大模型现存的10个问题和挑战
demi 在 周一, 08/28/2023 - 09:31 提交
大模型现存的问题和挑战
AI技术(人工智能技术)是模拟和实现人类智能的计算技术,涉及机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。AI技术使得计算机和机器能够像人类一样进行感知、学习、推理和决策。通过不断分析和学习大量数据,AI技术可以在没有明确编程的情况下完成任务,例如图像识别、语音识别、自动驾驶等。AI技术在医疗、金融、教育、零售等多个行业中得到广泛应用,推动了各行各业的数字化转型。

大模型现存的问题和挑战

神经网络是受人脑结构启发的数学模型。

ChatGPT通过为各行各业带来更高效、智能和个性化的服务而对各行业带来变革性影响。

AI 可以根据上下文来处理数据并生成恰当的回应,改善增强现实体验。

AIGC模型的独特属性带来了一系列我们在其他类型的模型中看不到的风险。

预计到2030年,美国数据中心的电力需求将以每年约10%的速度增长。

生成式、对话式 AI 在榜单中占据了主导地位,Forrester 同时认为,生成式、对话式 AI 能够在短期为企业带来可观回报。

算力是人工智能的三大要素之一,需要芯片的支撑,这是人工智能进一步发展并实现产业化的关键。

从技术、应用、社会等角度,提出大模型时代的关键性趋势观察,并带来了大模型时代AI的十个关键词。

目前车用AI芯片的算力、性能以及能够满足的智能驾驶相关运算已经成为决定汽车智能化发展的关键指标。