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2023 년 9 월 11 일

중국, 글로벌 AI 경쟁에서 법학석사 130명으로 미국 추월

중국은 2020년대를 형성할 이러한 기술 트렌드의 선두 주자로 부상했습니다. LLM을 기반으로 한 Generative AI의 전 세계적 급증은 "썰물 후에 누가 발가벗고 수영했는지 알아낸다"는 은유적인 반성을 촉발하여 국가 LLM 인프라의 중요성을 강조합니다.

올해 XNUMX월 현재 중국이 미국을 앞지르며 압도적인 성장세를 보이고 있다. 130 LLM 국경 내에서. 이러한 수치적 우위는 중국이 세계 기술 강국으로서의 입지를 강화하기 위해 주로 산업 분야에서 다양한 부문에 걸쳐 LLM을 구현하는 최고의 글로벌 리더가 되려는 노력을 의미합니다.

현재 산업 환경에서 LLM 채택은 여전히 ​​미미하며, 이는 중국의 열망과 일치하지 않는 상황입니다. 중국 지도부는 이러한 격차를 즉각 해결하겠다는 의지를 갖고 있습니다.

기업이 대화에서 단순히 인간보다 뛰어난 AI를 필요로 한다는 오해와는 달리, 진정한 필수 요소는 다음과 같습니다. LLM 실질적이고 실질적인 혜택을 제공하여 상당한 금전적 이익을 얻게 됩니다. 이 비전을 실현하려면 LLM 제작자는 포괄적인 국가 LLM 인프라의 기반을 마련하여 기업이 특정 응용 프로그램에 맞는 맞춤형 LLM을 제작할 수 있도록 해야 합니다.

이 야심찬 노력의 최전선에는 바이두 Qianfan 대형 모델 플랫폼은 중국의 새로운 국가 LLM 인프라의 초석 역할을 할 준비가 되어 있습니다. Qianfan은 기업이 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 LLM을 신속하게 구성할 수 있도록 지원하고 중국 및 국제 연구 허브의 42개 유명 LLM에 액세스할 수 있도록 노력하고 있습니다. 오픈 소스 메타 모델 Llama 2.

앞으로 몇 달 안에 업계 협회는 LLM이 AI 시대의 지능형 운영 체제로 실제로 진화할지 여부를 결정하는 데 중추적인 역할을 할 것입니다. 다가오는 여름에 LLM 도입의 물결이 정점에 달할 때, 중국은 LLM 가운데 강력한 국가 LLM 인프라 구축을 무시하고 비유적으로 "알몸으로 수영"했을지도 모르는 국가를 가벼운 마음으로 바라보며 승리를 거두려는 목표를 가지고 있습니다. 격분.

  • 최근 WeChat 소셜 미디어 플랫폼의 소유자인 중국 기술 대기업은 다음과 같이 발표했습니다. 훈위안 50개 이상의 제품과 서비스의 기반이 되었습니다. Tencent의 부사장인 Jiang Jie는 130월까지 중국에 100개 이상의 대형 언어 모델이 있을 것이라고 밝혔습니다. Hunyuan의 데뷔는 Baidu와 SenseTime Group을 포함한 여러 중국 기술 회사가 최근 자체 AI 모델을 공개한 이후에 이루어졌습니다. Hunyuan은 2억 개가 넘는 매개변수를 보유하고 있으며 AI 모델의 성능을 측정하는 데 사용되는 두 가지 지표인 XNUMX조 개가 넘는 토큰으로 훈련되었습니다. Tencent는 자사 모델이 이전 모델보다 "더 좋다"고 주장합니다. OpenAI의 ChatGPT 수천 개의 단어로 긴 텍스트를 작성하고 특정 수학 문제를 해결하는 것과 같은 영역에서. 또한 이 모델은 기존 모델에 비해 환각을 30% 덜 경험합니다. Llama 2. AI 전문가들은 AI 모델이 잘못된 정보를 생성했지만 이를 사실로 제시하는 순간을 '환각'이라고 표현하는 경우가 많습니다.

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Damir는 팀 리더, 제품 관리자 및 편집자입니다. Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM, Metaverse 및 Web3-관련 분야. 그의 기사는 매달 백만 명이 넘는 사용자의 엄청난 청중을 끌어들입니다. 그는 SEO 및 디지털 마케팅 분야에서 10년의 경험을 가진 전문가로 보입니다. Damir는 Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto 및 기타 간행물. UAE, 터키, 러시아, CIS를 오가며 디지털 유목민으로 활동하고 있습니다. Damir는 끊임없이 변화하는 인터넷 환경에서 성공하는 데 필요한 비판적 사고 기술을 제공했다고 믿는 물리학 학사 학위를 받았습니다. 

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다미르 얄랄로프
다미르 얄랄로프

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