Модель генеративного ИИ
Генеративный ИИ считается следующим поколением искусственного интеллекта, ориентированным на создание нового контента, решений и идей, а не просто на анализ данных, как это происходит сегодня. Базовая модель, лежащая в основе работы генеративного ИИ, называется «большой языковой моделью» (LLM).
Это тип языковой модели, обучаемой с помощью методов глубокого обучения на больших наборах текстовых данных. Эти модели способны генерировать текст, похожий на человеческий, и выполнять множество задач по обработке естественного языка. Среди популярных моделей — GPT-4, разработанная OpenAI, и Bard от Google.
Таким образом, для полного освоения генеративного ИИ на самом глубоком уровне компаниям необходимо создавать и обучать большие языковые модели с самого начала. В частности, на этапе становления модель можно обучать на больших наборах данных для запоминания языковых правил и структур.
Вероятно, во Вьетнаме появится аналогичная версия ChatGPT для конечных пользователей, ориентированная на знание вьетнамского языка.
На этапе обучения модель начинает выводить взаимосвязи между словами, фразами, предложениями и различными понятиями, а затем совершенствуется в ходе нескольких этапов, создавая основу для разработки практических приложений генеративного ИИ.
Реальность применения ИИ во Вьетнаме
В настоящее время научно-исследовательские и опытно-конструкторские подразделения в области генеративного ИИ по всему миру часто предоставляют продукты в той или иной форме, например с открытым исходным кодом, закрытым исходным кодом или с закрытым исходным кодом, но доступные через API и приложения для конечных пользователей.
Благодаря открытым исходным кодам, таким как LLaMA (Meta), модель доступна разработчикам/сообществам для скачивания, использования, редактирования и настройки. В отличие от них, закрытые исходные коды часто не являются общедоступными или предоставляются через протоколы подключения (API), такие как GPT-4 (OpenAI), которые позволяют компаниям интегрировать эту базовую технологию в свои продукты.
Такие приложения, как ChatGPT или Bard, представляют собой готовые продукты, к которым конечные пользователи могут легко получить доступ, установить их и использовать для решения конкретных задач.
Во Вьетнаме ряд подразделений запустили генеративные модели ИИ в различных форматах, таких как платформа FPT GenAI для бизнеса, модель с открытым исходным кодом PhoGPT и недавно выпущенная программа обучения на уровне LLM Zalo AI. До сих пор на вьетнамском рынке не было официально представлено ни одного приложения, полностью «сделанного во Вьетнаме» для конечных пользователей.
Некоторые подразделения запустили генеративные модели ИИ в разных форматах, но в настоящее время не существует приложения для конечных пользователей, на 100% «сделанного во Вьетнаме».
По данным многих источников, VinBigdata, подразделение корпорации Vingroup , вскоре запустит приложение ViGPT — «вьетнамскую версию ChatGPT» для конечных пользователей и предприятий, уделяя особое внимание специфическому контенту Вьетнама, такому как культура, история, география, известные люди и т. д.
Согласно предоставленной информации, пользователи смогут использовать ограниченную версию ViGPT на вьетнамском языке в веб-интерфейсе, аналогично ChatGPT. Возможно, это подразделение официально представит продукт с 27 декабря 2023 года.
Министерство информации и коммуникаций недавно опубликовало план, согласно которому к 2025 году во Вьетнаме должна появиться как минимум одна вьетнамская технологическая платформа LLM. В плане подчёркивается, что исследование, разработка и применение вьетнамских LLM-программ — важная, необходимая и значимая задача. Вьетнамские LLM-программы используют отфильтрованные знания и данные об обучении во Вьетнаме по низкой цене, чтобы люди, предприятия и организации могли использовать их для разработки новых приложений.
Вьетнам находится на начальном этапе освоения генеративного искусственного интеллекта. Запуск вьетнамских приложений, подобных ChatGPT, — хороший знак, демонстрирующий усилия отечественных технологических компаний по устранению зависимости от международных продуктов, обеспечению точности информации и минимизации потоков данных на зарубежные рынки.
Бао Ань
Источник
Комментарий (0)