「台積電概念股」家登砸50億蓋新廠,力拼半導體在地化!董座 ... | 美容美髮公開資訊
2021年4月27日—邱銘乾說,過去家登是以南科工廠提供大客戶產能,但因為客戶希望能分散風險,減少水、電或是地震等影響,因此他選擇在北部蓋工廠,做到南北異地備援。
生成式AI的橫空出世,將AI產業推向了另一波發展高峰,根據市調機構Grand View Research最新報告[1],全球生成式AI在2023年至2030年間的複合年成長率為36.4%,預估2030年市場規模將達到198億美元。
迎合這股生成式AI浪潮,許多科技大廠紛紛推出自己的大型語言模型(Large Language Model;LLM),各產業也積極思考在內容生成或客服機器人外,還能發展出哪些生成式A I應用,例如:整合知識管理系統,加快資料檢索速度、整合機台操作手冊,指引工程師維修或處理異常事件等、整合電商商品資料庫、根據消費者喜好與需求推薦相應商品等、整理與歸納網路評論、加快消費者決策流程等,都是目前較常被企業討論的應用。
cacaFly(聖洋科技)雲端智能中心技術副總吳振和指出,生成式AI具有閱讀、理解及生成非結構化資料的能力,因此不只可以用來自動生成內容,任何需要推薦、檢索或搜尋資料的應用,都很適合導入生成式AI。
GCP 4大能力,縮減生成式AI導入時程無論企業導入何種生成式AI應用,硬體運算、LLM判讀、資料搜尋與處理能力,是決定生成式AI應用能否發揮成效的幾大關鍵,而這四大能力恰巧也是Goolge Cloud的優勢所在。
一是硬體運算能力。 Google很早就在雲端資料中心大量部署TPU晶片,加速AI模型的訓練和推論部署,相當適合需要進行大量運算的模型訓練及AI應用。
二是LLM判讀能力。 目前LLM模型大多以Transformer 架構為主,Transformer架構則是 Google 團隊提出,因此可以得知 Google 在生成式 AI 的歷史定位。與其他LLM模型相較,Google 所推出的多模態模型 Gemini 在資料上有更強大的基礎,可以處理更複雜的任務。
三是資料搜尋能力。 Google由搜尋引擎起家,已累積非常多年的經驗,可以協助企業從眾多資料中,快速找出適合提供給LLM學習的資料。
四為...
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