Comment innover dans les modèles d'algorithmes

Avec les progrès de la transformation numérique, la demande de modèles et d'algorithmes d'IA distribués et décentralisés est devenue de plus en plus importante, et la combinaison organique de différents algorithmes et modèles est devenue un choix courant dans les applications pratiques. Par ailleurs, la multimodalité, le non supervisé, l’interprétabilité, l’auto-apprentissage, l’auto-évolution, etc. sont autant d’axes de recherche sur lesquels il faut se concentrer dans le domaine actuel de l’IA.

Alors, quelles sont les nouveautés de ces fonctionnalités « soul » dans le domaine de l'IA ? Comment les grands géants nationaux et étrangers de l’IA maximisent-ils les performances des modèles dans leur mise en œuvre réelle ? Si vous souhaitez comprendre le développement et l'exploration de pointe des modèles d'algorithmes d'intelligence artificielle, la session spéciale AISummit « Innovation of Algorithm Models » est à ne pas manquer !

Session spéciale pour le sommet

Les 6 et 7 août, la conférence mondiale sur les technologies d'intelligence artificielle AISummit se tiendra comme prévu sous la forme d'une diffusion en direct en ligne sur le site officiel de la conférence. On s'attend à ce que 100 000 personnes y participent. assister à la conférence. Ayant pour thème "Drive·Innovation·Digital Intelligence", cette conférence s'adresse principalement aux responsables technologiques de milieu et haut de gamme et aux praticiens techniques des entreprises technologiques, aux chefs d'entreprise en cours de transformation de l'intelligence numérique, ainsi qu'aux personnes et entrepreneurs intéressés par le domaine de l'intelligence artificielle. La conférence invitera également près d'une centaine d'élites techniques d'entreprises de technologie Internet bien connues, de dirigeants d'entreprises traditionnelles en période de transformation numérique, ainsi que d'experts et d'universitaires d'institutions universitaires de pointe, à discuter ensemble des forces motrices de l'intelligence artificielle dans l'industrie et à discuter Innovations de pointe en matière d’intelligence artificielle. Technologie, parlons de la vague de « l’intelligence numérique » à l’ère de l’intelligence artificielle.

Lors de cette conférence AISummit, lors de la session spéciale « Innovation des modèles d'algorithmes », de nombreux dirigeants techniques de haut niveau et experts de l'industrie de Byte, Kuaishou, Alibaba Damo Academy et Tencent discuteront du point de vue des pratiques commerciales. cas avancés et réflexion technique sur l’innovation des modèles d’algorithmes d’apprentissage automatique.

Détails du sujet

Thème 1 : Applications et défis de la technologie de traduction automatique Byte AI

Intervenant : Wang Mingxuan, responsable de la traduction automatique au ByteDance AI Lab

Aperçu du contenu :

La traduction automatique d'aujourd'hui a pu être utilisée dans de nombreux scénarios tels que la diffusion et l'échange d'informations. La technologie de l'intelligence artificielle a amélioré la création de contenu informatif. Cependant, la traduction automatique est encore confrontée à certains défis, tels que la traduction de ressources rares, la traduction multilingue, les chapitres. traduction, etc Cependant, l’augmentation de la quantité de données, l’établissement d’une représentation unifiée et la création d’un nouveau paradigme de traduction automatique restent des problèmes qui doivent être résolus dans l’avenir de la traduction automatique.

Ce partage est réalisé par Wang Mingxuan, responsable de la traduction automatique chez Bytedance AI Lab, qui présente l'application de la technologie de traduction automatique Byte AI et les défis auxquels la traduction automatique sera confrontée à l'avenir.

Sujet 2 : Système de reclassement final pour les recommandations vidéo courtes de Kuaishou

Intervenant : Ding Weijie, expert senior en algorithme de Kuaishou

Aperçu du contenu :

Les systèmes de recommandation grand public déployés dans le cloud peuvent faire ce temps quasi réel au niveau minute, et le système de recommandation déployé à l'extrémité, grâce à ses caractéristiques de liaison, peut obtenir un retour d'information en temps réel au deuxième niveau.

Ce partage présente l'application et le travail innovant de reclassement en temps réel sur le système de recommandation de vidéos courtes Kuaishou sous plusieurs aspects :

(1) L'infrastructure caractéristique du re-classement en temps réel système de classement à la fin, dans un très petit Sous la limitation de la puissance de calcul et de la bande passante, le plan de sélection du modèle combiné avec le cloud

(2) La méthode de modélisation caractéristique du système de réarrangement de bout en bout, sous la limitation ; d'un espace de paramètres extrêmement petit, le raffinement de l'ingénierie des fonctionnalités et du traitement de la structure du modèle, l'évaluation AUC de la prédiction en un seul point est nettement meilleure que l'algorithme SOTA publié

(3) Le mécanisme de tri caractéristique du réarrangement final ; système, dans le cadre de la limite d'espace candidat extrêmement petite, le raffinement du schéma de tri par liste est à gérer.

Sujet 3 : Pratique du modèle de dialogue de pré-formation à grande échelle d'Alibaba

Intervenant : Li Yongbin, expert senior en algorithme à l'Académie Alibaba DAMO et responsable de la technologie d'intelligence du dialogue

Aperçu du contenu :

Comment injecter les connaissances humaines dans la pré-formation Les modèles de formation permettant d'intégrer de manière organique les connaissances et les données ont toujours été un problème difficile dans la recherche sur l'IA. Un modèle ne peut résoudre qu’une seule tâche, et une faible polyvalence est un gros problème en IA.

Le modèle pré-entraîné peut être la solution. Il peut tirer des conclusions à partir d'un exemple et résoudre diverses tâches.

Cependant, l'injection de connaissances n'est pas facile. Étant donné que les connaissances sont beaucoup plus petites que les données non étiquetées en termes d'ordre de grandeur, un simple mélange peut facilement conduire à un dépassement des connaissances ou à un grave surajustement.

Utiliser l'apprentissage semi-supervisé pour injecter des connaissances dans des modèles de dialogue pré-entraînés afin de réaliser l'intégration organique des connaissances et des données sera la première solution pour injecter des connaissances dans des modèles pré-entraînés dans le domaine du dialogue homme-machine.

Ce partage est fourni par Li Yongbin, expert senior en algorithmes à l'Alibaba DAMO Academy et responsable de la technologie de renseignement du dialogue, pour donner une explication pratique des modèles de dialogue à grande échelle et de formation d'Alibaba Comment utiliser l'apprentissage semi-supervisé pour injecter des annotations. connaissances humaines dans des modèles de dialogue pré-entraînés pour explorer Une nouvelle voie pour l’intégration des connaissances et des données.

Thème 4 : Exploration et développement de la compréhension du contenu vidéo

Conférencier : Xie Xiaohui, expert en technologie vidéo en ligne de Tencent

Aperçu du contenu :

Tous ceux qui sont profondément impliqués dans le domaine de l'IA découvriront que le fossé sémantique est un problème très difficile qui nécessite l'utilisation de technologies telles que les graphiques de connaissances pour aider l'ensemble de la cognition de l'IA à faire de nouveaux progrès.

Dans ce partage, Xie Xiaohui, un expert en technologie vidéo en ligne chez Tencent, partagera l'exploration et le développement de pointe de la compréhension du contenu vidéo. Le contenu comprend l'état actuel et les défis de la technologie de compréhension du contenu vidéo, ainsi que les dernières pratiques en matière de compréhension du contenu vidéo dans l'activité de Tencent. Méthode de réservation

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​AISummit Global Artificial Intelligence Technology Conference​

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