المؤلف: بحث غير مكتمل بواسطة Qiming Venture Partners
** توصية الحصان الأسود لمنظمة العفو الدولية: **
في السابق، شاركنا التقارير البحثية لجامعة تسينغهوا ومعهد تينسنت للأبحاث (انظر المقالات السابقة). التقرير الذي تمت مشاركته هذه المرة يأتي من Qiming Venture Partners. لقد أوضح تقرير الذكاء الاصطناعي هذا ChatGPT وGen-AI والنماذج الكبيرة والوسائط المتعددة...
一| في عام 2022، ولد ChatGPT وحدث تقدم كبير في تطبيق نماذج الانتشار، ويُعرف هذا العام أيضًا باسم عام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
二| في عام 2023، سيصل النموذج الكبير إلى ذروته، وسيدخل الذكاء الاصطناعي التوليدي مرحلة التطبيق المبتكر للذكاء الاصطناعي العام.
三| في عام 2024، سيكون لدى الصين نموذج متعدد اللغات للأغراض العامة مشابه لـGPT-4.
四| قبل عام 2025، ستؤدي الوسائط مثل الفيديو وثلاثية الأبعاد إلى ظهور نماذج بارزة، مما يؤدي إلى تحسين تأثير التوليد بشكل كبير.
五| تشتمل بيئة الذكاء الاصطناعي التوليدي على طبقة البنية التحتية وطبقة النموذج وطبقة التطبيق، حيث يبدأ الابتكار على كل مستوى، كما يتم إطلاق المنافسة بين عمالقة التكنولوجيا وقادة الصناعة والشركات الناشئة. وفي مواجهة هذه التكنولوجيا الثورية، تشارك الشركات بشكل إيجابي أو سلبي. سواء أكان ذلك أحد العاملين في مجال التكنولوجيا أو مبتكرًا أو متبنيًا، فإن نموذج العمل سوف يتغير، مما سيؤثر بدوره على تطوير المؤسسة.
لو| في الوقت الحاضر، لا يزال الذكاء الاصطناعي التوليدي في المرحلة المبكرة من التطور التكنولوجي، والبنية التحتية والتقنيات الأساسية غير ناضجة؛ وعمالقة التكنولوجيا مشغولون بتطوير نماذج كبيرة، ولم يأخذوا في الاعتبار عمق سيناريوهات التطبيق المحددة . ولكن عندما يضيف العمالقة وظائف مماثلة، فإن سيف ديموقليس يظل دائمًا مسلطًا على رأس الشركات الناشئة، كما أن توسيع حدود قدرات النماذج واسعة النطاق قد يؤدي أيضًا إلى مزاحمة مساحة تطوير الشركات الناشئة في المستقبل. المحيط الأزرق، وهناك أيضًا شعاب مرجانية مخفية على طريق التنمية.
百| لا يُستخدم النموذج الكبير لإنشاء المقالات والصور فحسب، بل يمكن استخدامه أيضًا كعامل ذكي للمساعدة في إدارة وتنفيذ المهام الأكثر تعقيدًا. يحقق النموذج مفتوح المصدر تدريبًا احترافيًا ومنمنمًا ومنخفض التكلفة، وينافس النموذج الأساسي مغلق المصدر ويكمله، والذي يعزز بشكل مشترك تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي ويسرع نشر النماذج على المحطات الطرفية والمتنقلة.
八| تتطور النماذج الكبيرة من الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل متزايد نحو تعدد الوسائط، وأصبح الذكاء المتجسد أيضًا اتجاهًا بحثيًا مهمًا، مما يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي على فهم تعقيد وتنوع العالم الحقيقي والتعامل معه بشكل أفضل.
九| قبل ظهور نموذج لغة كبير واعد أكثر، من أجل تحقيق نتائج أفضل في المجال الرأسي، ستتعايش الطرق الثلاث التالية: 1) استخدام بيانات أكثر عمومية للتدريب المسبق العام على النموذج واسع النطاق دون تقديم خاص لبيانات الصناعة؛ 2) استخدام البيانات الخاصة بالصناعة لضبط (ضبط) النماذج العامة واسعة النطاق؛ 3) استخدام مجموعات البيانات مع نسبة أعلى من بيانات الصناعة للتدريب المسبق على النموذج الرأسي.
** التقط | ** يظهر الذكاء الاصطناعي المتجسد الذي تمثله PALM-E إمكانات كبيرة في اتجاه إدراك الروبوت وفهمه واتخاذ القرار، ولكن هناك تحديات كبيرة في التدريب الحالي والموثوقية. على المدى القصير، أصبح Transformer هو البنية الشبكية السائدة لطرائق متعددة، ولكن لم تظهر بعد طريقة عامة لضغط العالم الرقمي بأكمله، ولا يمثل Transformer نهاية تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. إن سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي الحالي هو في مرحلة مبكرة من هيمنة التكنولوجيا، وهناك فرص لشركات المنصات بقيمة سوقية تبلغ مئات المليارات من الدولارات.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
اكتشف هذا التقرير البحثي للذكاء الاصطناعي بسرعة ChatGPT وGen-AI والنماذج الكبيرة والوسائط المتعددة...
المصدر: منظمة العفو الدولية الحصان الاسود
المؤلف: بحث غير مكتمل بواسطة Qiming Venture Partners
** توصية الحصان الأسود لمنظمة العفو الدولية: **
في السابق، شاركنا التقارير البحثية لجامعة تسينغهوا ومعهد تينسنت للأبحاث (انظر المقالات السابقة). التقرير الذي تمت مشاركته هذه المرة يأتي من Qiming Venture Partners. لقد أوضح تقرير الذكاء الاصطناعي هذا ChatGPT وGen-AI والنماذج الكبيرة والوسائط المتعددة...
一| في عام 2022، ولد ChatGPT وحدث تقدم كبير في تطبيق نماذج الانتشار، ويُعرف هذا العام أيضًا باسم عام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
二| في عام 2023، سيصل النموذج الكبير إلى ذروته، وسيدخل الذكاء الاصطناعي التوليدي مرحلة التطبيق المبتكر للذكاء الاصطناعي العام.
三| في عام 2024، سيكون لدى الصين نموذج متعدد اللغات للأغراض العامة مشابه لـGPT-4.
四| قبل عام 2025، ستؤدي الوسائط مثل الفيديو وثلاثية الأبعاد إلى ظهور نماذج بارزة، مما يؤدي إلى تحسين تأثير التوليد بشكل كبير.
五| تشتمل بيئة الذكاء الاصطناعي التوليدي على طبقة البنية التحتية وطبقة النموذج وطبقة التطبيق، حيث يبدأ الابتكار على كل مستوى، كما يتم إطلاق المنافسة بين عمالقة التكنولوجيا وقادة الصناعة والشركات الناشئة. وفي مواجهة هذه التكنولوجيا الثورية، تشارك الشركات بشكل إيجابي أو سلبي. سواء أكان ذلك أحد العاملين في مجال التكنولوجيا أو مبتكرًا أو متبنيًا، فإن نموذج العمل سوف يتغير، مما سيؤثر بدوره على تطوير المؤسسة.
لو| في الوقت الحاضر، لا يزال الذكاء الاصطناعي التوليدي في المرحلة المبكرة من التطور التكنولوجي، والبنية التحتية والتقنيات الأساسية غير ناضجة؛ وعمالقة التكنولوجيا مشغولون بتطوير نماذج كبيرة، ولم يأخذوا في الاعتبار عمق سيناريوهات التطبيق المحددة . ولكن عندما يضيف العمالقة وظائف مماثلة، فإن سيف ديموقليس يظل دائمًا مسلطًا على رأس الشركات الناشئة، كما أن توسيع حدود قدرات النماذج واسعة النطاق قد يؤدي أيضًا إلى مزاحمة مساحة تطوير الشركات الناشئة في المستقبل. المحيط الأزرق، وهناك أيضًا شعاب مرجانية مخفية على طريق التنمية.
百| لا يُستخدم النموذج الكبير لإنشاء المقالات والصور فحسب، بل يمكن استخدامه أيضًا كعامل ذكي للمساعدة في إدارة وتنفيذ المهام الأكثر تعقيدًا. يحقق النموذج مفتوح المصدر تدريبًا احترافيًا ومنمنمًا ومنخفض التكلفة، وينافس النموذج الأساسي مغلق المصدر ويكمله، والذي يعزز بشكل مشترك تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي ويسرع نشر النماذج على المحطات الطرفية والمتنقلة.
八| تتطور النماذج الكبيرة من الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل متزايد نحو تعدد الوسائط، وأصبح الذكاء المتجسد أيضًا اتجاهًا بحثيًا مهمًا، مما يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي على فهم تعقيد وتنوع العالم الحقيقي والتعامل معه بشكل أفضل.
九| قبل ظهور نموذج لغة كبير واعد أكثر، من أجل تحقيق نتائج أفضل في المجال الرأسي، ستتعايش الطرق الثلاث التالية: 1) استخدام بيانات أكثر عمومية للتدريب المسبق العام على النموذج واسع النطاق دون تقديم خاص لبيانات الصناعة؛ 2) استخدام البيانات الخاصة بالصناعة لضبط (ضبط) النماذج العامة واسعة النطاق؛ 3) استخدام مجموعات البيانات مع نسبة أعلى من بيانات الصناعة للتدريب المسبق على النموذج الرأسي.
** التقط | ** يظهر الذكاء الاصطناعي المتجسد الذي تمثله PALM-E إمكانات كبيرة في اتجاه إدراك الروبوت وفهمه واتخاذ القرار، ولكن هناك تحديات كبيرة في التدريب الحالي والموثوقية. على المدى القصير، أصبح Transformer هو البنية الشبكية السائدة لطرائق متعددة، ولكن لم تظهر بعد طريقة عامة لضغط العالم الرقمي بأكمله، ولا يمثل Transformer نهاية تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. إن سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي الحالي هو في مرحلة مبكرة من هيمنة التكنولوجيا، وهناك فرص لشركات المنصات بقيمة سوقية تبلغ مئات المليارات من الدولارات.