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新金蟾捕鱼下载:AI模型像发电厂一样不断供应智力源

时间:2021/10/8 14:11:26  作者:  来源:  浏览:13  评论:0
内容摘要:在深度学习技术兴起近10年的时间里,人工智能模型基本上是针对特定应用场景训练的小模型。小模型是用特定领域标记的数据进行训练的,普适性差,往往不适用于其他应用场景,需要再训练。此外,小模型的培训模式基本上是“手工车间式”,参数调整和优化的手工工作太多,需要大量的AI工程专业人员来完...
在深度学习技术兴起近10年的时间里,人工智能模型基本上是针对特定应用场景训练的小模型。小模型是用特定领域标记的数据进行训练的,普适性差,往往不适用于其他应用场景,需要再训练。此外,小模型的培训模式基本上是“手工车间式”,参数调整和优化的手工工作太多,需要大量的AI工程专业人员来完成。同时,传统的模型训练需要大规模的标注数据。如果某些应用场景的数据量较小,训练模型的精度就会不理想。

“这些小模型的问题导致了当前AI开发的整体高成本和低效率。由于人工智能人才短缺和人工智能成本高,这些小模型的问题阻碍了行业用户采用人工智能技术,成为人工智能纳入的障碍。”北京致远人工智能研究院院长黄铁军在接受《科技日报》采访时指出。

虽然,在全球目前“千家万户大冶炼模式”的热闹景象中,但这种“自产自销”的车间方式显然不符合现代工业发展的规律。

黄进一步解释:“大模型可以解决这些问题,它的泛化能力强,可以做‘常识’,同一个模型使用少量数据进行微调或不微调都可以完成多个场景的任务,中小企业(smes)可以直接调用,不需要聘请专业人员进行大量人工智能算法应用开发,大大降低中小企业发展门槛,促进人工智能技术的实施。”

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