CCF Отчет о развитии компьютерных наук и технологий в Китае за 2024 год. Большая модель China Computer Society Machine Industry Press 9787111786917
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
- CCF Отчет о развитии компьютерных наук и технологий в Китае за 2024 год. Большая модель China Computer Society Machine Industry Press 9787111786917
| Регулирование: | CCF Отчет о развитии компьютерных наук и технологий в Китае за 2024 год. Большая модель China Computer Society Machine Industry Press 9787111786917 |
| Крупная модель отчета о развитии компьютерных наук и технологий Китая в 2024 году CCF | ||
| решительный | 169.00 | |
| Издатель | Машиностроение | |
| Издание | 1 | |
| Опубликованная дата | Август 2025 | |
| формат | ||
| автор | Китайское компьютерное общество | |
| Украсить | ||
| Количество страниц | ||
| Число слов | ||
| Номер книги | 9787111786917 | |
Эта книга полностью воплощает в себе взгляды на новые проблемы, передовые технологии и интеграцию в разработку технологий больших моделей. Основное содержание включает в себя: прогресс исследований и тенденции теории моделей большого языка, прогресс исследований и тенденции больших моделей в этой области, прогресс и тенденции исследований в области разработки программного обеспечения, подготовку данных и язык. Прогресс исследований и тенденции развития технологии пересечения моделей, прогресс исследований и тенденции базового программного обеспечения больших моделей, прогресс исследований и тенденции интеллектуальной обработки аудиосигналов в эпоху больших моделей, прогресс исследований и тенденции выравнивания значений больших языковых моделей, а также теорию, ключевые технологии и перспективы агентов на основе больших моделей.Содержание является инновационным, всеобъемлющим и передовым.
Эта книга предназначена главным образом для членов Компьютерного общества Китая, чтобы понять новые тенденции в развитии технологий больших компьютерных моделей в 2024 году.Она также очень подходит для чтения и сбора компьютерными специалистами и практиками.
Предисловие
Ход исследований и тенденции теории моделей большого языка CCF Отраслевой комитет по искусственному интеллекту и распознаванию образов
1 Обзор основных теорий языковых моделей: статистическая перспектива обучения 2
1.1 Теоретическая основа модели большого языка 2
1.2 Выражение большой языковой модели 4
1.3 Обобщающий анализ больших языковых моделей 4
1.4 Алгоритм оптимизации для больших языковых моделей 6
Принципы построения двух основных языковых моделей: теория направляет практику 8
2.1 Теория предварительной подготовки и ее источники вдохновения 8
2.2 Теория контролируемой тонкой настройки и ее источники вдохновения 10
2.3 Теория быстрого проектирования и ее источники вдохновения 13
Появление трех основных языковых моделей: анализ математических механизмов 14
3.1 Анализ механизма закона расширения 15
3.2 Анализ механизма ситуационного обучения 17
3.3 Анализ механизма цепочки мышления 19
4Вывод20
Ссылки 20
Об авторе 26
Ход исследований и тенденции крупных моделей в области CCF Отраслевой комитет по искусственному интеллекту и распознаванию образов
1 Введение 28
2. Процесс построения большой модели в области 29.
2.1 Оценка большой модели 29
2.2 Подготовка и дизайн данных 33
2.3 Постоянное внедрение знаний 38
2.4 Подскажите проект 42
Трехдоменная платформа для больших приложений на основе моделей 47
3.1 Рабочий процесс 47
3.2 Агент большой модели 48
4Типичные примеры крупных моделей на отечественном и зарубежном рынке54
4.1 Медицинская сфера 55
4.2 Финансовая сфера 55
4.3 Правовые области 56
4.4 Области научных исследований 56
4.5 Коммерческая сфера 56
5Резюме и прогноз 57
Ссылки 57
Об авторе 66
Прогресс и тенденции исследований в области разработки программного обеспечения в рамках больших моделей Комитет CCF по разработке программного обеспечения
1 Введение 70
2 Большие модели в программной инженерии 71
2.1 Базовые большие модели в области программной инженерии 72
2.2 Большая модель в области разработки программного обеспечения на основе настройки инструкций 74
2.3 Оценка больших моделей в разработке программного обеспечения 75
3 большие модели, помогающие в разработке программного обеспечения 77
3.1 Требования и конструкция большой модели 77
3.2 Генерация с помощью кода в больших моделях 79
3.3 Тестирование программного обеспечения на больших моделях 82
3.4 Анализ и проверка кода в больших моделях 84
Эксплуатация и обслуживание программного обеспечения для большой модели 3.5 85
3.6 Разработка уязвимостей в рамках большой модели 86
Экология с открытым исходным кодом по 4 основным моделям 88
4.1 Большие модели ускоряют эволюцию и технологические инновации экосистемы с открытым исходным кодом 88
4.2 Большие модели увеличивают экологическую сложность88
4.3 Повсеместное распространение и экологическое расширение программного обеспечения для больших моделей 89
Проблемы разработки программного обеспечения в рамках 5 основных моделей 91
5.1 Проблемы на общем уровне 91
5.2 Проблемы на конкретном уровне 92
5.3 Проблемы разработки программного обеспечения с данными и оценкой больших моделей 99
5.4 Проблемы с доверием к большим моделям в области разработки программного обеспечения 100
6 Резюме 100
Ссылки 101
Об авторе 110
Прогресс исследований и тенденции развития технологий подготовки данных и языковых моделей, коммуникационных технологий CCF Database Industry Committee
1 Введение 114
1.1 Первое знакомство с подготовкой данных на основе языковой модели 115
1.2 Первое введение в подготовку данных для языковых моделей 117
1.3 Структура отчета 120
2 Подготовка данных на основе языковой модели 120
2.1 Текущий статус исследований в стране и за рубежом 120
2.2 Подготовка данных на основе традиционных методов 121
2.3 Обнаружение данных на основе языковой модели 126
2.4 Запрос данных на основе языковой модели 129
2.5 Объединение данных на основе языковой модели 133
2.6 Очистка данных на основе языковой модели 136
3 Подготовка данных для языковой модели 139
3.1 Текущий статус исследований в стране и за рубежом 140
3.2 Подготовка данных для предварительного обучения 140
3.3 Подготовка данных для тонкой настройки инструкций 145
3.4 Подготовка данных для вывода модели 150
4 Тенденции и перспективы развития 154
4.1 Тенденции развития и перспективы подготовки данных на основе языковых моделей 154
4.2 Тенденции развития и перспективы подготовки данных для языковых моделей 157
5Вывод160
Ссылка 161
Об авторе 170
Ход исследований и тенденции базового программного обеспечения для больших моделей Комитет CCF System Software Industry Committee
1 Введение 172
2 Отечественные и зарубежные исследования и состояние отрасли 174
2.1 Программное обеспечение для точной настройки обучения больших моделей 174
2.2 Базовое программное обеспечение для вывода больших моделей 180
2.3 Программное обеспечение для разработки больших моделей 187
2.4 Базовое программное обеспечение для управления данными больших моделей для RAG 195
2.5 Программное обеспечение для компоновки больших моделей 203
2.6 Большая модель операционной системы 208
3 Отечественные академические исследования и промышленный прогресс 213
3.1 Прогресс академических исследований 213
3.2 Эволюция промышленной структуры 215
4 Потенциал и проблемы исследования базового программного обеспечения для больших моделей в Китае 216
4.1 Исследовательский потенциал базового программного обеспечения для больших моделей в Китае 216
4.2 Проблемы, с которыми сталкиваются крупные модели фундаментальных исследований программного обеспечения в Китае 217
5 Тенденции и перспективы развития 218
5.1 Структура обучения больших моделей движется в сторону мультимодального и гетерогенного слияния 218
5.2 Ускорение вывода больших моделей из“Стихотворение”Двигаться“Писать стихи + делать что-то”, расширяя возможности тысяч отраслей219
5.3 Глубокая интеграция с функциями платформы и модели, программное обеспечение для разработки больших моделей становится предметно-ориентированным.
Развитие 219
5.4 Управление данными развивается в сторону мультимодальности и многоуровневости с дальнейшей интеграцией с традиционными системами хранения данных 220
5.5 Программное обеспечение для многоагентной оркестровки переживает бум, а интеграция агентов и традиционного программного обеспечения ускоряется 220
6Вывод 221
Ссылки 222
Об авторе 233
Прогресс исследований и тенденции интеллектуальной обработки аудиосигналов в эпоху больших моделей CCF Speech Dialogue and Hearing Industry Committee
1 Введение 237
2. Обучение представлению звука 239
2.1 Традиционные акустические знаки 239
2.2 Представление глубокого обучения 240
2.3 Самостоятельное обучение речевым представлениям 241
3 задачи по распознаванию звука на основе больших моделей 246
3.1 Классификация по типу тега 246
3.2 Классификация по типу задачи 247
3.3 Прогнозирование аудиотегов 248
3.4 Обнаружение событий последовательности 249
3.5 Обнаружение аудиособытий 249
3.6 Аудиоописание 250
3.7 Понимание звука в эпоху больших моделей 250
3.8 Показатели оценки понимания звука в эпоху больших моделей 251
4 Задачи генерации звука на основе больших моделей 252
4.1. Большая модель генерации речи 252
4.2 Генерация звуковых эффектов 254
4.3 Поколение музыки 255
5. Большая модель General Audio Progress 257
5.1 Три формы больших моделей общего аудио 257
5.2 Большая модель General Audio на базе кодера 258
5.3 Универсальная аудиобольшая модель на базе кодера-декодера 261
5.4 Большая модель общего аудио на основе декодера 262
5.5 Большая модель общего аудио, объединяющая другие модальности 266
5.6 Построение набора данных большой модели общего аудио 267
6 Перспективы будущих тенденций исследований 268
7Вывод 269
Ссылки 269
Автор профиль 278
Прогресс исследований и тенденции согласования ценностей модели большого языка CCF Комитет индустрии обработки естественного языка
1 Введение 280
1.1 Обзор больших языковых моделей 280
1.2 Понятие и значение выравнивания ценностей 281
1.3 Методы выравнивания и классификация больших языковых моделей 283
1.4 Организационная форма настоящей статьи 283
2 Текущее состояние международных исследований 284
2.1 Общее направление и тенденции исследований 284
2.2 Исследования методов выравнивания ценностей 284
2.3 Оценка соответствия ценностей и интерпретируемость 289
3 Прогресс отечественных исследований 292
3.1 Общее направление и тенденции исследований 292
3.2 Исследование методов выравнивания ценностей 293
3.3 Оценка соответствия ценностей и интерпретируемость 295
4 Сравнение прогресса исследований в стране и за рубежом 297
4.1 Общности технических маршрутов 297
4.2 Различия в технических маршрутах 298
4.3 Сравнение направленности и методов исследования 298
4.4 Сравнение областей применения и сценариев 300
5 Тенденции и перспективы развития 301
5.1 Проблемы и возможности 301
5.2 Тенденции исследований и направления инноваций 303
5.3 Долгосрочное влияние на отрасль и общество 305
6Вывод307
Ссылки 307
Об авторе 315
Агенты на основе больших моделей: теория, ключевые технологии и перспективы CCF Комитет индустрии обработки естественного языка
1 Введение 318
1.1 Общие сведения об интеллектуальных агентах 318
1.2 История развития интеллектуальных агентов 318
1.3 Значение агентов, основанных на больших моделях 320
1.4 Организация настоящей статьи 320
2 Каркасная структура интеллектуальных агентов на основе больших моделей 322
2.1 Модуль восприятия 323
2.2 Модуль планирования 324
2.3 Модуль памяти 325
2.4 Модуль использования инструмента 327
3 Путь эволюции интеллектуальных агентов на основе больших моделей 329
3.1 Расширение базовой модели 329
3.2 Оркестрация рабочего процесса агента 331
3.3 Независимые исследования и эволюция 333
3.4 Совместная многоагентная эволюция 333
3.5 Набор контрольных данных агента 334
4. Парадигма применения крупных агентов на основе моделей 335
4.1 Одноагентная парадигма 335
4.2 Парадигма многоагентного сотрудничества 336
4.3 Парадигма взаимодействия человека и компьютера 337
5. Окружающая среда и поведенческий механизм разумного общества 338
5.1 Социальное поведение и личность интеллектуальных агентов 338
5.2 Моделирование операционной среды общества 340
5.3 Социальное моделирование с использованием агентов 342
6 Резюме и перспективы 344
Спасибо 345
Ссылка 345
Об авторе 359
