女術士之友 作品
第一千八百一十七章(第3頁)
但是在這方面虧損的收益,他也想到了在其他方面賺到。
在思緒發散到這裡之後,顧青並沒有繼續發散下去。
他立馬收回思緒,開始認真研究起了Ai。
並且這一次,他沒有做覆盤,而是暫時忽略了自己的知識體系技術,開始在個人資料庫裡面,學習夏為科技的盤古大模型和openAi的Chatgpt。
“夏為盤古大模型的創始人是搞雲人工智能領域的科學家,一開始選擇和nLp和Cv兩個賽道之後,就確立了三項核心設計原則。
一是模型要大,可吸收海量的數據,這樣才能夠有足夠的經驗;二是網絡結構要強,能夠真正發揮出模型的性能;三是要具有優秀的泛化能力,可以真正落地到各行各業的工作場景。
這些選擇是理性的,夏為在Ai領域已經深耕多年,全棧技術,積累多,資源足夠多。
從組建團隊,到擁有核心專家團隊,項目立項,研發一年時間就有了超大規模預訓練模型,這的確不容易。
等等,夏為一開始弄了30億參數的視覺預訓練模型,以及與循環智能、鵬城實驗室聯合開發的千億參數、40tB訓練數據的中文語言預訓練模型?
20多名博士、30多名工程師,再加上其他幾十個專家人物,那這個研發技術是比較快。
夏陰星曆1021年9月23日,夏為發佈了夏為雲盤古藥物分子大模型,這件事我居然沒有印象?
夏為雲聯合大夏科學院浦東市藥物研究所,共同訓練的夏為雲盤古藥物分子大模型對市面上真實存在的17億個藥物分子的化學結構進行預訓練,在化學無監督學習模式下,實現結構重構率、合法性、唯一性等指標全面優於現有方法……
當時我研發的玄武還在解析硬件半導體領域的相關材料?”
顧青突然發現,負責給他整理每日新聞的某個Ai程序,工作上好像有些問題。