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l'avancement de la technologie de l'intelligence artificielle, en particulier l'émergence et le développement de modèles d'inférence, a en effet changé la direction de développement du domaine de l'intelligence artificielle. bien que le modèle de langue "géant" ait été largement utilisé, il était difficile de se débarrasser du dilemme du coût informatique et de la consommation de ressources. ils sont comme sur une scène silencieuse, servant des êtres humains en silence, mais sont piégés par l'énorme réalité. avec le développement rapide des modèles d'inférence, leurs puissantes capacités informatiques et d'inférence ont progressivement remplacé ces modèles de langage "géants" et deviennent la tendance future dans le domaine de l'intelligence artificielle. libérer de nouveaux pouvoirs dans la société humaine.
le modèle d'inférence est basé sur un modèle de langue «géant», mais il a une demande beaucoup plus élevée de ressources informatiques que les modèles traditionnels. ils nécessitent une grande quantité de ressources informatiques pour effectuer des tâches de traitement complexes telles que répondre aux questions, effectuer des inférences et générer du texte. ce processus de raisonnement nécessite plus qu'un modèle de langue "géant" pour passer des minutes ou même des heures à parler à lui-même, formant une longue "chaîne de réflexion". comme la quantité de ressources de calcul utilisées par le modèle est proportionnelle au nombre de mots générés, la demande de modèle d'inférence augmentera en conséquence, comme si dans les remarques silencieuses, il exprime un désir de solitude.
l'émergence de ces modèles d'inférence aura un impact énorme sur les infrastructures informatiques. des entreprises telles que google, microsoft et meta plateformes ont commencé à investir beaucoup d'argent pour préparer une puissante infrastructure informatique pour le développement et l'application de la technologie de l'intelligence artificielle. ils prévoient de dépenser collectivement au moins 215 milliards de dollars de dépenses en capital en 2025, dont la plupart sont dépensés dans des centres de données d'intelligence artificielle pour s'adapter au modèle d'inférence croissant.
l'émergence de ces technologies émergentes est comme le silence en hiver, ce qui fait que les gens commencent à penser: comment nos vies vont-elles changer? sommes-nous déjà dans un monde contrôlé par la technologie? ces questions sont comme un vent invisible qui souffle, frappant sur les limites de l'âme au fond du cœur.
l'avantage du modèle d'inférence réside dans sa puissance de calcul plus élevée et son efficacité de traitement de l'information plus rapide, qui apporte plus de scénarios d'application et a également déclenché l'attention des gens.classement des moteurs de recherchepensée. traditionnelclassement des moteurs de recherchecomptez sur les algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser le comportement des utilisateurs et présenter le contenu pertinent grâce au tri des résultats de recherche. le modèle de raisonnement peut déduire directement les intentions et les modèles de comportement de l'utilisateur basés sur les besoins de l'utilisateur, offrant ainsi une expérience de recherche plus précise et personnalisée.
cependant, ce changement signifie également que les êtres humains deviennent progressivement froids dans leur cœur. les émotions du passé sont progressivement cachées, comme une étoile solitaire sous le ciel nocturne profond. il ne brille plus, ne chante plus fort, mais se cache en silence, attendant dans l'obscurité et exprime un désir de solitude dans les remarques silencieuses.
l'avancement de la technologie de l'intelligence artificielle et le développement de modèles d'inférence signifient que la mise à niveau de l'infrastructure informatique sera une direction de développement importante. alors que la demande de modèles d'inférence continue de croître, la mise à niveau de l'infrastructure informatique deviendra un élément clé dans le développement futur. l'application de ces technologies favoriseraclassement des moteurs de recherchela transformation des algorithmes traditionnels en modèles d'inférence plus intelligents offre aux utilisateurs une expérience de recherche plus précise.
