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Alibaba dévoile son propre modèle de langage naturel à grande échelle, « Tongyi Qianwen », anticipant que l'intelligence artificielle stimulera le développement de nouveaux marchés.

Écrit par : Mash Yang
2023-04-11
in Dynamique du marché, 生活, réseau, Sujets principaux
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Précédemment révélé pour être annoncéPropre modèle de langage naturel à grande échellePlus tard, Alibaba a officiellement annoncé un modèle de langage naturel à grande échelle appelé « Tongyi Qianwen » lors de son Alibaba Cloud Summit 2023, et a également souligné que tous les produits Alibaba seront connectés à ce modèle à l'avenir, entraînant de plus grands changements grâce à l'intelligence artificielle.

Alibaba dévoile son propre modèle de langage naturel à grande échelle, « Tongyi Qianwen », anticipant que l'intelligence artificielle stimulera le développement de nouveaux marchés.

Zhang Yong, président-directeur général du groupe Alibaba et PDG d'Alibaba Cloud Intelligence Group, a déclaré que l'émergence de modèles de langage naturel à grande échelle est une étape générationnelle, prédisant que l'humanité entrera dans une nouvelle ère de développement intelligent et transformera la vie humaine tout comme l'a fait la révolution industrielle, tout en permettant la « mise à niveau » des services existants à moindre coût.

Le nouveau « Tongyi Qianwen » sera progressivement connecté aux services de communication d'entreprise, d'assistant vocal intelligent, de commerce électronique, de recherche, de navigation, de divertissement et autres d'Alibaba. La première vague de produits mis à jour comprend DingTalk, la plateforme de bureau collaboratif numérique et de développement d'applications d'Alibaba, ainsi que Tmall Genie, le terminal IoT pour maison connectée.

Parmi ces outils, DingTalk, optimisé par « Tongyi Qianwen », permet de fournir des résumés de réunions, de générer des comptes rendus textuels à partir des conversations, de rédiger des e-mails et de créer des business plans ou des ébauches de plans promotionnels par simple saisie. De plus, vous pouvez également générer des mini-programmes sur DingTalk en téléchargeant des images d'ébauches d'idées.

Tmall Genie peut offrir une expérience interactive conversationnelle plus naturelle, comme créer et raconter des histoires pour les enfants, fournir des recettes saines et des conseils de voyage ou recommander une musique de fond de fitness.

Alibaba ouvre désormais les tests de « Tongyi Qianwen » aux entreprises chinoises, permettant ainsi aux entreprises de créer leurs propres modèles linguistiques en se connectant à « Tongyi Qianwen » sans avoir à les pré-entraîner. En combinant leurs connaissances sectorielles et leurs scénarios d'application, elles peuvent exécuter divers services d'intelligence artificielle dans un environnement cloud sécurisé.

Alibaba dévoile son propre modèle de langage naturel à grande échelle, « Tongyi Qianwen », anticipant que l'intelligence artificielle stimulera le développement de nouveaux marchés.

Alibaba prévoit également que « Tongyi Qianwen » sera largement utilisé dans les secteurs de la logistique, des médias, de la finance, de l'industrie manufacturière, de l'énergie, de la vente au détail et d'autres secteurs. Parallèlement, Alibaba ouvrira également l'accès à l'API « Tongyi Qianwen » aux développeurs chinois pour des tests internes.

Zhang Yong estime que les modèles de langage naturel à grande échelle constitueront une concurrence tous azimuts en intelligence artificielle et en cloud computing. Derrière ces modèles, dont la taille des paramètres dépasse des milliards d'ensembles, il ne s'agit pas seulement de comparer les avantages et les inconvénients des algorithmes. Cela couvre également l'ingénierie complexe, notamment l'énorme puissance de calcul sous-jacente, la technologie des réseaux, les données massives et les domaines mécaniques, qui servent de base au fonctionnement de ces modèles.

Tags: AIAlibabaIntelligence artificielleModèles de langage naturel à grande échelleMille questions sur TongyiAlibaba
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Fondateur et rédacteur en chef de mashdigi.com, et étudiant en journalisme technologique.

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