文心の一言でユーザー数が4億人を突破、百度呉甘：大モデルが産業知能エンジンを再構築中

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11月17日、「2024大湾区科学フォーラム―人工知能分科フォーラム及び第5回中国（広東）人工知能サミットフォーラム」が広州南沙で開催され、百度グループ副総裁、深学習技術及び応用国家工学研究センター副主任の呉甘氏は産業実践の角度から現在の人工知能技術と産業応用の最新進展を分かち合った。彼女は、科学技術の進歩に伴い、人工知能は社会経済の発展を推進する重要な力になりつつあり、大きなモデルは産業知能エンジンを再構築していると述べた。
フォーラムの基調講演の一環で、呉甘氏は、大モデルを重要な基礎とする生成式AIが人工知能を新たな高潮に押し上げると分かち合った。自己監督アルゴリズムの突破に伴い、大モデルはマスデータの中から基礎訓練を行うことができ、世界に対する基礎認知を備え、さらにシーンに合わせて適応することができ、広範な応用の中で非常に良い効果を生むことができる。
2018年末、百度は大モデルの技術開発を展開し、2019年3月に文心大モデル1.0、今年6月に文心大モデル4.0 Turboを発表し、基礎モデルは反復を続け、背後にある知識の増強、検索の増強、スマートボディなどの技術も進化している。その中で、大モデルに基づいて展開されているスマートボディ技術は、基礎モデルと産業応用シーンの間に構築された複合AIシステムである。呉甘氏は、スマートボディのような複合AIシステムを通じて、大モデルを産業応用に定着させ、産業の実際のシーンにおける高複雑性の任務を達成することができると考えている。
昨年10月、百度は知能体メカニズムを発表し、人類の思考システムと比較してシステム2を開発した。その核心は思考モデルであり、理解、計画、反省と進化を含み、信頼性のある実行、自己進化を実現でき、そしてある程度思考過程を白箱化し、それによって機械を人間のように思考と行動させ、複雑な任務を自主的に完成させ、同時に環境の中で持続的に学習し、自主的に進化させる。複雑なタスクを達成するために、マルチエージェント間では中心化、非中心化、パイプラインなどの異なる組織モデルで連携し、スマートシステムの全体的な効率を効果的に強化することもできます。
現場では、呉甘氏がコードエージェントの応用をデモした。文心大モデルに基づいて実現された運営活動システムを例に、モデルはまずユーザーのニーズを理解し、システム設計を行い、それから関連するタスクを計画して実行し、次に計画に基づいてコードを生成し、徐々にシステム構築とサービス配置を実現し、もし配置が失敗すれば、モデルはエラーメッセージに基づいて自動的に反復を反省し、配置が成功するまで、サービスがスムーズに実行されることができる。
人工知能の汎用性がますます強くなるにつれて、AIの千行百業への応用もますます深くなり、正賦能農業、製造、エネルギー、交通、金融、教育、医療、メディアなどの千行百業のモデルチェンジとグレードアップが行われている。
例えば、工業分野では、百度と中天鋼鉄が協力して、鉄鋼業界のデータベースと知識ベースを建設し、その上で中天南通の大モデルを配置し、生産、財務、人事などの多くの応用シーンに着地し、一連の効率の向上をもたらした、政務分野では、百度と北京海淀区政府が協力し、文心大モデルを基礎に政務大モデルを構築し、検索データ、指標計算などのシーンの中で3日間の仕事を1分に下げ、アイコンの描画、報告書の作成などのシーンの中で5日間の仕事を30分に下げた。
大モデルは上記の業界で系統的な応用があるほか、小売などのシーンでもシーンをより細分化する着地がある。例えば、電子商取引の生中継シーンでは、大モデルに基づく複雑なコンテンツ創作知能体は、多スタイルの生中継スクリプトを生成したり、妙語連珠、格調雅な文才風、あるいは情熱的で感染力の強い草花風を生成したりして、異なる生中継シーンの需要を満たすことができる。紹介によると、現在、百度プラットフォームで生中継が開始された運営コストは80%減少した。スマートガイドのシーンでは、従来の公式サイトは静的にしか展示できないが、スマートボディに基づいて構築されたスマート公式サイトは、積極的な推薦、タイムリーな応答、1対1のサービスを行うことができ、インタラクティブなマーケティング効率を大幅に向上させることができる。例えば、比亜迪の公式スマートボディがオンラインになると、販売転化率は119%上昇した。
公開資料によると、現在、文心大モデルの1日平均使用量は15億を超え、文心の一言ユーザー規模は4億3000万人に達した。現在、各業界はすべて自分のシーンと特有の経験、規範、データなどに基づいて大モデルの着地の産業実践を行い、巨大な応用生態を形成している。
呉甘氏は最後に、技術変革は応用革新を推進し、応用は爆発的に商業価値を創造し、商業生態の形成は逆に技術の反復をさらに促進し、これはすでに人工知能大モデルの発展の非常に重要な動力駆動サイクルとなっていると述べた。将来的には、より多くの業界や応用シーンが大きなモデル技術に依存し、より多くの革新を生むことになるだろう。