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三星舉行2024韓國開發者大會 揭示升級版生成式AI模型

科技

 

三星電子日前舉辦線上2024韓國三星開發者大會(SDC24 Korea),盛大揭示最新的軟體創新與未來願景。

 

三星自2014年起每年皆舉辦此項活動,借此與軟體開發人員展開交流與合作,至今已邁入第十一屆。本屆大會重點介紹產品內建軟體的相關研究,例如生成式AI、軟體平台、物聯網、醫療保健、通訊和數據;亦深入探討開源軟體的發展歷程。

 

三星在主題演講中,揭示自家專屬的第二代AI人工智慧模型-Samsung Gauss2,並強調升級的效能、效率和各種應用可能性。

 

 

三星電子總裁、裝置體驗(DX)事業群技術長暨三星研究院負責人Paul Kyungwhoon Cheun指出:「三星致力開發AI、數據分析等先進軟體,以強化使用者體驗。Samsung Gauss2共推出三種模型版本,為三星的內部生產力注入動能,我們計劃將該模型整合至產品,提升便利性和個人化設定。」

 

 

Samsung Gauss2:滿足多元需求的多模態語言模型

繼去年發表生成式AI模型,三星現推出進化版Samsung Gauss2,其為整合語言、程式碼與圖像的多模態模型,提升同步處理多種數據的效能與效率。共推出三種模型版本:Compact、Balanced和Supreme供選擇,滿足不同使用需求。

 

Compact版本屬於輕量級模型,專為高效作業設計,即使運算環境受到限制,亦不減其表現。它極致運用裝置的運算資源,為裝置端提供最佳的使用效能。進階級Balanced模型,側重於實現效能、速度和效率之間的平衡,不分任務展現一致的效能表現。而比Balanced更勝一籌的Supreme模型,則運用Mix of Experts技術(註一)實現一流表現,大幅減少訓練和推理過程耗費的運算成本,同時維持高水準的效能和效率。

 

 

根據模型版本的不同,Samsung Gauss2支援9到14種語言,以及多種程式設計語言。三星開發並整合自家的穩定技術,用以訓練大型語言模型(LLM),並已完成自訂分詞器(註二)的設計,確保受支援的語種可發揮最大效率。

 

相較於目前最頂尖的開源生成式AI模型,Balanced和Supreme模型在關鍵指標方面,可提供同級或更出色的表現,例如以英語和韓語等多種語言生成回應、編碼能力等。此外,這兩組模型的處理速度每小時提升1.5到3倍,可在更短的時間內生成AI回應,減少使用者等待時間,提升任務處理效率。

 

 

為各類型生產力任務、產品開發量身訂製

透過內部生成式AI模型,有助於輕鬆完成個人化設置,使特定目標、應用程式實現最佳化效能。Samsung Gauss的客製開發功能,被三星員工廣泛應用於多項任務之中。

 

在Samsung Gauss強大功能的助陣下,三星編碼助理「code.i」讓內部軟體開發人員如虎添翼。而今隨著進化版Samsung Gauss2的登場,其應用觸及裝置體驗(Device eXperience,DX)事業群的營業單位和海外研究機構。

 

自去年12月推出以來,code.i每月使用量成長了四倍之多,被近六成的DX事業群軟體開發人員採用。此外,Samsung Gauss Portal是由Samsung Gauss驅動的一項對話式AI服務,可協助DX事業群員工處理各種辦公室作業,例如文件重點彙整、翻譯、電子郵件撰寫。該項服務已於今年4月擴展至海外分公司。此外,自今年八月起,三星將Samsung Gauss導入客服中心,能自動對顧客來電進行分類與匯總。

 

 

展望未來,三星將藉由部署Samsung Gauss2、提升code.i服務表現、強化Samsung Gauss Portal自然語言問答功能,並支援多模態功能,例如理解表格和圖表、建立影像等,提升企業內部生產力。

 

此外,在「AI for All」的AI願景之下,三星將繼續延伸AI服務至所有產品線,讓消費者擁抱更便利、更愜意的新日常。並希望透過整合知識圖譜技術與AI,提供升級的個人化服務。

 

 

有關軟體平台、物聯網、醫療保健、通訊和數據的主題演講

宣布推出Samsung Gauss2後,三星就自家平台的客戶體驗發表演說,並針對SmartThings體驗與各種軟體平台的升級,提出相關見解。

 

隨後,三星舉辦29場技術座談會,涵蓋以下主題:

 

  • 醫療保健的未來、三星健康生態圈策略
  • 以生成式AI提升SmartThings消費者VOC體驗
  • i:認識三星的AI編碼助理
  • 透過電視生活風格內容中樞,使日常體驗多采多姿
  • 借助AI Vision技術和數據應用,為三星家電提供AI解方

 

有關SDC24 Korea的更多資訊,請造訪活動官網(https://www.sdc-korea.com/)。

 

 

註一:僅針對特定的任務選擇及啟用最適當的專家模型,藉此節省必要的運算資源,進而提升效能表現。

註二:一項轉換工具,可將字母等輸入訊源,轉換為可供電腦處理的數據格式。

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