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阿里巴巴、智源研究院、清華大學(xué)聯(lián)合發(fā)布國內(nèi)超大預(yù)訓(xùn)練AI模型

新聞
1月12日,阿里巴巴、智源研究院、清華大學(xué)等聯(lián)合研究團(tuán)隊發(fā)布面向認(rèn)知的超大規(guī)模新型預(yù)訓(xùn)練模型“文匯”。

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1月12日,阿里巴巴、智源研究院、清華大學(xué)等聯(lián)合研究團(tuán)隊發(fā)布面向認(rèn)知的超大規(guī)模新型預(yù)訓(xùn)練模型“文匯”。該模型不僅能提升AI的理解能力,還可基于常識實現(xiàn)AI創(chuàng)作,未來將應(yīng)用于文本理解、人機交互、視覺問答等場景。

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與傳統(tǒng)AI訓(xùn)練需要人工標(biāo)注數(shù)據(jù)不同,面向認(rèn)知的預(yù)訓(xùn)練語言模型提供了一種全新的學(xué)習(xí)思路,即AI首先自動學(xué)習(xí)大量語言文字和圖像數(shù)據(jù),記憶和理解其中的信息以及人類語言表述的規(guī)律后,再進(jìn)一步學(xué)習(xí)專業(yè)領(lǐng)域知識,從而讓AI同時掌握常識和專業(yè)知識。

此次發(fā)布的“文匯”是目前國內(nèi)規(guī)模最大的預(yù)訓(xùn)練模型,參數(shù)量級達(dá)113億,采用阿里自研的統(tǒng)一多種并行策略的高性能分布式框架,使用模型并行、流水并行、數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練進(jìn)行分布式訓(xùn)練。“文匯”突破了多模態(tài)理解與多模態(tài)生成兩大難題,可輕松理解文本圖像信息,并能完成創(chuàng)造性任務(wù)。例如,僅需輸入詩歌題目、朝代以及作者,“文匯”即可自動生成仿古詩詞。目前,“文匯”已支持基于認(rèn)知推理的多種自然語言及跨模態(tài)應(yīng)用任務(wù),部分應(yīng)用即將上線。

阿里巴巴、智源研究院、清華大學(xué)聯(lián)合發(fā)布國內(nèi)最大預(yù)訓(xùn)練AI模型

模型可根據(jù)詩歌題目、朝代以及作者自動生成詩歌

達(dá)摩院2020十大科技趨勢曾提到:AI已經(jīng)在“聽、說、看”等感知智能領(lǐng)域達(dá)到或超越了人類水準(zhǔn),但其邏輯推理能力依舊處于初級階段,多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型是實現(xiàn)感知智能向認(rèn)知智能跨越的關(guān)鍵基礎(chǔ)。達(dá)摩院智能計算實驗室負(fù)責(zé)人周靖人表示,“預(yù)訓(xùn)練語言模型是過去70多年以來最具創(chuàng)新的自然語言模型之一,其模型設(shè)計難度也遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)模型,達(dá)摩院研究團(tuán)隊將持續(xù)攻克算法及系統(tǒng)工程難題,加速人工智能走向認(rèn)知智能。”

作為國內(nèi)最早投入認(rèn)知智能研究的科技公司之一,阿里巴巴已有30多個研究成果被國際頂級會議收錄,獲得世界人工智能大會最高獎項—SAIL獎,與清華大學(xué)聯(lián)合獲得國家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎二等獎,旗下圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架Graph Learn已面向全球開源,可減少模型的算力、存儲資源消耗,同時縮短算法開發(fā)上線周期。

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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