Конференція з інноваційних інновацій AI 2023 року, що відбулася в Пекінській інтелектуальній мережевій мережі на BBS, ZTE Cable Products Model старший архітектор Ji'an-guo Lu зробила мережу мудрості новою епохою: Велика модель приводить у майбутнє теми ZTE через здатність до спрямованої моделі тонкої настройки для підвищення якості корпусу та використання цифрового циклу автоматизації Twin.
Лу Цзяньгу сказав, що багато ключових технологій, таких як AI, що надає можливість, цифровий близнюк та привід наміру, підтримуватимуть рівень розвідки мережі самоінтенерів від L4 до L5, і зробить мережу самоінтенерів продовження ітерації і розвивається до повного самовіддачі. Серед цих ключових технологій AI є найважливішим двигуном, а великі моделі є ключовими в технологіях AI.
Як застосувати велику модель до мережі самоінтенерів, Лу Цзяньгу ввів, що велика модель має здатність до супер-покоління і може швидко генерувати велику кількість схем. Для операцій інтелектуальної мережі така необхідність впровадити велику кількість кроків експлуатації, еквівалентна у високому розмірі простору, щоб знайти оптимальне рішення, встановлене рішення для всіх можливих процесів, велика модель для загальних рішень, таких як NP (не полінома), велика кількість зразків, оцінка, оптимізація, ітерація можуть відтворювати ефективну обрізку, швидко підходити до оптимального рішення. Однак, хоча великі моделі генерують багато схем, важко забезпечити корисні ці схеми. Незважаючи на те, що великі моделі мають певну здатність до мислення, вони все ще потребують втручання людини при роботі зі складною логікою. Для вирішення цієї проблеми ZTE пропонує інтегрувати досвід експертів у процес поступового попереднього тренінгу та тонкої настройки моделі для формування ітерації із закритим циклом. Таким чином, може бути реалізований плавний перехід від ручного підкріплення підкріплення зворотного зв'язку для підкріплення підкріплення зворотного зв'язку, що може ефективно використовувати потенціал генерації великих моделей, з одного боку, та з іншого боку, забезпечити, щоб генерована діагностична схема була точною та надійною. У цій схемі це ключове посилання для побудови карти роботи та обслуговування знань у поєднанні з інженерією знань. Генерування схеми маховика даних базується на карті знань про експлуатацію та обслуговування, щоб уникнути ілюзії моделі та забезпечити надійність та точність схеми генерації. Цей підхід на основі графіків знань може краще інтегрувати досвід експертного досвіду та моделі генерації, щоб забезпечити більш надійні рішення.
Для логічної конструкції додатків великої моделі Лу Цзяньгу, додатково представив, що ZTE прийме метод закритого циклу, керований моделлю на основі оперативної інженерії. Суть дизайну полягає в тому, щоб сприймати структурований вираз людської мови (оперативного шаблону) як вхід, генерувати структурований вихід (схема розташування) через велику модель і, нарешті, поєднайте інтерактивне виконання рамки програми. Для того, щоб реалізувати вищезазначену логіку, ZTE здійснить технічну підготовку з багатьох аспектів, таких як багатомодальна еволюція можливостей, підготовка корпусу, введення знань про знання знань, резерв API API / резерв атомних можливостей API, створення середовища штучного моделювання, цифрове середовище автоматичного моделювання несправностей та підготовка інструментів.
Нарешті Лу Цзянгу сказав, що основна цінність великої моделі полягає у її здатності до появи, тобто вона може генерувати інновації, поєднуючи існуючі знання. Однак реалізація цієї нової ємності залежить від високоякісного виробництва, прийняття та опадів. Віратний цикл даних є визначенням фактора.
Час посади: листопад-20-2023 рр.