לאחרונה, LinSeer, פלטפורמת דוגמנות בקנה מידה גדול של תחום פרטי שפותחה באופן עצמאי על ידי H3C בהנחיית Unisoc Group, קיבלה דירוג 4+ באימות תאימות למודל טרום-הכשרה בקנה מידה גדול של המכון הסיני לתעשיית המידע, והגיעה למדינות המקומיות. רמה מתקדמת. סִין. הערכה מקיפה ורב-ממדית זו מתמקדת בחמשת המודולים הפונקציונליים של LinSeer: ניהול נתונים, הדרכת מודלים, ניהול מודלים, פריסת מודלים ותהליך פיתוח משולב. הוא מדגים את החוזק המוביל של H3C בתחום הדוגמנות בקנה מידה גדול במגזר הפרטי ויספק תמיכה חזקה לתעשיות שונות להיכנס לעידן AIGC.
ככל שהפופולריות של AIGC ממשיכה לעלות, תהליך הפיתוח של דגמי AI בקנה מידה גדול מואץ, ובכך נוצר צורך בתקנים. בהקשר זה, האקדמיה הסינית לתעשיית המידע, בשיתוף עם האקדמיה, מכוני מחקר מדעיים ותעשייה, פרסמה את Trusted Artificial Intelligence Large-Scale Model Standard System 2.0. מערכת סטנדרטית זו מספקת התייחסות מקיפה להערכה מדעית של היכולות הטכניות ויעילות היישום של מודלים בקנה מידה גדול. H3C השתתפה בהערכה זו והעריכה מקיפה את יכולות הפיתוח של LinSeer מחמישה מדדי הערכה, מה שהוכיח את החוזק הטכני המצוין שלה.
ניהול נתונים: ההערכה מתמקדת ביכולות עיבוד הנתונים וניהול הגרסאות של מודלים בקנה מידה גדול, כולל ניקוי נתונים, הערות, בדיקת איכות וכו'. LinSeer הראתה ביצועים מצוינים בשלמות ניקוי הנתונים ותמיכה פונקציונלית. באמצעות ניהול מערכי נתונים יעיל ועיבוד נתונים, בשילוב עם זיהוי איכות הנתונים של פלטפורמת Oasis, הוא יכול לתמוך באופן מלא בהערות של נתוני טקסט, תמונה, אודיו ווידאו.
אימון מודלים: ההערכה מתמקדת ביכולתם של מודלים בקנה מידה גדול לתמוך במספר שיטות אימון, הדמיה ותזמון אופטימיזציה של משאבים. בהתבסס על ארכיטקטורת Model as a Service (MaaS), H3C מספקת הכשרה מקיפה של מודלים בקנה מידה גדול ושירותי כוונון עדין כדי ליצור מודלים מותאמים ובלעדיים עבור הלקוחות. התוצאות מראות כי LinSeer תומך באופן מלא באימון רב-מודאלי, משימות טרום אימון, שפה טבעית ושפות תכנות, עם דיוק מצטבר ממוצע של 91.9% ושיעור ניצול משאבים של 90%.
ניהול מודלים: ההערכה מתמקדת ביכולת של מודלים בקנה מידה גדול לתמוך באחסון מודלים, ניהול גרסאות וניהול יומנים. האחסון והשליפה הווקטוריים של LinSeer מאפשרים למודלים לזכור ולתמוך בתרחישי תשובה מדויקים. התוצאות מראות כי LinSeer יכולה לתמוך באופן מלא ביכולות אחסון מודלים כגון ניהול מערכת קבצים וניהול תמונות, כמו גם יכולות ניהול גרסאות כגון ניהול מטא נתונים, תחזוקת קשרים וניהול מבנה.
פריסת מודלים: הערכת יכולתם של מודלים בקנה מידה גדול לתמוך בכוונון עדין של מודל, טרנספורמציה, גיזום וכימות. LinSeer תומך באלגוריתמים שונים של כוונון עדין כדי לענות בצורה גמישה על צורכי הנתונים והמודלים השונים של לקוחות התעשייה. הוא גם מספק יכולות המרת דגמים נרחבות מסוגים רבים. LinSeer תומכת בגיזום ובכימות מודלים, ומגיעה לרמות מתקדמות במונחים של האצת חביון מסקנות ושימוש בזיכרון.
תהליך פיתוח משולב: ההערכה מתמקדת ביכולות פיתוח עצמאיות לדגמים גדולים. LinSeer משולבת עם כלי ניטור תשתיות ה-ICT המלאות של H3C כדי לשלב באופן אורגני את כל השלבים של פיתוח מודלים בקנה מידה גדול ולספק פלטפורמת פיתוח וכלים מאוחדים. עזור ללקוחות בתעשייה להפעיל ביעילות מודלים בקנה מידה גדול בתחום הפרטי, לבנות במהירות יישומים חכמים ולהשיג "חופש שימוש במודל".
H3C מיישמת את אסטרטגיית הבינה המלאכותית ב-ALL ומשלבת בינה מלאכותית במגוון שלם של מוצרי תוכנה וחומרה כדי להשיג כיסוי טכנולוגי מלא ותרחיש מלא. בנוסף, H3C הציעה את אסטרטגיית העצמת ה-AI for ALL בתעשייה, שמטרתה להבין לעומק את צרכי התעשייה, לשלב יכולות בינה מלאכותית בפתרונות מקצה לקצה ולספק שירותים לשותפים כדי לסייע בשדרוגים חכמים בתעשיות שונות.
על מנת לקדם עוד יותר חדשנות ביישומי בינה מלאכותית והטמעה תעשייתית, H3C השיקה את הפתרון הכולל של AIGC, תוך התמקדות בפלטפורמה המאפשרת, בפלטפורמת הנתונים ובפלטפורמת כוח המחשוב. פתרון מקיף זה עונה במלואו על צרכי התרחישים העסקיים של המשתמשים ומסייע ללקוחות לבנות במהירות מודלים של תחום פרטי בקנה מידה גדול עם מיקוד בתעשייה, מיקוד אזורי, בלעדיות בנתונים ואוריינטציה ערכית.
זמן פרסום: 22 בספטמבר 2023
