< 【48812】大模型的定位智能决议计划仍是辅助工具?_新闻中心_华体育app官网登录|华体会手机版
2024-07-31 新闻中心

  近来,深圳核算科学研究院首席科学家、我国科学院外籍院士樊文飞应邀出席2024国际人工智能大会,并在投融资主题论坛上宣布了“AI=机器学习+逻辑推理”的宗旨讲演,同与会嘉宾共享了AI范畴前沿趋势和在笔直范畴使用的严重机会。

  樊文飞院士以为,通用大模型推动了职业的革新,引起社会的广泛重视,但也存在局限性。做为辅助工具,大模型体现优异;但在人机一体化智能体系的使用前景还有待调查。当下的大言语模型是根据计算类的机器学习模型,不足以满意成果的可解释,且无法一起满意模型的“准确性”“公平性”和“鲁棒性”要求,逻辑推理才能不强,练习本钱高(算力、数据、能耗),并且常常发生“错觉” (hallucination)。可否使用大模型在出产要害环节做出实时“决议计划”,处理职业痛点,进步出产功率?怎么保证大模型在智能制作决议计划中的准确性和可靠性?怎么削减它们所发生的错觉?能否增强机器学习的逻辑推理才能?所以要评论大模型的前景,首先要确认大模型的定位,不能企望大模型做到其所不能。

  在人工智能技术的开展大潮中,我国应发挥在制作业规划大、笔直范畴数据堆集多等优势。樊文飞院士提出,以“机器学习+逻辑推理”的“AI+”开展思路,在进步模型成果准确度的一起赋予成果可解释性;与此一起,经过逻辑规矩融入职业(小)模型猜测,大幅度下降模型的落地本钱。

  樊文飞院士表明,现在社会广泛聚集的是大模型以及与其相关的算力,忽视了大模型练习必需的语料预备这一要害环节。大模型的精度和可用性取决于所练习的语料数据,假如致力于打造一个具有产线实时使用的大模型决议计划体系,那么语料清洗的重要性和算力平等重要。根据“大数据质量保证模型与办法”原创理论,深算院研制的采石矶数据质量体系,为上海数据买卖所的数据评价和数据买卖流程供给底层才能支撑,落地国内首创的大数据精准量化质量评价,完成了自动化的数据质量评价和数据质量增强,真实打通数据要素进入流转的要害节点。下一步,将持续为大模型的练习供给优质的语料数据和职业调优数据,以提高职业大模型的准确性。(记者 党文婷)

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