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澳博投注网:未来的机遇和挑战是什么

时间:2021/10/8 10:02:40  作者:  来源:  浏览:0  评论:0
内容摘要:近日,包括斯坦福大学李菲菲在内的百余位学者联合发表了一篇文章《基础模型的机遇与挑战》,探讨了在基础模型成为趋势的环境下,人工智能基础模型发展所面临的机遇与挑战。文章指出,基础模型的应用使得自监督学习+预训练模型的微调和适应方案逐渐成为主流,并带来了agent认知能力的提高。但与此同时,由于基础模型的任何改进都会很快覆盖...

近日,包括斯坦福大学李菲菲在内的百余位学者联合发表了一篇文章《基础模型的机遇与挑战》,探讨了在基础模型成为趋势的环境下,人工智能基础模型发展所面临的机遇与挑战。文章指出,基础模型的应用使得自监督学习+预训练模型的微调和适应方案逐渐成为主流,并带来了agent认知能力的提高。但与此同时,由于基础模型的任何改进都会很快覆盖整个AI社区,潜在的危险是基础模型的缺陷也会被所有下游模型继承。

斯坦福大学学者提到的基本模型在国际上也被称为预训练模型,国内研究者也称大模型。那么,什么是大型人工智能模型?与小型模型相比,它有什么优势?为什么大型模型会成为一种趋势,在这个行业中有哪些应用?未来的机遇和挑战是什么?

像发电厂一样源源不断地提供“情报来源”最近,在人工智能行业和学术界,“大模型”成为了一个高银幕率的词汇。一个需要更多计算能力和更大数据集的大型模型,为什么它可能是未来人工智能的最佳合作伙伴?这始于AI开发者的挫折和坎坷。

深度学习技术兴起近10年来,人工智能模型基本上是针对特定应用场景训练的小模型。小模型采用特定领域的标记数据进行训练,通用性较差。它通常不适用于其他应用场景,需要重新培训。此外,小模型的训练方法基本上是“手工作坊”,有太多的手工调优任务,需要大量的人工智能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。如果在某些应用场景中数据量较小,训练的模型的准确性就会不尽如人意。


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