Cinq grandes tendances du deep learning en 2022
Le deep learning peut être défini comme une forme d'apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones artificiels qui utilise plusieurs couches de traitement afin d'extraire progressivement des informations meilleures et plus avancées à partir des données. Il s’agit essentiellement d’une application plus sophistiquée des plateformes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.
Voici quelques-unes des tendances les plus en vogue en matière d'apprentissage profond :
Mise à l'échelle des modèles
Actuellement, une grande partie de l'enthousiasme suscité par l'apprentissage profond se concentre sur la mise à l'échelle de grands modèles relativement généraux, désormais connus sous le nom de modèles de base. Ils démontrent des capacités surprenantes telles que générer du texte nouveau, générer des images à partir de texte et générer des vidéos à partir de texte. Toute technique qui étend un modèle d’IA ajoute plus de capacités au deep learning. Cela se reflète dans les algorithmes qui vont au-delà des simples réponses pour proposer des réponses et des actions à multiples facettes qui approfondissent les données, les préférences et les actions potentielles.
Élargissement des limites d'échelle
Cependant, tout le monde n'est pas convaincu que la mise à l'échelle des réseaux de neurones continuera à donner des résultats. Il y a un débat sur la mesure dans laquelle nous pouvons aller en matière de renseignement en fonction uniquement de l’échelle.
Les modèles actuels sont limités à plusieurs égards, par exemple par ce qui peut être réalisé en utilisant uniquement les réseaux de neurones et par les nouvelles façons qui seront découvertes pour combiner les réseaux de neurones avec d'autres paradigmes d'IA.
Formation sur l'IA et les modèles
L'intelligence artificielle ne consiste pas à obtenir des informations instantanées. Les plateformes d’apprentissage profond prennent du temps pour analyser des ensembles de données, identifier des modèles et commencer à tirer des conclusions largement applicables dans le monde réel. La bonne nouvelle est que les plateformes d’IA évoluent rapidement pour répondre aux besoins de formation des modèles.
Les plateformes d'intelligence artificielle connaissent une innovation fondamentale et atteignent rapidement le même niveau de maturité que l'analyse de données, plutôt que de prendre des semaines pour en apprendre suffisamment pour être utiles. À mesure que les ensembles de données augmentent, les modèles d'apprentissage profond deviennent de plus en plus gourmands en ressources, nécessitant d'énormes quantités de puissance de traitement pour effectuer des millions de prédictions, de validations et de recalibrages. Les unités de traitement graphique s'améliorent pour gérer ce calcul, et les plates-formes d'IA évoluent pour répondre aux exigences de formation des modèles. Les entreprises peuvent également améliorer leurs plateformes d'IA en combinant des projets open source et des technologies commerciales.
Les compétences, la vitesse de déploiement, les types d'algorithmes pris en charge et la flexibilité du système doivent être pris en compte lors de la prise de décisions.
Charges de travail conteneurisées
Les charges de travail d'apprentissage en profondeur sont de plus en plus centralisées, prenant ainsi en charge les opérations autonomes. La technologie des conteneurs offre aux organisations une isolation, une portabilité, une évolutivité illimitée et un comportement dynamique dans MLOps. En conséquence, la gestion de l’infrastructure d’IA deviendra plus automatisée, plus simple et plus conviviale qu’auparavant.
La conteneurisation est essentielle et Kubernetes aidera les MLOps cloud natifs à s'intégrer à des technologies plus matures. Pour suivre cette tendance, les entreprises peuvent faire fonctionner leurs charges de travail d’IA aux côtés de Kubernetes dans des environnements cloud plus flexibles.
La modélisation prescriptive est meilleure que la modélisation prédictive
La modélisation a traversé de nombreuses phases au cours des dernières années. Les premières tentatives ont tenté de prédire les tendances à partir de données historiques. Cela a une certaine valeur, mais ne prend pas en compte des facteurs tels que les circonstances, les pics soudains de trafic et les changements dans les forces du marché. En particulier, les données en temps réel n’ont joué aucun rôle réel dans les premiers efforts de modélisation prédictive.
Alors que les données non structurées deviennent de plus en plus importantes, les entreprises souhaitent les exploiter pour en tirer des informations. À mesure que la puissance de traitement augmente, l’analyse en temps réel devient soudainement importante. Les quantités massives de données générées par les médias sociaux ont accru la demande de traitement d’informations en temps réel.
Qu'est-ce que cela a à voir avec l'IA, l'apprentissage profond et l'automatisation
De nombreuses implémentations actuelles et antérieures de l'IA dans les industries s'appuient sur l'IA pour informer les humains de certains événements attendus, et les humains disposent alors des connaissances expertes nécessaires pour savoir quelles actions entreprendre . Un nombre croissant de fournisseurs se tournent vers l’intelligence artificielle, capable de prédire les événements futurs et d’agir en conséquence.
Cela ouvre la porte à des réseaux d’apprentissage profond plus efficaces. Alors que les réseaux neuronaux multicouches continuent d’utiliser des données en temps réel, l’intelligence artificielle peut être utilisée pour alléger de plus en plus la charge de travail des humains. L’apprentissage profond peut être utilisé pour prendre des décisions prédictives basées sur des données historiques, en temps réel et analytiques, plutôt que de soumettre des décisions à des experts humains.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
AlphaFold 3 est lancé, prédisant de manière exhaustive les interactions et les structures des protéines et de toutes les molécules de la vie, avec une précision bien plus grande que jamais
Jul 16, 2024 am 12:08 AM
Editeur | Radis Skin Depuis la sortie du puissant AlphaFold2 en 2021, les scientifiques utilisent des modèles de prédiction de la structure des protéines pour cartographier diverses structures protéiques dans les cellules, découvrir des médicaments et dresser une « carte cosmique » de chaque interaction protéique connue. Tout à l'heure, Google DeepMind a publié le modèle AlphaFold3, capable d'effectuer des prédictions de structure conjointe pour des complexes comprenant des protéines, des acides nucléiques, de petites molécules, des ions et des résidus modifiés. La précision d’AlphaFold3 a été considérablement améliorée par rapport à de nombreux outils dédiés dans le passé (interaction protéine-ligand, interaction protéine-acide nucléique, prédiction anticorps-antigène). Cela montre qu’au sein d’un cadre unique et unifié d’apprentissage profond, il est possible de réaliser
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
