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语义理解核心技术揭秘百度AI快车道第五期开营_千亿体育娱乐
时间:2021-02-18 来源:千亿体育娱乐 浏览量 23071 次
本文摘要:在这个千变万化的时代,人工智能被视为第四次工业革命的核心驱动力。

在这个千变万化的时代,人工智能被视为第四次工业革命的核心驱动力。而深度自学习技术的蓬勃发展,将人工智能推向了工业化大生产阶段,为人类构建了更大的价值。

早在2016年百度世界大会上,百度就宣布PaddlePaddle为开源,这标志着国内第一个也是唯一一个功能完善的开源端到端深度自学平台。Flying oar是一个集成核心框架、工具组件和服务平台的端到端开源深度自学平台。

在飞桨的服务平台层面,还有一个定制化的培训和服务平台EasyDL,其目标是让零算法基础的用户能够基于自己的业务市场需求和数据,慢慢地训练自己的定制AI模型。图片:百度飞行板全景图飞行板核心框架层开辟了一整套R&D、培训、预测能力,开辟了70多个经真实商业场景测试的官方模型,包括视觉、自然语言、推荐等几个核心技术领域。

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面向工业应用的中文NLP工具集—— PaddleNLP,在任务层面用一套共享的骨架代码构建自然语言处理领域的各种模型,使得网络更加灵活。飞桨模型库发布了中文语义解释模型——ERNIE,在中文自然语言处理任务中发挥了全面的引领作用,大大增强了模型的语义响应能力,在于中效实际应用中取得了显著的效果。飞桨获取的视频识别工具集涵盖了主流的简单序列建模算法和端到端的视频识别模型,为开发者解决视频分类、视频定位等问题提供了一系列技术解决方案。

基于飞桨明显的优势和强大的功能,百度的组织积极开展AI快车道——企业深度自学空战营,先后在北京、上海举办了“图像检索”、“目标检测”、“转诊系统”等专题课程。来自百度脑技术生态和深度自学平台的资深R&D人员受邀分享百度深度自学的研究和应用,充满干货和卓越启示,让大家切身感受到深度自学空战技能的重要性。如今,空战大队已经积极开展到第五阶段。

在本次空战营的“语义解读”课题的介绍和实践过程中,很多开发者深入参与了涉及技术的交流实践活动。图片:百度AI快轨——“语义解读”专场。如果说人工智能的核心是理解,那么理解的核心技术之一就是“语义解释”。百度的语义解释技术包括灵活性标准化、多层次语义建模、对特定任务的语义兼容。

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近年来,利用大规模无监督语料库训练获得标准化语义以响应真实训练模型,并对特定任务进行参数微调,已经取得了近乎超级SOTA的效果。这种基于真实训练的语义解释技术受到了更多的关注。

在AI快车道的交流学习中,百度脑科技生态与自然语言处理部的R&D资深人员首先讲解了飞桨的全貌,然后围绕“语义解读”讲解了NLP的发展现状和以往的模型,并分享了PaddlePaddle)ERNI模型。据报道,ERNIE是百度开发的科学知识增强的语义解释模型。该模型通过掩蔽词、实体等语义单元,可以使模型自学习原始概念的语义反应和现实世界的语义关系,从而解决了其他模型“主要讨论完整的语言信号,很少使用语义科学知识单元建模”的问题。比如在“哈尔滨是黑龙江省省会,国际冰雪文化名城”这句话中,Google的BERT模型可以通过“哈”和“斌”的部分共现来区分“儿”字,但模型并没有自学到与“哈尔滨”相关的科学知识。

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百度的ERNIE通过交流自学单词和实体,使得模型需要对“哈尔滨”和“黑龙江”的关系进行建模,可以教导“哈尔滨”是“黑龙江”的首府,“哈尔滨”是冰雪城市,从而加强机器对人类语言的解读。在活动现场,来自所有企业的学生进行了激烈的对话。有一位医学领域的同学回应说,他的工作领域已经使用了NLP语义解释技术,并有计划将飞来桨框架应用到自己的实际业务中,还对相关技术和讲师进行了探索。

当日AI快车道的自学活动也决定了具有挑战性的实践中产阶级,以“培养行业领先的情感分类模型”为任务。在现场,在全体同学的带领下,完成了实习挑战,称当天的课程“技术装备先进经验丰富,干货满满”。

当其中一个学生拒绝接受独家采访时,他说:“来之前我跟百度说是中文领域自然语言处理的龙头企业,现在看起来很高兴你来了”。图片:百度AI快轨第五导师指导学员进行练习。

运营商百度AI快轨企业深度自学空战营是一家面向AI技术市场需求企业的算法工程师。建筑师团队慢慢获得它,并将其应用到培养计划中。结合百度自身的深度自学技术实践经验,获得对其他企业的帮助。计划的自学内容涵盖了6套工程实施与深度自学技术融合的详细计划,涵盖了百度领先的AI技术和业务应用于场景理解和分析的一个领域,如OCR、精密仪器质量检验、经典场景推荐与排序、遥测图像处理等。

基于百度深度自学框架了解飞桨的性能优势、模式优势、生态优势;百度的自主研究和顶级学术会议对算法和实用训练模型进行了详细的讲解,以及与案例和算法紧密联系的在线实验。有了“短而快”的课程,业务问题定位、框架、算法在培训中的缓慢应用,会给更好的企业带来深度的自主学习技术和经验分享。


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