著者 | ティアン・シャオメン
編集者 | リー・シンマ
タイトルマップ | ICフォト
「昨年の12月に初めてChatGPTを見たのは、事業を始めてから10年間で最も暗く、最も苛立たしい時期でした。ChatGPTのほぼ100％の精度で理解する能力と、前例のないほどの「生き残る」能力は、私たち科学技術者が生き残ることを可能にするスキルは、一瞬にして価値がないように思えます。」ウォン・ワイはがっかりしました。
ChatGPTの急成長と、公開からわずか5日で100万人以上の登録ユーザーが影響を受けたことに直面して、Huang Weiは1週間近く不安な状態でした。しかし、この不安から、彼はChatGPTを理解して勉強したいという衝動にもなりました。彼の意見では、オンラインの記事や論文など、そして技術リーダーとのコミュニケーションを通じて、ChatGPTは何にも思えません。より大きな変革のようです。
欲求不満、欲求不満、発見まで—「私たちもできるようです」。このような期待のもと、Yun Zhishengは昨年12月中旬から下旬にかけてすぐにチームを結成し、ビッグモデルの開発プロセスに参加しました。「Shanhai」モデルの最初のバージョンは、今年2月末に開発されました。Huang Weiは、「初版を見たときの気持ちは、10年前に事業を始めた最初の瞬間と同じでした」と感情を込めて言いました。
しかし、インターネットの巨人が加わったことで、テクノロジー企業が発展するための新しい道や新しい機会が指摘されてきましたが、この道はスタートアップにとっては容易ではありません。
Huang Weiによると、人工知能は1.0から2.0の時代に移行していますが、現在は2.0の始まりに過ぎません。1.0時代では、人工知能は識別能力の一種です。つまり、既存のデータを使用してモデルをトレーニングし、モデルが「はい」または「いいえ」の判断を下せるようにしますが、理由はわかりません。2.0時代、つまりビッグモデルが主導するAI 2.0時代は、人工知能に新しい機能をもたらしました。ヘルスケア、マーケティング、コミュニケーションなど、より多くの顧客ニーズを満たすより多くの新製品を生み出すことができ、より多くのビジネスチャンスを生み出すことができます。
同時に、データから判断すると、今日のデータはまだ適切な値に達しておらず、ビッグモデルでのディープラーニングを通じてデータの価値を十分に活用して使用できます。Huang Weiは、AI 2.0時代にはビッグモデルが「発電所」になると考えています。「発電所の所有者が最大の商業的価値を持っています。」
業界がビッグモデルに注力していて、ビッグモデルは今後10年から20年で最大のチャンスの1つであると信じている今、クラウドインテリジェンスは当然あきらめません。さらに、過去10年間、Cloud Intelligenceは、あたかもすべて「山と海」から生まれたかのように、アルゴリズム、データ、プロジェクトの実装において多くの経験を蓄積してきました。
時間と場所は人に有利です。これは、ユン・ジーシェンが昨年12月に断固としてビッグモデルに加わる動機ではありません。
現在、「Shanhai」モデルは何度も最適化とアップグレードを完了しており、10種類以上の技術的能力を備えています。一般的な機能としては、言語生成、言語理解、知識の質疑応答、推論能力、数学能力、コーディング能力、セキュリティコンプライアンス能力などがあり、実装機能としては、プラグインの拡張、現場の強化、企業向けのカスタマイズ機能などがあります。
01。
一般的な能力は、その年のChatGPTに匹敵します
「目標は、年間を通じてChatGPTと同等の一般的な能力を身につけ、ヘルスケア、IoT、教育などのさまざまな垂直分野でGPT4を超えることです。」Huang Weiは記者会見でオンラインで話しました。これにより、クラウドインテリジェンスは単に一般的な能力に焦点を当てているのではなく、TOBに焦点を当てた着陸シーンに焦点を当てていることも明らかになりました。
もちろん、このステップでのピースのレイアウトは、Huang Weiの経験と切り離せません。彼は学界から産業、起業家精神に至るまで、完全な製品を作ってきました。人工知能は単なる能力であることを彼は知っています。見た目がかっこいいだけでなく、完全に閉じたループでなければなりません。
実際、クラウドからのサウンドインテリジェンスの開発も1つか2つ見ることができます。
2012年に設立されたとき、Cloud Intelligenceは自然言語の理解を始め、会話型AIのフルスタック機能研究に投資して、データ、計算能力、アルゴリズムの完全なケイパビリティチェーンを形成しました。2016年、DeepMind AiPhaGoがLi Shishiを4対1で破ったとき、クラウドは人工知能の本質は認知知能、自然言語理解は人工知能の王冠の宝石であることを痛感し、スーパーコンピューティング（Atlas）の構築を開始し、実際の業界シナリオとデータを得るために2016年初頭にモノのインターネット（IoT）、医療、その他の分野に参入しました。これに基づいて、2022年にクラウドインテリジェンスはこの機会を捉え、クラウドインテリジェンスの3段階のAIジャンプを実現するために「上海」ビッグモデルの研究開発を開始します。
この新しい人工知能競争では、特定のシナリオにおける大規模モデルのアプリケーション実装レベルを向上させるために、クラウドインテリジェンスは一貫したU+X戦略に従います。つまり、U（AIテクノロジーと製品機能）を使用してX（業界のアプリケーションシナリオ）を深く統合し、業界の深刻な問題を解決します。
Huang Weiは、Shanhai Modelの技術的アーキテクチャは汎用モデルであり、知識密度の高い分野では、データトレーニング、データのトレーニング、微調整などによって専門的な機能強化が行われていると説明しました。このように、このモデルは一般的なアプリケーションレベルを備えているだけでなく、特別なシナリオや分野に対する機能を強化します。
たとえば、医療分野では、医療業界はAIを使用して症例を入力していましたが、医師は依然として情報をそのまま入力する必要がありました。現在、Shanhaiモデルを使用すると、医師と患者の質疑応答のプロセスに従って重要な情報を抽出して症例を生成できるようになり、医療効率が向上しています。同時に、Cloud Intelligenceは医療サービス向けに1,000万レベルの標準医療データを蓄積しており、中国最大の医療知識データマップに依存しているため、ShanhaiモデルはMedQAの評価能力においてGPT-4を上回っています。
Yunzhisheng Technologyの会長兼CTOであるLiang Jia-enは、今のところ、大きなモデルはまだ限られていると言いました。これまでに見たことがないものについては、大きなモデルは「似ているが間違っている」という答えを出します。AI生成能力が増え続けるにつれて、検証はより困難になり、AI業界は継続的に新しいソリューションを模索する必要があります。
汎用人工知能時代の到来とともに、ユン・ジシェンも独自のGPTの時代の到来を告げました。「GMモデルを、すべての科目で80点取れる学生と考えるなら、1つか2つの科目で95点以上取る必要があります。」ウォンワイさんは言いました。
02。
業界のビッグモデルを打ち破りましょう
この大規模な汎用人工知能の波では、大きなモデルと特定のアプリケーションシナリオを深く統合することは避けられません。
最近、インターネットの巨人が声明を出しました。Baiduの創設者、会長、CEOであるLi Yanhongは、「将来のアプリケーションとソフトウェアは基本的に大きなモデルに基づいて開発されます。そして、業界の変化は多くの新しい機会を意味し、1つの方向性は科学のためのAIです。」NetEaseのCEOであるDing Leiは、「AIの開発は花が咲き、何百もの家族が戦っているようなものですが、実装シナリオが最も重要です」と述べています。
ここ数ヶ月、国内大手モデル間の争いの後、一般的な能力に加えて、B側はすでにシナリオと戦い、顧客を獲得し始めています。
たとえば、最初にカニを食べたWenxinは、金融、エネルギー、メディア、政府業務など、あらゆる業界に役立つ一般的なプラットフォームとして位置付けられています。情報によると、Baiduのスマートクラウドモデルは現在、さまざまな分野の顧客と共同開発されており、スマートオフィス、旅行サービス、電子商取引のライブストリーミング、政府サービス、金融サービスの5つの主要分野で業界モデルルームを構築しています。
アリの「Tongyi Qianqian」製品のリリースに続いて、Alibaba Cloudは最初にアリの「Tongyi Qianqian」ビッグモデルに接続し、DingTalkマジックワンド機能も開始しました。現在、アリババクラウドは一連のエコロジカルパートナーを確定しています。クンルンデジタルインテリジェンス、CITICウェルス、Youyouネットワーク、CICAテクノロジーを含む7つのデジタルサービスプロバイダーが、石油・ガス、電気、輸送、金融、ワインと観光、企業サービス、通信業界をカバーする最初のパートナーになりました。
「Wenxin Words」や「一般的な意味の千の質問」に代表されるインターネット企業に加えて、iFlytekの「Starfire」認知モデルも適用されています。iFlytekは、「Starfire」コグニティブモデルの「1+N」アーキテクチャの「N」フィールドに焦点を当てて、教育、オフィス、自動車、デジタル従業員などのさまざまな業界でのビッグモデルの適用結果をリリースしました。
一方、AI音声分野でも地位を確立しているクラウドインテリジェンスは、マーケティング戦略において「U+X」戦略を堅持しています。記者会見で上記の医療分野をオンラインでデモンストレーションすることに加えて、営業、ナレッジマネジメント、教育、スマートIoTも導入しています。
このAIの戦いでは、大手メーカーであろうと革新的な企業であろうと、勝点には自社のビッグモデルの技術力だけでなく、ビッグモデルによって強化されたシナリオと、それがパートナーにもたらす価値も含まれることが簡単にわかります。
今日、企業がビッグモデルをリリースすることは汎用人工知能へのチケットを手に入れることと同じですが、シナリオの横断とビジネスモデルの実装は、ビッグモデルの上陸のための「射撃砲」の出発点となりました。このゲームで誰が群衆の中から目立つことができるかはまだテストされていません。