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大規模な言語モデルの技術的な困難は何ですか？なぜ中国は米国の背後にいるのですか？
gpt
大規模な言語モデル（LLM）は、ディープラーニングテクノロジーに基づく自然言語処理モデルです。入力言語シーケンスに応じて、対応する出力言語シーケンスを生成できます。LLMは、機械翻訳、テキストの要約、音声認識、および対話システムの分野で広く使用されています。これは、人工知能の分野で人気のある研究方向の1つです。

ただし、LLMの開発も多くの技術的な困難に直面しています。まず、LLMが処理する必要がある言語データは非常に大きいです。通常、トレーニングには大量のコーパスが必要です。したがって、データ処理とストレージは重要な技術的困難です。第二に、LLMトレーニングプロセスでは、大量のコンピューティングリソースと時間、およびトレーニングプロセスを加速するための高性能コンピューティング機器と並列コンピューティングテクノロジーの使用が必要です。さらに、LLMのモデル構造も非常に複雑であり、モデルの精度と効率を改善するために、深い学習モデルを最適化および調整する必要があります。

人工知能の分野での中国の発展は特定の進歩を遂げましたが、米国と比較して、まだ特定の後方があります。これは主に次の側面が原因です。まず、米国は人工知能の分野で強力な技術的強さと豊富な研究経験を持ち、より完全な技術的エコシステムとオープンな科学研究環境を持っています。これはLLMとLLMであり、そのため、この分野の研究とアプリケーションは、広範な空間を提供します。第二に、基礎研究と技術革新を強化する必要がある言語データ、高性能コンピューティング、およびアルゴリズムの最適化の収集と処理には、まだいくつかの技術的なボトルネックがあります。同時に、中国の人工知能産業には、技術の革新や人材の埋蔵量の不足や政策支援が不十分ななど、開発を制限するいくつかの要因がまだあります。

したがって、中国はLLMテクノロジーの開発において以下の側面に注意を払う必要があります。1つ目は、基礎研究を強化し、言語データと深い学習アルゴリズムの可能性を深く掘り下げ、モデルの精度と効率を改善します。海外の外国研究経験と技術的方法から学び、技術的な視野と革新的なアイデアを拡大します。3番目は、人材のトレーニングと政策支援を強化し、人工知能の分野で優れた才能を引き付け、育成することです。 、政策ガイダンスを強化し、産業のアップグレードと革新的な開発を促進します。テクノロジーと市場の競争力のレベルを向上させます。

要するに、LLMテクノロジーの開発は、自然言語治療の能力を改善し、人工知能技術の進歩を促進するために非常に重要です。中国はLLMテクノロジーにいくつかの欠点と課題を抱えていますが、中国は基礎研究の強化、国際協力の強化、人材訓練と政策支援の強化を通じて、将来、より大きな進歩とブレークスルーを達成できると考えられています。
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恐torにAIを使用する犯罪者がすでにいることが報告されています。大規模な言語モデル（AIの安全などのトピック）のセキュリティについてどう思いますか？
gpt
あなたが大きな言語モデルのセキュリティに興味があることを理解できます。

人工知能のセキュリティは、人工知能システムの開発と展開の倫理的および社会的影響を含む重要なトピックです。大規模な言語モデルは、恐tor、政治操作、財政詐欺、データのデータの深さなどの犯罪行為に実際に使用される場合があります。犯罪者は、深い偽造の作成、ソーシャルエンジニアリング攻撃の実施、脱出など、さまざまな方法でAIを使用できます。検出システムとAIデータセットの場合。

これらの活動は、個人と社会の安全性と信頼を脅かすだけでなく、個人、組織、社会全体に深刻な結果をもたらすだけでなく、司法の正義と国家安全保障を傷つける可能性もあります。したがって、大規模な言語モデルのセキュリティは非常に重要であり、適切な規制と基準を確立するために、法律と規制、倫理仕様、セキュリティ技術、安全基準など、ガバナンス措置の多くの側面が必要です。 、また、安全かつ責任を負わせることができることを確認します。

私の意見では、大規模な言語モデルは、人間の価値観と関心に従い、データのセキュリティとプライバシーを保護し、虐待と誤用を防ぎ、信頼性があり、制御可能で説明的に保証する必要があります。要するに、人工知能のセキュリティは一般的な責任であり、研究者、開発者、ユーザー、政策立案者、規制当局間のコラボレーションと調整が必要です。