ਸਵੈ-ਖੁਫੀਆ ਨੈਟਵਰਕ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਯੁੱਗ: ਇੱਕ ਵੱਡਾ-ਮਾਡਲ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਭਵਿੱਖ

ਇੰਟੈਲੀਜੇਸ਼ਨ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਬੀਜਿੰਗ ਇੰਖਿਆਤਮਕ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾੱਡਲ ਵਿਚ ਆਯੋਜਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ ਕਾਨਫਰੰਸ ਕਰੋ.
Lu ਜਿਆਨਗੂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏਆਈਪੀਐਲ-ਏਕਤਾ ਨੈਟਵਰਕ ਤੋਂ L5 ਤੱਕ ਸਵੈ-ਖੁਫੀਆ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰੇਗੀ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਓ. ਇਹਨਾਂ ਸਵਿੱਚ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਇੰਜਣ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਏਆਈ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਕੁੰਜੀ ਹਨ.
ਸਵੈ-ਖੁਫੀਆ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰੀਏ, ਇਸ ਦੇ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਵਿਚ ਸੁਪਰ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਬੌਧਿਕ ਨੈਟਵਰਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨਰਾਂ ਲਈ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਅਜਿਹੀ ਵੱਡੀ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ, ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੱਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਕੀਮਾਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਝ ਸੋਚ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ. ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਜ਼ੇਟ ਬੰਦ-ਲੂਪ ਇਨਵਰਟੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਾਧੂ ਟਿ ing ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਟਿ ing ਨਿੰਗ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਟਿ ing ਨਿੰਗ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਟੂਲਪੈਡ ਫੀਡਬੈਕ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਮੈਨੂਅਲ ਫੀਡਬੈਕ ਬੇਰੁਜ਼ਫੋਰਸਮੈਂਟ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸਮਝ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡਾਇਗਨੋਸਸਟਿਕ ਸਕੀਮ ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੈ. ਇਸ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ, ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦਾ ਗਿਆਨ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਗਿਆਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਲਈ ਇਹ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਲਿੰਕ ਹੈ. ਡੇਟਾ ਫਲਾਈਵੀਲ ਸਕੀਮ ਦੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਆਪ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਭਰਮ ਤੋਂ ਬਚੋ ਅਤੇ ਪੀੜ੍ਹੀ ਸਕੀਮ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ. ਇਹ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਹਰ ਤਜ਼ਰਬੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ.

ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲੌਜਿਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਲਈ, lu JENUGUO ਨੇ ਅੱਗੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਕਿ ਜ਼ੇਸਟ ਨੇ ਤੁਰੰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਮਾਡਲ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਬੰਦ-ਲੌਪ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਦਿੱਤਾ. ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਾ ਤੱਤ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ (ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟ) ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਲੈਣਾ ਹੈ, struct ਾਂਚਾਗਤ ਆਉਟਪੁੱਟ (ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਸਕੀਮ) ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਐਕਟੀਵੇਟ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਹੈ. ਉਪਰੋਕਤ ਤਰਕ ਦਾ ਅਹਿਸਾਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਜ਼ੇਟ ਕਈ ਪਹਿਲੂਆਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਤਿਆਰੀ ਕਰੇਗਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਲਟੀ-ਮਾਡਲ ਸਿਮੂਲੇਟੀ ਰਿਜ਼ਰਵ / ਐਟਮੈਟ ਟਵਿਨ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਗਲਤੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਾਇੰਸ,
LU Jianguo ਆਖ਼ਰਕਾਰ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁੱਖ ਮੁੱਲ ਇਸਦੀ ਨਿਕਾਸ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਨਵੀਨਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਪ੍ਰਤੱਖ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਅਹਿਸਾਸ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦਨ, ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਮੀਂਹ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਰਾਸਤ ਚੱਕਰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਾਰਕ ਹੈ.