitos para nuestro sistema técnico, tales como:
Cada uno es un individuo independiente y debe tener su propio pensamiento basado en sus propias condiciones.
Si tenemos más tiempo, a medida que se desarrollan los temas relacionados con el crecimiento de la tecnología, creo que definitivamente podremos brindar más ayuda a todos.
Información sobre las oportunidades empresariales en la era de los grandes modelos
El segundo intercambio correspondió a nuestra segunda pregunta, pero cuando recibí el PPT del maestro Yibo antes de la reunión, me sorprendí: la conferencia de 159 páginas era simplemente una tarea imposible para nuestra sesión especial de 45 minutos. Gracias al profesor Yibo por el importante corte, la versión en vivo es una versión simplificada personalizada para su reproducción.
El intercambio comenzó con una gran cantidad de escenarios de implementación, lo que nos permite comprender que los modelos grandes ya no son solo un tema de discusión. Además de chatGPT, ya se han implementado a nuestro alrededor aplicaciones basadas en modelos grandes.
Hay tres elementos en el entrenamiento de modelos grandes: la cantidad de conjuntos de datos, la intensidad del entrenamiento y los parámetros. También hay tres modos de colaboración entre humanos y IA: incrustación, copiloto y agente, pero lo más importante es el cambio en el paradigma de desarrollo.
El profesor Yibo explicó los seis niveles del paradigma de desarrollo de modelos grandes de una manera sencilla y profunda, y tomó LLMFarm como ejemplo para explicar cómo aplicar este método para desarrollar nuestra aplicación de IA.
El primer principio es: AI First es una aplicación que no se puede establecer sin un modelo grande.
Iniciar un negocio en la era de los grandes modelos: tres sugerencias para usted, que tiene visión de futuro
La última persona en subir al escenario fue mi viejo amigo Yile. Lanying IM ya era un producto muy bueno antes de que el modelo grande se hiciera popular. Entonces, ¿qué potencia el modelo grande a un producto de mensajería instantánea de este tipo?
Yile compartió cuidadosamente los desafíos encontrados en la aplicación de modelos grandes: la aparición de capacidades de modelos grandes requiere parámetros grandes, y los modelos grandes inventados no se pueden explicar, así como los tres modos de usar servicios de modelos grandes: PromptOnly, Embedding y Fine- melodía. Es importante destacar que se señalan conceptos erróneos comunes en aplicaciones de modelos grandes:
Además, Yile dio tres sugerencias:
Sugerencia 1: Ten el coraje de hacerte a la mar, pero también ten el pensamiento tranquilo.
Sugerencia 2: IA primero, pero también IA correcta
Sugerencia 3: Vea mucho antes de poder llegar lejos, dé un paso y vea tres pasos
En todo momento se utilizan ejemplos del modelo grande de la aplicación Lanying IM, incluida la llamativa arquitectura de federación de la base de conocimientos——
El contenido de los tres discursos fue bastante sustancial, por lo que me vi obligado a comprimir las sesiones interactivas, dejando algunos arrepentimientos en cada intercambio.
Gracias a todos los profesores por su gran apoyo. Todos los apuntes PPT de este tema están abiertos al público. Los amigos interesados pueden descargar todos los apuntes del sitio web oficial de Qcon2023 Estación de Beijing: El crecimiento de la gente técnica en la era de los grandes modelos. .Si tienes alguna duda, puedes dejar un mensaje o contactar con el profesor.Contáctanos directamente.
El significado aún no está terminado, las montañas no cambiarán, ¡nos vemos en el futuro!
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