Асылына кире кайтсак, AIGC-ның бердәмлектә алга китүе өч факторның берләшүе:

1. GPT - кеше нейроннары репликасы

GPL AI NLP белән күрсәтелгән - компьютер нейрон челтәре алгоритмы, аның асылы - кеше баш мие кортексындагы нейрон челтәрләрне охшату.

Тел, музыка, образлар, хәтта тәм турында мәгълүматны эшкәртү һәм акыллы күзаллау - барысы да кеше туплаган функцияләр

Озак вакытлы эволюция вакытында баш мие “протеин компьютеры”.

Шуңа күрә, GPT табигый рәвештә охшаш мәгълүматны эшкәртү өчен иң кулай имитация, ягъни структурасыз тел, музыка, образлар.

Аны эшкәртү механизмы мәгънәне аңлау түгел, ә чистарту, ачыклау һәм бәйләү процессы.Бу бик

парадоксик әйбер.

Баштагы сөйләм семантик тану алгоритмнары асылда грамматик модель һәм сөйләм базасы булдырдылар, аннары сөйләмне лексикага күчерделәр,

аннары сүз байлыгын грамматик мәгълүмат базасына урнаштырдылар, һәм ниһаять танылу нәтиҗәләрен алдылар.

Бу "логик механизм" нигезендә синтаксисны тану эффективлыгы ViaVoice тану кебек 70% тирәсе йөри.

алгоритм IBM тарафыннан 1990-нчы елларда кертелгән.

AIGC мондый уйнау турында түгел.Аның асылы грамматика турында кайгырту түгел, киресенчә, нейрон челтәр алгоритмын булдыру

компьютер, семантик бәйләнеш түгел, нейраль бәйләнеш булган төрле сүзләр арасындагы пробабилистик бәйләнешләрне санарга.

Кечкенә вакытта ана телебезне өйрәнү кебек, без аны "предмет, предикат, предмет, фигыль, тулыландыру" өйрәнү урынына табигый рәвештә өйрәндек.

аннары абзацны аңлау.

Бу ЯИның уйлау моделе, тану, аңлау түгел.

Бу шулай ук ​​барлык классик механизм модельләре өчен ЯИның диверсив мәгънәсе - санакларга бу мәсьәләне логик дәрәҗәдә аңларга кирәк түгел,

киресенчә, эчке мәгълүмат арасындагы бәйләнешне ачыклагыз һәм таныгыз, аннары белегез.

Мәсәлән, электр агымының торышы һәм электр челтәрләрен фаразлау классик электр челтәре симуляциясенә нигезләнгән, монда математик модель

механизм булдырыла, аннары матрица алгоритмы ярдәмендә берләштерелә.Киләчәктә бу кирәк булмаска мөмкин.ЯИ турыдан-туры ачыклаячак һәм фаразлый

һәр төен статусына нигезләнеп билгеле модаль үрнәк.

Түгәрәкләр күбрәк булган саен, классик матрица алгоритмы популяр түгел, чөнки алгоритмның катлаулылыгы саны белән арта

төеннәр һәм геометрик прогрессия арта.Ләкин, ЯИ бик зур масштаблы төен туры килүен өстен күрә, чөнки ЯИ ачыкларга оста һәм

челтәр режимын фаразлау.

Go-ның чираттагы фаразлавы (АльфаГО киләсе дистәләгән адымнарны алдан әйтә ала, һәр адым өчен сансыз мөмкинлекләр белән) яки модаль фаразлау.

катлаулы һава торышлары, ЯИ төгәллеге механик модельләргә караганда күпкә югарырак.

Электр челтәренең хәзерге вакытта ЯИ таләп итмәвенең сәбәбе - провинция белән идарә итүче 220 кВ һәм аннан да күбрәк электр челтәрендәге төеннәр саны.

диспетчерлык зур түгел, һәм күп шартлар матрицаны сызыклы һәм сирәк урнаштыру өчен куелган, исәпләү катлаулылыгын сизелерлек киметә.

механизм моделе.

Ләкин, тарату челтәренең электр агымы стадиясендә, дистәләрчә яки йөзләрчә мең электр төеннәре, йөкләү төймәләре һәм традицион.

зур тарату челтәрендәге матрица алгоритмнары көчсез.

Киләчәктә ЯИны тарату челтәре дәрәҗәсендә тану мөмкин булыр дип ышанам.

2. Структур булмаган мәгълүмат туплау, укыту, булдыру

AIGC-ның алга китешенең икенче сәбәбе - мәгълүмат туплау.Сөйләмнең A / D конверсиясеннән (микрофон + PCM

үрнәкләр) рәсемнәрнең A / D конверсиясенә (CMOS + төс киңлеге картасы), кешеләр визуаль һәм ишетүдә голографик мәгълүмат тупладылар.

соңгы берничә дистә елда бик аз чыгымлы юллар.

Аерым алганда, камераларның һәм смартфоннарның масштаблы популярлашуы, кешеләр өчен аудиовизуаль кырда структурасыз мәгълүмат туплау.

нуль бәясе диярлек, һәм Интернетта текст мәгълүматларының шартлаткыч туплануы AIGC тренингының ачкычы - укыту мәгълүматлары җыелмасы арзан.

Aboveгарыдагы рәсем глобаль мәгълүматларның үсеш тенденциясен күрсәтә, бу экспоненциаль тенденцияне ачык күрсәтә.

Мәгълүмат туплауның бу сызыксыз үсеше AIGC мөмкинлекләренең сызыксыз үсеше өчен нигез булып тора.

Тик, бу мәгълүматларның күбесе структур булмаган аудио-визуаль мәгълүматлар, алар нуль бәясендә тупланган.

Электр энергиясе өлкәсендә моңа ирешеп булмый.Беренчедән, электр энергиясе индустриясенең күпчелеге структуралы һәм ярым структуралы мәгълүматлар кебек

көчәнеш һәм ток, алар вакыт серияләренең нокта җыелмасы һәм ярым структуралы.

Структур мәгълүмат җыелмаларын компьютерлар аңларга һәм "тигезләү" таләп итергә тиеш, мәсәлән, җайланма тигезләнеше - көчәнеш, ток һәм энергия мәгълүматлары

ачкычны бу төенгә тигезләргә кирәк.

Тагын да кыенрак - вакыт тигезләнеше, ул көчәнешне, токны, вакыт масштабына нигезләнеп актив һәм реактив көчен тигезләү таләп итә.

соңрак идентификация ясарга мөмкин.Дүрт квадратта киңлек тигезләнеше булган алга һәм кире юнәлешләр дә бар.

Тигезләнүне таләп итмәгән текст мәгълүматыннан аермалы буларак, абзац компьютерга ташлана, ул мөмкин булган мәгълүмат берләшмәләрен ачыклый

үзеннән-үзе.

Бу проблеманы тигезләү өчен, мәсәлән, бизнес тарату мәгълүматларын җиһазландыру, тигезләү гел кирәк, чөнки урта һәм

түбән көчәнеш тарату челтәре көн саен җиһазлар һәм линияләрне өсти, бетерә, үзгәртә, һәм челтәр компанияләре зур хезмәт чыгымнарын сарыф итәләр.

"Мәгълүмат аннотациясе" кебек, компьютерлар моны эшли алмый.

Икенчедән, энергетика өлкәсендә мәгълүмат алу бәясе зур, һәм сөйләшү һәм фотога төшү өчен кесә телефоны урынына сенсорлар кирәк."

Вольт бер дәрәҗәгә кимегән саен (яки энергияне бүлү бәйләнеше бер дәрәҗәгә кими), кирәкле сенсор инвестицияләре арта

ким дигәндә бер зурлык тәртибе буенча.Йөк ягын (капиллярлы ахыр) сизүгә ирешү өчен, бу тагын да зур санлы инвестиция. "

Электр челтәренең вакытлы режимын ачыкларга кирәк булса, югары төгәллектәге югары ешлыклы сайлау кирәк, һәм бәясе тагын да югарырак.

Мәгълүматны алу һәм мәгълүматны тигезләү өчен бик югары маргиналь бәя аркасында, электр челтәре хәзерге вакытта җитәрлек сызыксыз туплый алмый.

ЯИ берлегенә ирешү өчен алгоритмны әзерләү өчен мәгълүмат мәгълүматларының үсеше.

Мәгълүматның ачыклыгын әйтмичә, көчле AI стартапының бу мәгълүматларны алу мөмкин түгел.

Шуңа күрә, ЯИ алдыннан, мәгълүмат җыелмасы проблемасын чишәргә кирәк, югыйсә гомуми ЯИ коды яхшы ЯИ җитештерергә өйрәтеп булмый.

3. Хисап көчендә алга китеш

Алгоритмнар һәм мәгълүматларга өстәп, AIGC-ның бердәмлеге алга китеш шулай ук ​​исәпләү көчендә алга китеш.Традицион үзәк эшкәрткеч җайланмалар юк

зур масштаблы нейрональ исәпләү өчен яраклы.3D уеннарда һәм киноларда GPU'ларны куллану зур масштаблы параллель ясый

йөзү ноктасы + агымдагы исәпләү мөмкин.Мур Законы исәпләү көченең берәмлеге өчен исәпләү бәясен тагын да киметә.

Электр челтәре ЯИ, киләчәктә котылгысыз тенденция

Күп санлы таратылган фотоволтаик һәм таратылган энергия саклау системаларын интеграцияләү белән, шулай ук ​​куллану таләпләре

виртуаль электр станцияләрен йөкләү, җәмәгать тарату челтәр системалары һәм кулланучы өчен чыганак һәм йөк фаразлау үткәрү объектив

тарату (микро) челтәр системалары, шулай ук ​​реаль вакытта электр агымын оптимизацияләү (микро) челтәр системалары.

Таркату челтәре ягыннан исәпләү катлаулылыгы, чыннан да, тапшыру челтәре планлаштыруга караганда югарырак.Хәтта реклама өчен дә

катлаулы, дистәләрчә мең йөкләү җайланмалары һәм йөзләгән ачкычлар булырга мөмкин, һәм ЯИ нигезендә микро челтәр / тарату челтәре эшенә ихтыяҗ.

контроль барлыкка киләчәк.

Сенсорларның аз бәясе һәм каты дәүләт трансформаторлары, каты торышлы ачкычлар, инвертерлар (конвертерлар) кебек электрон җайланмаларны киң куллану белән,

Электр челтәре читендә сизү, исәпләү һәм контроль интеграциясе дә инновацион тенденциягә әйләнде.

Шуңа күрә электр челтәренең AIGC киләчәге.Ләкин, бүген нәрсә кирәк, акча эшләү өчен тиз арада ЯИ алгоритмын чыгармаска,

Киресенчә, башта ЯИ таләп иткән мәгълүмат инфраструктурасы төзелеше проблемаларын чишегез

AIGC күтәрелешендә, куллану дәрәҗәсе һәм ЯИ көченең киләчәге турында җитәрлек тыныч уйланырга кирәк.

Хәзерге вакытта ЯИ көченең әһәмияте зур түгел: мәсәлән, фаразлау төгәллеге 90% булган фотоволтаик алгоритм урын базарында урнаштырылган.

5% сәүдә тайпылышы бусагасы белән, һәм алгоритмнан тайпылу барлык сәүдә табышларын бетерәчәк.

Мәгълүмат - су, һәм алгоритмның исәпләү көче - канал.Булганча булачак.