Mit dem Fortschreiten der digitalen Transformation ist die Nachfrage nach verteilten und dezentralen KI-Modellen und -Algorithmen immer wichtiger geworden, und die organische Kombination verschiedener Algorithmen und Modelle ist in praktischen Anwendungen zu einer gängigen Wahl geworden. Darüber hinaus sind Multimodalität, Unbeaufsichtigtheit, Interpretierbarkeit, Selbstlernen, Selbstentwicklung usw. Forschungsrichtungen, auf die man sich im aktuellen KI-Bereich konzentrieren muss.
Was sind also die neuen Entwicklungen bei diesen „Seelen“-Funktionen im KI-Bereich? Wie maximieren große in- und ausländische KI-Giganten die Modellleistung in der tatsächlichen Umsetzung? Wenn Sie die Entwicklung und hochmoderne Erforschung von Algorithmusmodellen für künstliche Intelligenz verstehen möchten, sollten Sie sich die AISummit-Sondersitzung „Innovation von Algorithmusmodellen“ nicht entgehen lassen!
Am 6. und 7. August findet wie geplant die AISummit Global Artificial Intelligence Technology Conference in Form einer Online-Liveübertragung auf der offiziellen Website der Konferenz statt. Es werden 100.000 Personen erwartet an der Konferenz teilnehmen. Unter dem Motto „Drive·Innovation·Digital Intelligence“ richtet sich diese Konferenz hauptsächlich an Technologiemanager der mittleren bis oberen Preisklasse und technische Praktiker von Technologieunternehmen, Unternehmensmanager, die sich im Wandel der digitalen Intelligenz befinden, sowie an Personen und Unternehmer, die daran interessiert sind dem Bereich der künstlichen Intelligenz. Die Konferenz wird außerdem fast hundert technische Eliten bekannter Internet-Technologieunternehmen, Manager traditioneller Unternehmen in der Zeit der digitalen Transformation sowie Experten und Wissenschaftler hochmoderner akademischer Institutionen einladen, um gemeinsam die treibenden Kräfte der künstlichen Intelligenz in der Branche zu diskutieren und zu diskutieren Spitzeninnovationen in der künstlichen Intelligenz. Lassen Sie uns über die Welle der „digitalen Intelligenz“ im Zeitalter der künstlichen Intelligenz sprechen.
Auf dieser AISummit-Konferenz werden in der Sondersitzung „Innovation von Algorithmenmodellen“ viele hochrangige technische Führungskräfte und Experten aus der Branche von Byte, Kuaishou, Alibaba Damo Academy und Tencent aus der Perspektive der Geschäftspraxis diskutieren Fortgeschrittene Fälle und technische Überlegungen zur Modellinnovation von Algorithmen für maschinelles Lernen.
Die heutige maschinelle Übersetzung It konnte in vielen Szenarien wie der Informationsfreigabe und dem Informationsaustausch eingesetzt werden. Die maschinelle Übersetzung steht jedoch immer noch vor einigen Herausforderungen, wie z. B. der Übersetzung knapper Ressourcen und der mehrsprachigen Übersetzung Übersetzung usw. Allerdings sind die Erhöhung der Datenmenge, die Etablierung einer einheitlichen Darstellung und die Schaffung eines neuen Paradigmas der maschinellen Übersetzung immer noch Probleme, die in der Zukunft der maschinellen Übersetzung gelöst werden müssen.
Dieser Beitrag stammt von Wang Mingxuan, Leiter der maschinellen Übersetzung beim ByteDance AI Lab, der die Anwendung der maschinellen Übersetzungstechnologie von Byte AI und die Herausforderungen vorstellt, mit denen die maschinelle Übersetzung in Zukunft konfrontiert sein wird.
Mainstream-Empfehlungssysteme, die in der Cloud bereitgestellt werden, können dies tun Echtzeit auf Minutenebene, und das am Ende eingesetzte Empfehlungssystem kann dank seiner Verbindungseigenschaften Echtzeit-Feedback auf der zweiten Ebene erzielen.
Dieses Teilen stellt die Anwendung und innovative Arbeit des Echtzeit-Re-Rankings auf dem Kuaishou-Kurzvideo-Empfehlungssystem aus mehreren Aspekten vor:
(1) Die charakteristische Infrastruktur des Echtzeit-Re- Das Ranking-System am Ende ist sehr klein. Unter der Einschränkung der Rechenleistung und Bandbreite wird der Modellauswahlplan mit der Cloud kombiniert
(2) Die charakteristische Modellierungsmethode des End-End-Umordnungssystems unter der Einschränkung; Aufgrund des extrem kleinen Parameterraums ist die AUC-Bewertung der Einzelpunktvorhersage deutlich besser als der veröffentlichte SOTA-Algorithmus.
(3) Der charakteristische Sortiermechanismus der On-End-Umordnung System, unter der extrem kleinen Kandidatenraumbeschränkung, wird die Verfeinerung des listenweisen Sortierschemas behandelt.
Wie man injiziert Menschliches Wissen in Pre-Training zu integrieren. Trainingsmodelle zur organischen Integration von Wissen und Daten waren schon immer ein schwieriges Problem in der KI-Forschung. Ein Modell kann nur eine Aufgabe lösen und mangelnde Vielseitigkeit ist ein großes Problem in der KI.
Das vorab trainierte Modell kann die Lösung sein. Es kann Schlussfolgerungen aus einem Beispiel ziehen und eine Vielzahl von Aufgaben lösen.
Wissensinjektion ist jedoch nicht einfach. Da Wissen größenmäßig viel kleiner ist als unbeschriftete Daten, kann einfaches Mischen leicht zu einer Überlastung des Wissens oder einer ernsthaften Überanpassung führen.
Die Verwendung von halbüberwachtem Lernen zur Einspeisung von Wissen in vorab trainierte Dialogmodelle, um eine organische Integration von Wissen und Daten zu erreichen, wird die erste Lösung sein, um Wissen in vorab trainierte Modelle im Bereich des Mensch-Computer-Dialogs einzuspeisen.
Dieser Beitrag wird von Li Yongbin, leitender Algorithmusexperte und Leiter der Technologie für Konversationsintelligenz der Alibaba DAMO Academy, bereitgestellt, der praktische Erklärungen zu Alibabas groß angelegten und trainierten Dialogmodellen liefert, wie man halbüberwachtes Lernen nutzt, um annotiertes menschliches Wissen einzubringen Vorgefertigte Dialogmodelle zur Erkundung eines neuen Weges für die Integration von Wissen und Daten.
Das wird jeder finden, der sich intensiv mit dem Bereich KI beschäftigt Die semantische Lücke ist ein sehr herausforderndes Problem, das die Hilfe von Technologien wie Wissensgraphen erfordert, um der gesamten KI-Erkenntnis zu neuen Fortschritten zu verhelfen.
In diesem Austausch wird Xie Xiaohui, ein Experte für Online-Videotechnologie von Tencent, die hochmoderne Erforschung und Entwicklung des Verständnisses von Videoinhalten vorstellen. Der Inhalt umfasst den aktuellen Status und die Herausforderungen der Technologie zum Verstehen von Videoinhalten sowie die neueste Praxis des Verstehens von Videoinhalten im Geschäft von Tencent. Reservierungsmethode
zu betreten. Befolgen Sie die Anweisungen zum vollständigen Ausfüllen und Senden der Informationen, um die Registrierung abzuschließen.
Scannen Sie den QR-Code, um der offiziellen Gruppe der Konferenz beizutreten, an der Lotterie teilzunehmen und exquisite Geschenke wie SONY-Lautsprecher, Bingdundun und KI-Technologiebücher sowie rote Umschläge zu gewinnen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man Algorithmusmodelle innoviert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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