{"id":4425,"date":"2024-02-02T14:58:10","date_gmt":"2024-02-02T14:58:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.myshirtai.com\/?p=4425"},"modified":"2024-02-03T11:06:25","modified_gmt":"2024-02-03T11:06:25","slug":"ai%e5%a4%a7%e6%a8%a1%e5%9e%8b%ef%bc%9a%e6%89%93%e5%93%8d%e4%b8%80%e5%9c%ba%e5%b7%a5%e7%a8%8b%e9%9d%a9%e5%91%bd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.myshirtai.com\/es\/archives\/4425","title":{"rendered":"AIGC Big Models: el comienzo de una era de doble revoluci\u00f3n en ingenier\u00eda y ciencia"},"content":{"rendered":"

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Qu\u00e9 es el Gran Modelo de Inteligencia Artificial<\/h3>\n

Los macromodelos de inteligencia artificial son enormes modelos de redes neuronales construidos utilizando datos a gran escala y estructuras de red complejas en el campo del aprendizaje autom\u00e1tico y el aprendizaje profundo.<\/p>\n

Este desarrollo es una revoluci\u00f3n de la ingenier\u00eda, no s\u00f3lo una revoluci\u00f3n cient\u00edfica.<\/strong>. La cantidad de datos en los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos ha crecido exponencialmente durante la \u00faltima d\u00e9cada aproximadamente, y esta tendencia tambi\u00e9n est\u00e1 presente en los grandes modelos de otros dominios. A medida que aumente la cantidad de datos en los grandes modelos, la generalizabilidad tambi\u00e9n cambiar\u00e1 cualitativamente.<\/p>\n

En las aplicaciones pr\u00e1cticas, no es que un tama\u00f1o de par\u00e1metro mayor sea mejor, sino que hay que tener en cuenta una serie de factores para determinar el tama\u00f1o de modelo m\u00e1s adecuado. La mejora de los conocimientos espec\u00edficos de las distintas industrias desempe\u00f1ar\u00e1 un papel importante. Con la evoluci\u00f3n de la tecnolog\u00eda, la industria de los grandes modelos avanzar\u00e1 hacia la automatizaci\u00f3n del proceso de creaci\u00f3n y despliegue de modelos para rebajar el umbral de adquisici\u00f3n de capacidades de IA por parte de los usuarios de la industria.<\/p>\n

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Rendimiento global de los grandes modelos nacionales e internacionales<\/h3>\n

Las siguientes cifras se basan en las mediciones de SuperCLUE (Chinese Language Understanding Evaluation Benchmark). SuperCLUE es la continuaci\u00f3n y el desarrollo del benchmark CLUE en la era de los grandes modelos, y se centra en la evaluaci\u00f3n exhaustiva de grandes modelos gen\u00e9ricos.<\/p>\n

Hay una clara diferencia entre los resultados de los grandes modelos nacionales y extranjeros<\/strong>La puntuaci\u00f3n total del GPT4-Turbo es de 90,63 puntos, muy superior a la de otros grandes modelos nacionales y extranjeros. El mejor modelo nacional, Wenxin Yiyin 4.0 (API), tiene una puntuaci\u00f3n total de 79,02, a 11,61 puntos del GPT4-Turbo y a 4,9 puntos del GPT4 (web).<\/p>\n

Por ejemplo, Wenxin Yiyin 4.0 de Baidu, Tongyi Qianqian 2.0 y Qwen-72B-Chat de AliCloud, AndesGPT de OPPO, Zhispectrum Qingyin de Tsinghua y Zhispectrum Al, Byte Jump y Lark Big Model de Lark Jump obtuvieron resultados relativamente buenos. Lark Big Model, de Byte Jump, etc., obtuvieron resultados relativamente buenos.<\/p>\n

Adem\u00e1s.Los modelos nacionales de c\u00f3digo abierto superan a los extranjeros en lengua china<\/strong>Por ejemplo, Baichuan2-13B-Chat de Baichuan Intelligence, Qwen-72B y Yi-34B-Chat de Aliyun son superiores a Llama2-13B-Chat.<\/p>\n

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Fig. 1 Puntuaciones de referencia de SuperCLUE para modelos de gran tama\u00f1o en China y en el extranjero<\/p>\n

Clasificaci\u00f3n de los grandes modelos<\/h3>\n

Modelo universal grande<\/strong>Se refiere a grandes modelos de redes neuronales que pueden manejar m\u00faltiples tareas de lenguaje natural, que se caracterizan por potentes capacidades de comprensi\u00f3n y generaci\u00f3n de lenguaje, y pueden manejar m\u00faltiples tareas de lenguaje natural como clasificaci\u00f3n de textos, an\u00e1lisis de sentimientos, sistemas de preguntas y respuestas, etc. Entre los grandes modelos gen\u00e9ricos se incluyen BERT desarrollado por Google, GPT-2 desarrollado por OpenAI, RoBERTa desarrollado por Facebook, etc.<\/p>\n

modelo a gran escala de una especie pituitaria<\/strong>Se trata de un gran modelo de red neuronal optimizado para un dominio o tarea espec\u00edficos, que se caracteriza por una mayor precisi\u00f3n y eficacia y puede adaptarse mejor a las necesidades de un dominio concreto. Entre los grandes modelos pendientes figuran BioBERT en el \u00e1mbito m\u00e9dico, FinBERT en el financiero, LegalBERT en el jur\u00eddico, etc.<\/p>\n

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Fig. 2 Vista panor\u00e1mica de la gran maqueta china<\/p>\n

Servicios de grandes modelos<\/strong>Se refiere a la aplicaci\u00f3n de grandes modelos de redes neuronales a escenarios empresariales reales y a la prestaci\u00f3n de los correspondientes servicios y soluciones, que se caracterizan por un alto grado de personalizaci\u00f3n y flexibilidad para satisfacer las necesidades de los distintos clientes. Los servicios de grandes modelos incluyen el servicio inteligente al cliente, la recomendaci\u00f3n inteligente, el control inteligente del riesgo, etc.<\/p>\n

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Fig. 3 Diagrama de arquitectura del gran modelo<\/p>\n

Una revoluci\u00f3n en la eficiencia industrial impulsada por los grandes modelos<\/h3>\n

Big Models provocar\u00e1 una revoluci\u00f3n en la eficiencia industrial<\/strong>.. Mediante el aprendizaje profundo y el entrenamiento en datos a gran escala, los grandes modelos permiten interacciones inteligentes que son multimodales, generativas, interpretables y conversacionales.<\/p>\n

Cuando nos dirigimos a dominios y escenarios m\u00e1s espec\u00edficos, combinando tecnolog\u00edas como el grafo de conocimiento, el aprendizaje por transferencia y el aprendizaje federado, podemos combinar eficazmente la experiencia de diferentes dominios verticales para construir un modelo profesional con experiencia en el dominio y l\u00f3gica empresarial.<\/strong>. Dichos modelos pueden aportar soluciones inteligentes a escenarios y problemas espec\u00edficos de diversas industrias, reduciendo fundamentalmente el coste y el umbral de aplicaci\u00f3n posterior de los grandes modelos, de modo que un mayor n\u00famero de empresas y organizaciones puedan aplicar convenientemente las potentes capacidades de los grandes modelos para mejorar su eficiencia e innovaci\u00f3n.<\/p>\n

Profunda integraci\u00f3n de la econom\u00eda digital en la econom\u00eda real, con los grandes modelos como motor clave, para promover el fortalecimiento, la optimizaci\u00f3n y la expansi\u00f3n de la econom\u00eda real.<\/strong>. Por ejemplo, la fabricaci\u00f3n de autom\u00f3viles, la energ\u00eda, el transporte y otras industrias pueden innovar en \u00e1reas como el servicio inteligente al cliente, la cadena de suministro, la programaci\u00f3n de sistemas y otras \u00e1reas a trav\u00e9s de grandes modelos para promover la transformaci\u00f3n digital y la mejora inteligente de la industria.<\/p>\n

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Figura 4 Mapeo de la industria de datos de IA<\/p>\n

Adem\u00e1s, los modelos de gran tama\u00f1o tienen las siguientes ventajas sobre los modelos tradicionales de IA<\/strong>::<\/p>\n