アルゴリズムモデルを革新する方法

デジタル変革の進展に伴い、分散型・非集中型の AI モデルとアルゴリズムの需要がますます顕著になり、さまざまなアルゴリズムとモデルを有機的に組み合わせることが実用化の主流の選択肢となっています。さらに、マルチモダリティ、教師なし、解釈可能性、自己学習、自己進化などはすべて、現在の AI 分野で焦点を当てる必要がある研究の方向性です。

それでは、AI 分野におけるこれらの「魂」機能の新たな発展とは何でしょうか?国内外のAI大手は、実際の実装においてどのようにしてモデルのパフォーマンスを最大化しているのでしょうか？人工知能アルゴリズム モデルの開発と最先端の探索を理解したい場合は、AISummit の「アルゴリズム モデルのイノベーション」特別セッションを見逃すことはできません。

サミットの特別セッション

8月6日から7日にかけて、AISummitグローバル人工知能技術カンファレンスが予定通り、AISummitの公式ウェブサイトでオンラインライブブロードキャストの形で開催されます。会議には 100,000 人が参加すると予想されます。 「Drive・Innovation・Digital Intelligence」をテーマとしたこのカンファレンスは、主にミッドエンドからハイエンドのテクノロジー管理者やテクノロジー企業の技術実務者、デジタルインテリジェンス変革に取り組む経営者、デジタルインテリジェンス変革に関心のある人々や起業家を対象としています。人工知能の分野。このカンファレンスには、有名なインターネット技術企業からの約100人の技術エリート、デジタルインテリジェンス変革期にある伝統的な企業の経営者、最先端の学術機関からの専門家や学者が招待され、人工知能の業界の推進力について共同で議論されます。テクノロジー、人工知能時代の「デジタル インテリジェンス」の波について話しましょう。

AISummit カンファレンスの今号の「アルゴリズム モデルのイノベーション」特別セッション では、Byte、Kuaishou、Alibaba Damo Academy、Tencent の多くの上級技術リーダーや業界専門家が主催しました。ビジネス実務の観点から、機械学習アルゴリズムモデルの革新に関する先進事例や技術的考え方を共有します。

トピックの詳細

トピック 1: バイト AI 機械翻訳テクノロジーの応用と課題

スピーカー: Wang Mingxuan 代表Jiedu AI Lab の機械翻訳

コンテンツ プレビュー:

現在、機械翻訳は情報公開や情報交換など多くの場面で利用可能となり、人工知能技術も向上しています。機械翻訳は、情報コンテンツの作成に加えて、希少なリソースの翻訳、多言語翻訳、章の翻訳など、依然としていくつかの課題に直面しています。しかし、機械翻訳の将来においては、データ量の増加、統一表現の確立、新たな機械翻訳パラダイムの創出などが依然として解決すべき課題となっています。

この共有は、ByteDance AI Lab の機械翻訳責任者、Wang Mingxuan によって行われました。Wang Mingxuan は、Byte AI 機械翻訳テクノロジーの応用と、機械翻訳が直面するであろう課題をもたらしました。未来。

トピック 2: Kuaishou のショート ビデオが推奨するオンデバイス再配置システム

## スピーカー: Ding Weijie Kuaishou シニア アルゴリズム エキスパート

コンテンツ プレビュー:

クラウドにデプロイされた主流のレコメンデーション システムは分レベルでほぼリアルタイムを実現できますが、エンドにデプロイされたレコメンデーション システムはそのリンク特性の恩恵を受けます。数秒以内にリアルタイムのフィードバックを実現します。

この共有では、Kuaishou の短編ビデオ推奨システムにおけるエンドツーエンドのリアルタイム再配置のアプリケーションとイノベーションをいくつかの側面から紹介します。

( 1) エンドツーエンドの再配置システムの独自のインフラストラクチャ、非常に小さいコンピューティング能力と帯域幅の制約の下でクラウドと組み合わせたモデル選択ソリューション;

# (2 ) エンドツーエンドの再配置システムの独自のモデリング方法、非常に小さなパラメータ空間の制限の下、特徴量エンジニアリングとモデル構造の改良により、単一点予測の AUC 評価は公開されている SOTA アルゴリズムよりも大幅に優れています。

(3) オンエンド並べ替えシステムの独自のソート機構、極めて狭い候補空間の制限下でのリストワイズソート方式の洗練された処理。

トピック 3:

アリババの大規模な事前トレーニング対話モデルの実践

スピーカー: Li Yongbin、アリババ DAMO アカデミーの上級アルゴリズム専門家、対話インテリジェンス技術 担当者

コンテンツプレビュー:

人間の知識を事前学習モデルにどのように注入し、知識とデータを有機的に統合できるかは常に難しい問題でしたAI研究で。モデルは 1 つのタスクしか解決できず、汎用性が低いことは AI の大きな問題です。

事前トレーニングされたモデルが解決策になる可能性があり、1 つの例から推論を導き出し、さまざまなタスクを解決できます。

しかし、知識の注入は簡単ではありません。知識の桁​​数はラベルなしのデータよりもはるかに小さいため、単純な混合によって知識が圧倒されたり、深刻な過剰適合が発生したりする可能性があります。

半教師あり学習を使用して事前トレーニングされた対話モデルに知識を注入し、知識とデータの有機的な統合を実現することは、人間とコンピューターの対話の分野で事前トレーニングされたモデルに知識を注入する最初のソリューションになります。 。

この共有は、Alibaba DAMO Academy の上級アルゴリズム専門家であり、会話型インテリジェンス技術の責任者である Li Yongbin によって提供され、アリババの大規模なトレーニング対話モデルの実践と、半教師ありの使用方法を説明します。注釈付きの人間の知識を事前トレーニングに注入する方法を学習し、知識とデータの統合のための新しい道を探索するための対話モデル。

トピック 4: ビデオ コンテンツ理解の探索と開発

スピーカー: Xie Xiaohui、Tencent オンライン ビデオ テクノロジー エキスパート

コンテンツ プレビュー:

AI の分野に深く関わっているすべての 人は、セマンティック ギャップが非常に困難な問題であり、ナレッジ グラフとナレッジ グラフを使用する必要があることに気づくでしょう。 AI 全体が新しい進歩を認識できるようにするその他のテクノロジー。

この共有では、Tencent のオンライン ビデオ テクノロジの専門家である Xie Xiaohui が、ビデオ コンテンツの理解に関する最先端の探索と開発について共有します。内容には、ビデオコンテンツ理解技術の現状と課題、テンセントのビジネスにおけるビデオコンテンツ理解の最新実践などが含まれる。

予約方法

クリックして

AISummit Global Artificial Intelligence Technology Conference 公式 Web サイトに入り、画面の指示に従って必要事項を入力し、送信してください。登録。

QR コードをスキャンしてカンファレンスの公式グループに参加し、抽選に参加すると、SONY スピーカー、Bingdundun、AI 技術書籍などの豪華なプレゼントやレッドが当たります封筒。

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