ຍຸກໃຫມ່ຂອງເຄືອຂ່າຍສະຕິປັນຍາຕົນເອງ: ເປັນອະນາຄົດທີ່ບໍ່ມີຕົວແບບ

ກອງປະຊຸມປະດິດສ້າງເຄືອຂ່າຍທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການປັບປຸງສະຕິປັນຍາຂອງ Corpus, ເພື່ອນໍາໃຊ້ຮູບແບບການຄ້າຂອງ Corpus, ເພື່ອນໍາໃຊ້ຮູບແບບຂໍ້ມູນທີ່ດີຈີຕອນ, ເພື່ອນໍາໃຊ້ຮູບແບບໃຫຍ່ຄູ່ແຝດໄປສູ່ເຄືອຂ່າຍການປະຕິບັດຄວາມສະຫຼາດ.
Lu Jianguo ກ່າວວ່າມີເຕັກໂນໂລຢີສໍາຄັນຫຼາຍເຊັ່ນ Ai ເປີດໃຊ້ງານລະດັບເຄືອຂ່າຍສະຕິປັນຍາຂອງຕົນເອງແມ່ນສືບຕໍ່ປ່ຽນແປງແລະພັດທະນາເພື່ອໃຫ້ສໍາເລັດ. ໃນບັນດາເຕັກໂນໂລຢີທີ່ສໍາຄັນເຫຼົ່ານີ້, AI ແມ່ນເຄື່ອງຈັກທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດ, ແລະແບບຈໍາລອງໃຫຍ່ແມ່ນກຸນແຈໃນເທັກໂນໂລຢີ AI.
ໃນວິທີການນໍາໃຊ້ຮູບແບບຂະຫນາດໃຫຍ່ເພື່ອໃຫ້ເຄືອຂ່າຍສະຕິປັນຍາຕົນເອງ, Lu Jianguo ແນະນໍາວ່າຮູບແບບໃຫຍ່ມີຄວາມສາມາດໃນລຸ້ນໃຫຍ່ ສໍາລັບການປະຕິບັດການໃນເຄືອຂ່າຍທາງປັນຍາດັ່ງກ່າວຕ້ອງການປະຕິບັດບັນຫາການປະຕິບັດງານຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ, ມີການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ດີທີ່ສຸດ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບສູງສຸດ, ມີການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ດີທີ່ສຸດ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ເຖິງວ່າຕົວແບບຂະຫນາດໃຫຍ່ກໍ່ສ້າງຫລາຍລະບົບ, ມັນຍາກທີ່ຈະຮັບປະກັນວ່າລະບົບເຫຼົ່ານີ້ມີປະໂຫຍດ. ເຖິງແມ່ນວ່າຕົວແບບໃຫຍ່ໆກໍ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຄິດທີ່ແນ່ນອນ, ພວກເຂົາຍັງຕ້ອງການການແຊກແຊງຂອງມະນຸດໃນເວລາທີ່ຈັດການກັບເຫດຜົນທີ່ສັບສົນ. ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້, ZTE ແນະນໍາໃຫ້ປະສົບກັບປະສົບການຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນຂັ້ນຕອນການຝຶກອົບຮົມກ່ອນການຝຶກອົບຮົມແລະການປັບແຕ່ງຮູບແບບທີ່ສວຍງາມໃນການປະກອບເປັນ ite-loop ປິດ. ດ້ວຍວິທີນີ້, ການຫັນປ່ຽນທີ່ລຽບງ່າຍຈາກຄູ່ມືການຮຽນຮູ້ການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບເຄື່ອງມືສາມາດເຮັດໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິຜົນໃນມືຫນຶ່ງ, ແລະດ້ານການບົ່ງມະຕິທີ່ຖືກຕ້ອງແລະເຊື່ອຖືໄດ້. ໃນໂຄງການນີ້, ມັນແມ່ນການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ສໍາຄັນໃນການສ້າງແຜນທີ່ການປະຕິບັດງານແລະການບໍາລຸງຮັກສາການປະສົມປະສານກັບວິສະວະກໍາຄວາມຮູ້. ການຜະລິດຂໍ້ມູນຂອງ FLOWHEEL ແມ່ນອີງໃສ່ແຜນທີ່ການດໍາເນີນງານແລະການບໍາລຸງຮັກສາ, ເພື່ອຫລີກລ້ຽງການຕົກຕະຫຼາດແບບແລະຮັບປະກັນຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງໂຄງການຜະລິດ. ວິທີການທີ່ເນັ້ນຄວາມຮູ້ນີ້ສາມາດປະຕິບັດປະສົບການຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການກໍ່ໃຫ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານແລະຄວາມສາມາດໃນການຜະລິດແບບທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຜະລິດແບບພິເສດເພື່ອໃຫ້ວິທີແກ້ໄຂທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍຂື້ນ.

ສໍາລັບການອອກແບບເຫດຜົນຂອງການສະຫມັກແບບຈໍາລອງແບບໃຫຍ່ໆ, LU JQugeo ແນະນໍາຕື່ມອີກວ່າ ZTE ຈະຮັບຮອງເອົາວິທີການປິດແບບທີ່ໃຊ້ຕົວແບບໂດຍອີງໃສ່ວິທີການກະຕຸ້ນ. ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວຂອງການອອກແບບແມ່ນການສະແດງອອກທີ່ມີໂຄງສ້າງຂອງພາສາຂອງມະນຸດ (ແມ່ແບບ prompt) ເປັນການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ (ແລະສຸດທ້າຍ ເພື່ອຮັບຮູ້ຄວາມຮູ້ສຶກຂ້າງເທິງ, ການກະກຽມຄວາມສາມາດໃນການຈໍາລອງແບບປະລໍາມະນູ, ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການທົດລອງ, ການກະກຽມຊັບພະຍາກອນທີ່ມີຄວາມຜິດແບບອັດຕະໂນມັດ, ແລະການກະກຽມເຄື່ອງມື.
ສຸດທ້າຍ Lu Jianguo ກ່າວວ່າຄຸນຄ່າຫຼັກຂອງຕົວແບບໃຫຍ່ໆແມ່ນຢູ່ໃນຄວາມສາມາດໃນການເກີດຂື້ນຂອງມັນ, ນັ້ນແມ່ນ, ມັນສາມາດສ້າງຄວາມຮູ້ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການຮັບຮູ້ເຖິງຄວາມສາມາດທີ່ກໍາລັງຈະເກີດຂື້ນນີ້ແມ່ນຂື້ນກັບການຜະລິດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ, ການຍອມຮັບ, ແລະຝົນຕົກ. ວົງຈອນການແຂ່ງຂັນທີ່ມີຄຸນນະທໍາແມ່ນປັດໃຈທີ່ກໍານົດ.