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人工智能如何“既要-也要”?楊元慶給出答案

發布 2023-10-24 下午11:26
人工智能如何“既要-也要”?楊元慶給出答案
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10月24日,聯想集團(00992)在舉行的Tech World上公布了其迄今爲止最全面的人工智能産品技術,以及“AI for All”的願景。今年的活動是聯想舉辦的第9屆,重點關注聯想如何釋放人工智能的力量,推動人們生活的方方面面和每個行業的智能轉型——從口袋到雲端,爲全球的行業、企業和個人提供專用的人工智能設備、基礎設施、解決方案和服務。

聯想集團董事長兼CEO楊元慶稱,人工智能技術第一次變得如此真實,與每一個人、每一家企業都息息相關。在爲技術進步歡欣雀躍的同時,我們也開始了更深層次的探求。

生成式人工智能和大語言模型是在哪些“關鍵卻無形”的要素支持下發揮效用的呢?毫無疑問,數據,作爲數字化轉型第一階段的産物必不可少。基于算法/模型的訓練和推理是關鍵,但同時不可或缺的是計算力,不但是雲上的,也同樣少不了邊緣側和端側更強大算力的配合。

要打造全景式的人工智能,“從口袋到雲端”的計算能力, 多種形態的應用都是我們所需要的,而不同行業的解決方案也十分關鍵。

這裏有一個兩難的處境,用戶如果想要公共大模型在回答你的問題或和你對話時,是你想要的正確恰當的內容,那你就必須真實地告訴它你的真實想法,真實的記錄、數據,但那樣的話,用戶的個人數據甚至隱私還有企業的商業機密就變成了公衆信息的一部分。

人們既希望擁有大模型回答問題的功能,又希望自己的數據僅僅留存在自己的設備上或自己的企業內部。如何能夠做到 “既要-也要”呢?答案顯然不限于公共大模型,我們可以通過個人大模型和企業級大模型來實現。

聯想的大模型壓縮技術能讓我們自己的智能終端和設備擁有運行個人級大模型的能力。在這些支持人工智能功能的終端和邊緣設備上,將建有本地知識庫,更好地了解用戶。個人大模型將使用存儲在設備或家庭服務器上的個人數據進行推理。除非用戶授權,否則用戶的個人數據永遠不會被共享或發送至公有雲,從而確保了個人隱私和數據安全。

而企業級大模型將與公用大模型和公有雲並存,構成混合形態、混合部署的人工智能。在許多場景中,這種混合的趨勢都已經出現,比如說混合辦公和數字化辦公空間。

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