올해도 인공지능이 지속적으로 주목을 받고 있다. 최근 개최된 Yabuli China Entrepreneur Forum의 제19차 여름 정상회담에서 참가자들은 대규모 AI 모델에 대한 주제를 열정적으로 논의했습니다.

19년 Yabuli 중국 기업가 포럼 제2023차 여름 정상회담에서 손님들은 "AI의 잠재력과 경계"라는 주제로 토론에 참여했습니다.

머신 딥 러닝의 혁명

GPT는 사전 학습을 통해 다양한 작업에 적응할 수 있는 고급 자연어 처리 모델로, 더 높은 언어 이해도와 생성 능력을 달성합니다. 360 그룹의 창립자인 Zhou Hongyi는 OpenAI의 가장 큰 혁신은 한계를 극복하고 인간의 모든 지식을 활용하여 대형 모델을 훈련할 수 있다는 점이라고 말했습니다.

Horizon Robotics의 창립자이자 CEO인 Yu Kai는 "머신 딥 러닝의 혁명은 세 가지 파도를 거쳤으며, 각 파도는 이전 파도보다 더 컸습니다."라고 회상했습니다. 첫 번째 물결은 2010년경에 딥 러닝이 음성 인식 분야의 Markov 모델을 대체하여 전례 없는 결과를 달성하면서 발생했습니다. 두 번째 물결은 2012년에 컨볼루션 신경망이 이미지 인식 분야에서 사람들의 기대를 뛰어넘는 획기적인 발전을 이룬 때였습니다. 최근의 세 번째 물결은 언어 모델이 인간 수준의 성능에 접근하거나 심지어 초과하여 지난 XNUMX~XNUMX년 동안 컴퓨터 언어학 및 자연어 처리 연구에 혁명을 일으킨 ChatGPT로 대표됩니다. 이는 혁신적인 기술 혁신입니다.

선전 인공지능 로봇 연구소의 딩닝 부소장은 대규모 모델 개발의 핵심은 사전 학습 과정에 있다고 지적했습니다. "과거에는 머신러닝이 인간의 지시나 기계의 탐색에 의존했습니다. 하지만 사전 학습은 세상이 돌아가는 규칙을 기반으로 공통 지식 체계를 구축하는 과정입니다. 이러한 연관성은 상식을 통해 형성되며, 그 효과는 상상을 초월합니다."

심천 인공 지능 및 로봇 연구소

Shenzhen YunTianLiFei Technology Co., Ltd.의 창립자이자 CEO인 Chen Ning은 "대규모 모델은 AI가 인간과 같은 지능을 보유할 수 있게 하는 새로운 방법론입니다."라고 설명했습니다. -산업의 인간 지식 시스템을 슈퍼컴퓨팅 능력을 갖춘 신경망의 수학적 모델로 변환합니다. 컴퓨팅 패러다임을 통해 다양한 분야의 콘텐츠 생성 능력과 논리적 추론 능력을 보유하고 있습니다.

중국은 아직 따라잡는 단계에 있다.

새로운 AI 경쟁에서 중국은 빠르게 따라잡을 수 있을까? Yu Kai는 대규모 모델을 구축하려면 수천 개의 칩이 필요하며, 높은 컴퓨팅 성능에는 칩 간의 상호 연결이 필요하며, 이는 결국 초고속 대역폭이 필요하다고 말했습니다. 현재 중국은 대형 모델의 전반적인 종합력과 혁신적 발전 측면에서 선두 기업과 비교해 여전히 상당한 격차를 보이고 있다.

Chen Ning은 "대규모 모델에는 적용 및 비용 문제도 있습니다. 현재 특히 훈련 및 추론을 위한 칩 비용이 상대적으로 높습니다"라고 말했습니다.

AI 칩은 훈련 칩과 추론 칩이라는 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 대규모 모델과 AI 알고리즘의 경우 교육이 궁극적인 목표는 아닙니다. 추론과 적용이 있다. 트레이닝 칩 측면에서는 생산 장비와 프로세스의 한계로 인해 많은 중국 기업이 아직 따라잡는 단계에 있습니다. 추론 분야에서는 아직 국제표준이나 독점기업이 없어 파편화된 시나리오로 인해 기회가 많다.

Zhou Hongyi는 인공 지능이 산업 혁명이며 AI가 어떻게 산업 디지털화와 결합하여 산업화, 기업화, 전문화 및 수직화를 달성할 수 있는지에 대해 모두가 관심을 갖고 있다고 말했습니다. 독창적인 혁신을 따라잡는 데는 시간이 걸리지만 중국의 대규모 인구, 수많은 기업, 다양한 시나리오는 혁신을 위한 많은 기회를 창출할 것입니다.

업계는 급속한 성장기에 진입할 것으로 예상

중국이 ChatGPT와 비슷한 제품을 개발할 수 있을까요?

Chen Ning은 "혁신에는 생태계의 힘과 호기심의 힘이 필요합니다."라고 말했습니다. 지난 2년 동안 많은 파괴적인 혁신이 있었고 앞으로도 더 많은 기술 혁신이 등장할 것이 분명합니다. 중국은 방대한 양의 애플리케이션 시나리오 데이터를 보유하고 있지만 업계 표준 시스템이 부족하고 기술 도구를 통해 차별화된 이점을 충분히 활용하지 못했습니다. 산업표준과 기술표준을 활용하여 다양한 오픈 시나리오의 목표와 효과를 측정하는 것이 중요합니다.

Yu Kai는 "새로운 세대의 기술이 등장할 때마다 가장 큰 수혜자는 기술에 가장 민감한 사람들입니다. 핵심은 산업 수요와 기술의 최상의 조합을 달성하는 것"이라고 말했습니다. 인공지능은 곧 다양한 산업에 영향을 미칠 매우 효율적인 생산 도구입니다.

"미래에는 모든 사람이 3개의 로봇을 갖게 될 것입니다. 하나는 집에 서비스 로봇, 하나는 사무실에 작업 로봇, 또 다른 하나는 여행 로봇(자율 운전 자동차 또는 저고도 승객 운반 드론)이 될 것입니다. 이 세 로봇은 가능성이 높습니다. Yabuli 포럼의 디지털 프론티어 기술 위원회 회장인 Tian Suning은 "대형 모델이나 그 진화에서 파생된 새로운 기술 경로와 AI 기능을 통해 구동될 것입니다. 우리는 이러한 로봇을 구동하는 칩을 독립적으로 개발할 수 있기를 바랍니다"라고 말했습니다. AsiaInfo의 공동 창립자. 미래에는 로봇이 우리의 업무, 일상생활, 교통수단을 개선하는 데 도움을 줄 것입니다. 인공지능, 디지털 경제, 차세대 칩, 응용 시나리오를 중심으로 산업 전체가 급속한 성장기에 진입할 것으로 예상됩니다.