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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？
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大規模な言語モデルは、深い学習に基づいた自然言語処理技術です。さまざまな自然言語処理タスクとして、多数のテキストデータに従って言語の法律と知識を学ぶことができます。大規模な言語モデルの技術的な困難は、主に次の側面にあります。

-data数量：大規模な言語モデルでは、トレーニングするには大量の高品質のテキストデータが必要です。これらのデータは、複数のフィールドとテーマをカバーする必要があり、同時にデータの正確性と一貫性を確保します。
 - コンピューティングリソース：大規模な言語モデルでは、モデルのトレーニングと展開をサポートするために、高性能コンピューティング機器とプラットフォームが必要です。これらの機器とプラットフォームには、十分なメモリ、ストレージ、帯域幅、並列能力が必要です。
 - モディアンアーキテクチャ：大規模な言語モデルは、モデルの効率と効果を改善するために、モデルの構造とパラメーターを合理的に設計する必要があります。同時に、モデルのスケーラビリティと解釈可能性を考慮する必要があります。
 - 評価方法：大規模な言語モデルは、モデルのパフォーマンスと品質、およびさまざまなタスクとシーンに対するモデルの適応性を効果的に評価する必要があります。同時に、モデルが逸脱とリスクを考慮する必要があります。存在。

中国は、米国で大規模な言語モデルで次の理由を持っている可能性があります。

 - 技術的な蓄積：米国は、人工知能の分野で長期的な技術的蓄積とイノベーションの優位性を持っています。複数のトップレベルの研究機関と企業があり、大規模なデータ収集、処理、処理において最初の利点があります。分析およびその他の側面。
 - 才能のトレーニング：米国は、人工知能教育により多くのリソースを投資し、高レベルの才能のグループを訓練し、研究チームに参加するために世界中の優れた才能を引き付けました。
-Policyのサポート：米国は、人工知能ポリシーをより多くのサポートを提供し、オープンな共有データリソースを促進し、特定の柔軟で無料のイノベーション環境を提供し、大規模なコラボレーションや競争などの社会的メカニズムに良い条件を持っています。
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中国はさらなる進歩を遂げ、コミュニティに還元するために必要な方向性は何ですか？
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中国企業は人工知能のオープンソースにもっと参加するべきだと思います。多くの中国の個々の開発者は現在、オープンソースに熱心ですが、企業はしばしば商業的利益にもっと注意を払い、オープンソースコミュニティにめったに参加しません。さらに、オープンソースソフトウェアは、自己開発の閉じたソースソフトウェアに詰め込まれ、販売されています。これは単なる不道徳ではなく、国際的な著作権法にも違反しています。したがって、中国の人工知能企業が十分な開発を望んでいる場合、彼らは協力してオープンソースコミュニティに参加する必要があります。これは本当に進歩することができます。
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OpenaiのChatGPTは最近、独自のPlug -inシステムを発売し、AIエコシステムをさらに広げました。AIアプリケーションのエコシステムにおけるOpenaiのChatGptとBaiduのテキストの違いは何ですか？