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谷歌研发出AI多功能模型:能处理语音图像多种任

  谷歌研发出AI多功能模型:能处理语音图像多种任务

  位于加州山景城的谷歌总部

   据外媒报道,谷歌研发了一种 能学习所有任务的多功能模型 ,在AI领域取得巨大进步。

   近日,谷歌低调发布了一份学术论文,在论文中描绘了机器学习的蓝图。谷歌研发新的机器学习系统,它被称为 能学习所有任务的多功能模型 ,这一模型为以后的研究提供了一个模板,即如何创造一个能够很好地处理多个任务的机器学习模型。

   正如谷歌研究人员所称的那样, 多功能模型 接受了各种各样的任务训练,包括翻译、语言解析、语音识别、图像识别和目标检测。虽然它的结果并没有显示出对现有方法的根本性改进,但至少表明,在不同的任务上训练机器学习系统有助于提高它的整体性能。

   相比只是在单一运算机器上进行了训练, 多功能模型 在机器翻译、语音和语法分析方面的准确性都得到了提高。

   谷歌的论文可以为未来机器学习系统的开发提供一个案例,这些系统可以更广泛地被应用,而且也可能它比目前市场上大部分的狭义解决方案都要准确。更重要的是,这些技术(或它们衍生的)可以帮助减少训练可行的机器学习算法所需的训练数据量。

   该团队的研究结果表明,当 多功能模型 接受了它所能完成的所有任务时,它的准确性就会随着训练数据的减少而提高。这很重要,因为在某些领域很难积累足够多的训练数据。

   然而,谷歌并没有宣称拥有一种可以同时学习所有任务的算法。正如它的名字所暗示的那样, 多功能模型 是为应对不同挑战而量身定制的系统,以及帮助直接输入这些专家算法的系统。这项研究的确表明,谷歌采取的方法可能对未来开发不同领域的同类型系统有所帮助。

   同样值得注意的是, 多功能模型 还有大量的测试要做。谷歌的搜索结果还没有被证实,而且很难知道这项研究如何推广到其他领域。谷歌的大脑团队已经承诺开放 多功能模型 的源代码,让更多的人去尝试,但没有给出具体的开放。

   对于 多功能模型 ,谷歌也有一些明显的改进思路。谷歌团队指出,他们没有花很多时间优化系统的一些固定参数(在机器学习中被称为 超参数 ),而未来调参优化将有助于提高准确性。

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