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澳博网投:模型适应和分布式训练

时间:2021/7/13 9:29:28  作者:  来源:  浏览:22  评论:0
内容摘要:“引入语音模态的多模态预训练模型,可以实现常见图片、语音和文本的空间表征和利用,直接实现三种模态的统一表征。”徐波说,这值得强调。是的,该平台首次实现了“图像产生声音”和“图像由声音产生”的现实,为更广泛、更多样化的下游任务提供基于模型的支持,允许人工智能为视频、语音广播、标题摘要和海报配音。在更多的场景中实现应用程序...

“引入语音模态的多模态预训练模型,可以实现常见图片、语音和文本的空间表征和利用,直接实现三种模态的统一表征。”徐波说,这值得强调。是的,该平台首次实现了“图像产生声音”和“图像由声音产生”的现实,为更广泛、更多样化的下游任务提供基于模型的支持,允许人工智能为视频、语音广播、标题摘要和海报配音。在更多的场景中实现应用程序,比如创建。

同时,研发团队还提出了弱关联三模态数据的统一语义表达,可以同时支持三个或任意两个模态弱关联数据进行预训练,有效降低了多模态数据采集和清理的成本。

“‘子洞太极’跨模式通用人工智能平台包括三大关键技术和六大核心能力。”徐波表示,多模态理解与生成、多任务统一建模、面向本地化三大关键技术:软硬件高效培训与部署、多模态预培训模型架构设计与优化。这六种核心能力分别体现在多模态统一表示和语义关联、跨模态内容转换和生成、训练前模型网络架构设计、标注受限自监督模型学习、模型适应和分布式训练、模型轻量级加速推理。

徐波表示,“大数据+大模型+多模态”将改变目前单一模型对应单一任务的人工智能研发范式。多模态大型模型将成为不同领域的通用平台技术,是走向通用人工智能的道路。该勘探具有广阔的应用前景。

与此同时,全栈本地化通用人工智能平台的实践将导致人工智能研发规则发生重大变化,并逐渐形成壁垒,哪个对我国实现人工智能领域的技术创新、占领核心技术具有重要的战略意义.


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