باعتبارها أول تحفة فنية محلية للعبة AAA "Black Myth: Wukong" أصبحت شائعة في جميع أنحاء العالم، وسرعان ما أصبح سوق طاقة الحوسبة الفضائية الذي يدرك الاتصال السلس بين العالم المادي والعالم الافتراضي الذي يقف خلفه هو المفضل الجديد للعاصمة سوق. في ظل موجة النماذج الكبيرة، ظهرت طلبات هائلة على القدرة الحاسوبية.
وفي الوقت نفسه، اجتذب إنشاء البنية التحتية لدعم تحسين قوة الحوسبة أيضًا اهتمام الصناعة. منذ عام 2024، دخلت النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي السنة الأولى من التطبيق، وواصل المزيد والمزيد من البنوك التجارية زيادة الاستثمار في بناء البنية التحتية للنماذج الكبيرة.
تم تسليط الضوء على اتجاه النماذج الكبيرة متعددة الوسائط
مع التحسين المستمر لقدرات النماذج الكبيرة، منذ عام 2024، قامت البنوك والمؤسسات المالية الأخرى بزيادة تطبيق السيناريو والبناء البيئي لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
في الآونة الأخيرة، كشف عدد من البنوك المدرجة عن التقدم المحرز في بناء منصات نموذجية كبيرة للذكاء الاصطناعي في تقاريرها السنوية. يُظهر التقرير نصف السنوي لبنك التجار الصيني أن البنك قد عزز البناء المنهجي لنماذج لغوية كبيرة وبذل جهودًا شاملة في مجالات مثل البنية التحتية ومنصات التفكير والتدريب والخوارزميات والنماذج وأطر تطوير التطبيقات وتطبيقات السيناريو. التحسين المستمر لبناء منصة تجربة النماذج الكبيرة الداخلية، وتعزيز التواصل المتعمق مع أكثر من 100 شركة من شركات السلسلة البيئية النموذجية الكبيرة، وتعزيز البناء البيئي الداخلي والخارجي للنماذج الكبيرة، وتسريع تطبيق التقنيات المتطورة مثل الذكاء الاصطناعي نماذج كبيرة في الشركة.
أوضح بنك التعمير الصيني في تقريره نصف السنوي أنه سيواصل تعزيز بناء وتطبيق النماذج المالية واسعة النطاق والتمكين الكامل لـ 79 سيناريو عمل داخل البنك في ستة قطاعات رئيسية: تمويل الشركات، والتمويل الشخصي، والأصول الرأسمالية الإدارة وإدارة المخاطر وقنوات التكنولوجيا والإدارة الشاملة.
أشار التقرير نصف السنوي لبنك Ping An إلى أنه في النصف الأول من العام، قام بشكل مستقل بتطوير منصة مفتوحة نموذجية كبيرة وعزز بناء القدرات الأساسية مثل منصة الطاقة الحاسوبية وقاعدة النماذج الكبيرة وتطوير النماذج الكبيرة وتكامل العمليات ( Ops)، الوكيل، ومنصة تطوير التطبيقات.
في مؤتمر البيئة المالية الرقمية CMB Pujiang لعام 2024، قال تشو تيان هونغ، المدير العام لقسم تكنولوجيا المعلومات وكبير مسؤولي المعلومات المعين في بنك التجار الصيني، إن النماذج الكبيرة ستصبح أكبر عامل يؤثر على المجتمع البشري وتغير اقتصاد الناس والمجتمع بشكل عميق وأساليب الحياة في المستقبل؛ وستعمل البنوك أيضًا على استكشاف تطبيق سيناريوهات النماذج الكبيرة ومواصلة تسريع تنفيذ تطبيقات التكنولوجيا المتطورة مثل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
أصبح إنشاء البنية التحتية ذات النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي واستكشاف تطبيقات السيناريوهات من نقاط التركيز الرئيسية في تخطيط التكنولوجيا المالية للبنوك.
وكشف يو ووجي، نائب المدير العام لقسم تكنولوجيا المعلومات بالمكتب الرئيسي لبنك التجار الصيني، أن البنك قام بإنشاء مختبر في نهاية عام 2017 وبدأ في إجراء الأبحاث في جوانب مختلفة مثل الكلام واللغة والرؤية والصور من خلال دراسة التقنيات التقليدية. "منذ إطلاق ChatGPT في نهاية عام 2022، استثمرت البنوك المزيد من الموارد في مجال النماذج الكبيرة. والآن جعل بنك China Merchants Bank إنشاء البنية التحتية وتطبيقات السيناريوهات اتجاهًا استثماريًا رئيسيًا."
في الوقت نفسه، أشار Yu Wujie أيضًا إلى أن نموذج اللغة الكبير الحالي لديه القدرة على الفهم، وقدرة جيل معينة وقدرة التفكير المنطقي الأولي، لكنه لم يصل بعد إلى مرحلة التفكير المنطقي المعقد واشتقاق المبدأ. وعلى مستوى تطبيق السيناريو في الصناعة المالية، يرى يو ووجي أن تطوير النماذج الكبيرة مر بثلاث مراحل: في المرحلة الأولى، تم إنتاج العديد من المنتجات الرقمية، وتم فرض قدرات نموذجية كبيرة على المنتجات لتحسين الكفاءة في المرحلة الثانية، يتم دمج قدرات الذكاء الاصطناعي بشكل طبيعي في التطبيقات التي تم إنشاؤها، مما يؤدي إلى تحسين عملية نظام خدمة العملاء، مما يسمح للعملاء بالحصول على الخدمات المالية بأنفسهم. في المرحلة الثالثة، سيعيد النموذج الكبير تشكيل كل شيء؛ بما في ذلك نظام التشغيل الأساسي، والنموذج التنظيمي، وتقسيم العمليات للعمل، وما إلى ذلك، مما يؤدي إلى إحداث تأثير أكثر عمقًا وجوهرًا.
انطلاقًا من ممارسة تطبيق النماذج الكبيرة في المؤسسات المالية، فإن الصناعة الحالية بشكل عام في المرحلتين الأولى والثانية. تجدر الإشارة إلى أنه مع دخولنا مرحلة تطوير النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي، فإن تطبيق النماذج الكبيرة قد طرح متطلبات أعلى لبناء البنية التحتية للنماذج الكبيرة للمؤسسات.
قال ليو تشاويانغ، كبير خبراء الخوارزميات في منصة Alibaba Cloud Bailian Large Model Platform، إن هناك العديد من الاتجاهات التي يمكن استكشافها في تطوير تكنولوجيا النماذج الكبيرة، من بينها، اتجاه واحد لجميع النماذج متعددة الوسائط التي تدعم اللغة والصوت والصورة يعد الإدخال في نفس الوقت اتجاهًا رئيسيًا. هذه مجموعة من النماذج التقنية القادرة على معالجة المدخلات والمخرجات متعددة الوسائط مثل النصوص والصور ومقاطع الفيديو، بما في ذلك فهم الصور وإنشائها.
وفقًا لأحدث تقرير لأبحاث تطوير تكنولوجيا نماذج اللغة الكبيرة للذكاء الاصطناعي (2024) الذي تم إصداره، ستولي النماذج الكبيرة المستقبلية مزيدًا من الاهتمام لدمج البيانات متعددة الوسائط ومعالجتها، وستميل إلى تحسين قدرات التعلم على التكيف والنقل تُستخدم الخوارزميات لتحسين الشفافية، مما يسمح لنماذج اللغات الكبيرة بالفهم والتكيف بشكل أفضل مع بيئات التطبيقات العملية المعقدة والمتغيرة.
ومع ذلك، أشار وانغ غوانغرون، كبير العلماء في شركة Tuoyuan Intelligence، إلى أن معظم النماذج الحالية متعددة الوسائط تعتمد على البنية التقنية التي كانت موجودة قبل 7 سنوات. وعلى الرغم من أن هذه النماذج حققت تقدمًا معينًا، إلا أنها لا تزال تعاني من العديد من أوجه القصور، مثل ارتفاعها تكاليف التدريب والاستدلال، عرضة للهلوسة، لا يجيد التخطيط طويل المدى، وغير قادر على إكمال المهام المعقدة بشكل مستقل.
وكشف وانغ غوانغرون أنه استجابة لهذه المشاكل، اقترحت شركة Tuoyuan Intelligence أفكارًا مبتكرة لإعادة تشكيل أساس النماذج الكبيرة متعددة الوسائط من خلال بنية تقنية جديدة. "إن هذه البنية المبتكرة لا تقلل بشكل كبير من تكاليف التدريب والاختبار للنماذج الكبيرة فحسب، بل تقلل أيضًا بشكل كبير من عتبة دخول الشركات الصغيرة والمتوسطة إلى عصر النماذج الكبيرة، وبالتالي تعزيز معادلة التكنولوجيا."
تسريع بناء البنية التحتية للحوسبة
يعتمد تطوير النماذج الكبيرة وتطبيقها بشكل كبير على دعم قوة الحوسبة القوية. وقال ليو تشاويانغ إن قوة الحوسبة هي أندر الموارد في هذا العصر، وفي عصر اليوم، ستصبح قوة الحوسبة أساسًا أكبر حجر الزاوية لتطوير كل مؤسسة أو تطوير الذكاء الاصطناعي.
وأكد جاو وين، الأكاديمي في الأكاديمية الصينية للهندسة، ومدير مختبر بنغتشنغ، وأستاذ كرسي بويا في جامعة بكين، أن تطوير نماذج مثل GPT يعتمد على البيانات الضخمة والنماذج الكبيرة وقوة الحوسبة الكبيرة؛ هي العنصر الأساسي للقدرة التنافسية الوطنية، وبناء القوة الحاسوبية. تعد شبكة الطاقة أمرًا بالغ الأهمية وتحتاج إلى حل التحديات مثل إمدادات الطاقة الحاسوبية الأساسية، واتصالات الاتصالات وجدولة طاقة الحوسبة لتعزيز تطوير وتطبيق الذكاء الاصطناعي.
وعلى هذه الخلفية، تواصل المزيد والمزيد من الشركات الرائدة زيادة الاستثمار في بناء البنية التحتية على نطاق واسع.
كشف تشن شي، نائب المدير العام لقسم تكنولوجيا المعلومات في المكتب الرئيسي لبنك التجار الصيني، أن البنك يعمل حاليًا أيضًا على تسريع بناء منصة سحابية للذكاء الاصطناعي لتوفير القدرات الأساسية ومنصة الخدمة النموذجية المطلوبة لتطبيقات أعمال الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على مجموعة التدريب ومجموعة الاستدلال.
قال تشن شي إن "السنوات الثلاث للسحابة" المذكورة سابقًا كانت عبارة عن سحابة شاملة مع ظهور نماذج كبيرة، ستصبح نسبة الحوسبة الذكية أكبر وأكبر، ولا يقتصر الأمر على ترقية البنية التحتية فحسب، بل يشمل أيضًا. تغييرات النموذج على مستوى أعلى.
وأشار ليو تشاويانغ إلى أنه بعد أن تبدأ شركة GPT في حجز نماذج Transformer الكبيرة في عام 2020 أو 2021، سيُظهر كل من عدد وحجم النماذج الكبيرة، بالإضافة إلى الطلب على الطاقة الحاسوبية وبيانات النماذج الكبيرة التي تقف خلفها، نموًا هائلاً. اتجاه.
وفي ظل هذا الاتجاه، تجلب النماذج الكبيرة أيضًا تحديات أكبر لدعم قوة الحوسبة.
وأشار تشو وي، كبير مهندسي شركة كونلون كور فايننشال، إلى أن معدل نمو متطلبات الطاقة الحاسوبية للنماذج الكبيرة أكبر بكثير من معدل نمو الأجهزة نفسها، وهو ما يسمى بقانون مور في نفس الوقت؛ في سياق المنافسة بين الصين والولايات المتحدة، وخاصة الرقائق المحلية لا تزال هناك مشاكل في الرقبة عالقة. "وبشكل عام، فإن إمدادات الطاقة الحاسوبية العالمية غير راضية عن الطلب الحالي على البرامج."
بالإضافة إلى ذلك، قال تشو وي أيضًا إن كيفية تقييم ما إذا كانت قوة حوسبة معينة يمكنها تلبية الطلب لا تعتمد فقط على قوة الحوسبة نفسها، ولكن أيضًا على المؤشرات الشاملة. من وجهة نظر Zhou Wei، من المقبول عمومًا الآن أن قوة الحوسبة ليست مؤشرًا بسيطًا مثل الحساب البسيط لأرقام الفاصلة العائمة أو التردد الرئيسي أو الرقم الأساسي، بل هي قيمة شاملة لقدرات الأجهزة المختلفة في الحوسبة والتخزين والاتصالات.
أكد Zhou Wei أنه من أجل تلبية احتياجات التدريب المسبق للنموذج الكبير أو الضبط الدقيق لقوة الحوسبة، يجب استخدام قوة حوسبة مختلفة كمجموعة موارد حوسبة مختلطة غير متجانسة، ومهام التدريب، ومهام الاستدلال، والوكيل، Rag.
ومع تعزيز الاستثمار في بناء البنية التحتية للطاقة الحاسوبية، بدأت بعض المؤسسات المالية أيضًا في الاهتمام بتحسين قدرات الابتكار لمواهب التكنولوجيا المالية للمساعدة بشكل أكبر في بناء نماذج كبيرة للذكاء الاصطناعي واستكشاف ممارسات التطبيقات.
وقال تشو تيان هونغ إنه بالنظر إلى المستقبل، بعد عصر البخار وعصر الكهرباء وعصر المعلومات، فإن المجتمع البشري على وشك دخول العصر الذكي؛ فقط ازدهار تطبيقات التكنولوجيا يمكن أن يعزز التنمية الشاملة لـ "الذكاء الاصطناعي + التمويل".
وكشف جاو شولي، مدير مكتب تطوير التمويل الرقمي بالمكتب الرئيسي لبنك التجار الصيني، أن البنك أطلق برنامج بوجيانغ لتعلم التمويل الرقمي لزيادة تواتر وكثافة التبادلات والسعي لخلق اتجاهات أكثر ابتكارًا. ومن وجهة نظر جاو شولي، لا يحدث الابتكار بمعزل عن الآخر، بل يزدهر عند تقاطع الأفكار والخبرة والثقافة في بيئة مناسبة. "في موجة التمويل الرقمي، الجميع شاهد ومشارك ومبدع. وآمل أن تتمكن جميع المؤسسات المالية من دراسة قوانين تطوير التمويل الرقمي بشكل مشترك، وتجربة نماذج وأساليب مبتكرة، وتعزيز تطوير وتطبيق أحدث التقنيات بشكل مشترك. تقنيات التمويل الرقمي."