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創(chuàng)澤機(jī)器人
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合成數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新主要呈現(xiàn)四大趨勢(shì):深度進(jìn)化 不斷突破 融合發(fā)展 隱私保護(hù)

來(lái)源:中國(guó)信息通信研究院     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2024/12/14   主題:其他 [加盟]

當(dāng)前,大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)嚴(yán)重依賴現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)。有 研究預(yù)測(cè),到 2026 年大型語(yǔ)言模型的訓(xùn)練就將耗盡互聯(lián)網(wǎng)上的可用 文本數(shù)據(jù),未來(lái)需要借助合成數(shù)據(jù)解決大模型的數(shù)據(jù)瓶頸。目前, 合成數(shù)據(jù)正迅速向金融、醫(yī)療、零售、工業(yè)等諸多產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域拓展應(yīng) 用。根據(jù) Gartner 預(yù)測(cè),到 2024 年,60%用于 AI 開發(fā)和分析的數(shù)據(jù) 將會(huì)是合成數(shù)據(jù),到 2030 年,合成數(shù)據(jù)將成為 AI 模型所使用數(shù)據(jù) 的主要來(lái)源11。2024 年 6 月,英偉達(dá)正式發(fā)布全新開源模型 Nemotron-4 340B,具體包括基礎(chǔ)模型 Base、指令模型 Instruct 和獎(jiǎng) 勵(lì)模型 Reward 共三個(gè)模型。其中,指令模型 Instruct 的訓(xùn)練僅依賴 大約 2 萬(wàn)條人工標(biāo)注數(shù)據(jù),其余用于監(jiān)督微調(diào)和偏好微調(diào)的 98%以 上訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是通過(guò) Nemotron-4 340B SDG Pipeline 專用數(shù)據(jù)管道 合成。

當(dāng)前,合成數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新主要呈現(xiàn)以下幾大趨勢(shì):

一是合成數(shù)據(jù)模型走向深度進(jìn)化。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)合成方法多依賴統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué) 習(xí)的基本原理,當(dāng)前數(shù)據(jù)合成技術(shù)聚焦于深度學(xué)習(xí)算法模型,特別 是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)的廣泛應(yīng)用。GANs 通過(guò)一對(duì)競(jìng)爭(zhēng)性神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)—生成器和判別器的博弈過(guò)程,實(shí)現(xiàn)了前所未有的數(shù)據(jù)真實(shí)度與 多樣性,諸如 StyleGAN、BigGAN 等高級(jí)變種網(wǎng)絡(luò)技術(shù),極大拓寬數(shù)據(jù)合成的應(yīng)用邊界。

二是多模態(tài)合成能力不斷突破。多模態(tài)合 成技術(shù)通過(guò)整合不同模態(tài)的特征表示,能夠同時(shí)生成聲音、視頻、 3D 模型等多種類型的數(shù)據(jù),不僅豐富了合成數(shù)據(jù)的維度,也促進(jìn)了 多模態(tài)理解和生成任務(wù)的進(jìn)步,為復(fù)雜場(chǎng)景應(yīng)用(如自動(dòng)駕駛、虛 擬現(xiàn)實(shí)等)提供了重要的技術(shù)支持。

三是強(qiáng)化學(xué)習(xí)與合成數(shù)據(jù)逐漸融合發(fā)展。近期數(shù)據(jù)合成技術(shù)開始與強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法深度融合,用于 模擬復(fù)雜環(huán)境下的交互數(shù)據(jù),幫助智能體在安全、成本效益高的虛 擬環(huán)境中學(xué)習(xí)策略。這種結(jié)合不僅解決了現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)獲取難、風(fēng) 險(xiǎn)高等問(wèn)題,還極大地提升了智能體的學(xué)習(xí)效率與適應(yīng)能力,尤其 是在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力。

四是隱私保護(hù)與合規(guī)性技術(shù)不斷增強(qiáng)。面對(duì)日益嚴(yán)格的個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī),數(shù)據(jù) 合成技術(shù)創(chuàng)新性地提供了隱私保護(hù)解決方案—差分隱私、聯(lián)邦學(xué)習(xí) 與合成數(shù)據(jù)的結(jié)合,使得在不暴露原始敏感信息的前提下,也能生 成可用于訓(xùn)練的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,這不僅保障了用戶隱私,也為金融 機(jī)構(gòu)、醫(yī)療保健等行業(yè)利用 AI 技術(shù)創(chuàng)造了條件。



語(yǔ)言大模型能力提升主要體現(xiàn)為四方面:上下文窗口,知識(shí)密度增強(qiáng)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等

上下文窗口長(zhǎng)度擴(kuò)展,提升全局能力,可一次性處理數(shù)十萬(wàn)單詞或漢字;知識(shí)密度增強(qiáng),儲(chǔ)存更多知識(shí),MoE 混合專家架構(gòu)能夠容納更多知識(shí),精準(zhǔn)刻畫任務(wù)

人工智能產(chǎn)業(yè)穩(wěn)中有進(jìn)迎來(lái)新動(dòng)能:規(guī)模6233 億,增長(zhǎng)21.5%

全球人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到 6233 億美元,同比增長(zhǎng) 21.5%;超過(guò) 80%的企業(yè)將使用生成式人工智能 API,或部署生成 式人工智能的應(yīng)用程序,全球人工智能投融資金額達(dá)316 億美元

人工智能工程化邁向新階段:應(yīng)用工具鏈拓展大模型應(yīng)用廣度

Agent 的引 入,實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜任務(wù)的自動(dòng)化執(zhí)行與智能決策,多模型編排則有效解決了單一模型局限性問(wèn)題,大小模型協(xié)同機(jī)制,極大增強(qiáng)了模型的知識(shí)推理與生成能力

人工智能技術(shù)演進(jìn)走向新范式:?jiǎn)稳蝿?wù)智能到多任務(wù)智能

以大模型為代表的人工智能技術(shù)展現(xiàn)出了類人智能的“涌現(xiàn)”能力,呈現(xiàn)規(guī)?蓴U(kuò)展、多任務(wù)適應(yīng)及能力可塑三大特征,規(guī)?蓴U(kuò)展,多任務(wù)適應(yīng),能力可塑

人工智能發(fā)展報(bào)告 (2024 年):技術(shù)創(chuàng)新方向,產(chǎn)業(yè)升級(jí)重點(diǎn),行業(yè)落地趨勢(shì)和安全治理進(jìn)展,展望人工智能發(fā)展機(jī)遇

大模型,多模態(tài)模型,智能體和具身智能等領(lǐng)域不斷出現(xiàn)突破性創(chuàng)新,推動(dòng)人工智能邁向通用智能初始階段,人工智能在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用場(chǎng)景將進(jìn)一步拓展

全球人形機(jī)器人產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)(2024 年):智元機(jī)器人 均勝集團(tuán) 帕西尼感知科技 追覓科技 星動(dòng)紀(jì)元

小鵬 逐際動(dòng)力 MagicLab 北京仿人機(jī)器人創(chuàng)新中心 宇樹科技 奇瑞&Aim oga 智元機(jī)器人 均勝集團(tuán) 帕西尼感知科技 追覓科技 星動(dòng)紀(jì)元 均勝集團(tuán) 浙江人形機(jī)器人創(chuàng)新中心 開普勒 星塵智能 福德機(jī)器人

2024全球人形機(jī)器人企業(yè)畫像與能力評(píng)估報(bào)告:企業(yè)總計(jì)超150家,任務(wù)級(jí)能力占40%,技能級(jí)能力占60%

人形機(jī)器人企業(yè)的現(xiàn)狀、能力評(píng)估及未來(lái)發(fā)展前景,客觀回顧產(chǎn)業(yè)歷程、識(shí)別爆發(fā)節(jié)點(diǎn)及背后動(dòng)因,重新定義了人形機(jī)器人整機(jī),企業(yè)總計(jì)超150家,中、美、日三國(guó)企業(yè)數(shù)量占全球份額>65%

人本智能的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐:經(jīng)歷了三個(gè)階段,原則爆發(fā),共識(shí)尋求,倫理實(shí)踐

原則爆發(fā)階段提出了自己的 AI 倫理原則;共識(shí)尋求階段強(qiáng)調(diào) AI 技術(shù)應(yīng)該以人類的尊嚴(yán)和權(quán)利為核心;倫理實(shí)踐階段全面推進(jìn)負(fù)責(zé)任 AI 的落地實(shí)施

人本智能的內(nèi)涵和原則:三個(gè)維度的升級(jí),四個(gè)發(fā)展原則

在人與 AI 兩者之間的交互關(guān)系上構(gòu)建一種人機(jī)共生的新關(guān)系、新范式; 在人與 AI 的目標(biāo)工具屬性關(guān)系上共情智能及人機(jī)物和諧智能;在人與 AI 發(fā)展的價(jià)值導(dǎo)向上助力克服健康、環(huán)境、教育等領(lǐng)域的關(guān)鍵挑戰(zhàn)

構(gòu)建新型“三線”人機(jī)關(guān)系:人機(jī)協(xié)作,人機(jī)共生,人在機(jī)器之上是底線

人類已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)“人機(jī)物”三元融合的萬(wàn)物智能互聯(lián)時(shí)代,人與移動(dòng)設(shè)備的交互方式更高階的智能體交互正在為人們創(chuàng)造全新的體驗(yàn),實(shí)現(xiàn)超能力替身

新一輪AI下的人機(jī)關(guān)系:人類社會(huì)治理和倫理中的AI

人工智能將被賦予以前只能由人類心智完成或嘗試的任務(wù),產(chǎn)生接近乃至超越人類智能所能完成的結(jié)果;從“以人類理性為中心”轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙匀祟愖饑?yán)和自主性為中心”

新一輪AI下的人機(jī)關(guān)系:人類生產(chǎn)中的AI

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析,AI 能夠輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷;根據(jù)用戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好,財(cái)務(wù)狀況以及市場(chǎng)動(dòng)態(tài)進(jìn)行資產(chǎn)配置和投資組合優(yōu)化;AI 使自動(dòng)駕駛系統(tǒng)擁有超越人類的感知能力
資料獲取
行業(yè)動(dòng)態(tài)
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語(yǔ)言大模型能力提升主要體現(xiàn)為四方面:上下
人工智能產(chǎn)業(yè)穩(wěn)中有進(jìn)迎來(lái)新動(dòng)能:規(guī)模62
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人工智能技術(shù)演進(jìn)走向新范式:?jiǎn)稳蝿?wù)智能到
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全球人形機(jī)器人產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)(2024 年)
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2024全球人形機(jī)器人企業(yè)畫像與能力評(píng)估
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迎賓講解服務(wù)機(jī)器人

服務(wù)機(jī)器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

智能消毒機(jī)器人

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機(jī)器人開發(fā)平臺(tái)

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