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什么是AIGC?什么是大模型?具體有什么應用?

AIGC是人工智能大模型計算(Artificial Intelligence Grand Challenge)的縮寫,它指的是利用超級計算機、云計算等技術,訓練和優化具有數億甚至數十億參數的深度學習模型。這些大模型能夠在自然語言處理、圖像識別、語音識別等領域取得非常出色的表現。


下面我們來詳細了解一下什么是大模型以及其應用。


什么是大模型?


傳統的深度學習模型通常擁有幾百萬到幾千萬個參數,而大模型則可以達到數億或數十億個參數。為了訓練和優化這樣龐大的深度學習模型,需要運用超級計算機和云計算集群等強大的計算資源。


例如,OpenAI在2019年推出了一款由1.5萬億個參數組成的自然語言處理模型GPT-2,該模型可以產生非常流暢、連貫且逼真的文章、對話等自然語言內容。而2020年6月,OpenAI又發布了更加龐大的GPT-3,其擁有1.75萬億個參數,并成功實現了更為廣泛和復雜的自然語言處理任務。


除此之外,在圖像識別、語音識別等領域也存在著各種不同規模和復雜程度的大模型。


具體有哪些應用?


隨著近年來人工智能技術迅速發展,在各行各業都涌現出了眾多應用場景。下面列舉幾個使用大模型進行人工智能研究與應用項目:


1.自然語言處理


在自然語言處理領域中,利用AIGC可建立一個基于海量文本數據集訓練出來的超級NLP(Natural Language Processing)系統。這類系統可以實現自動文本摘要、機器翻譯、問答系統等功能,并在實際應用中達到極高水平。例如阿里巴巴發布了由7000億參數構建而成的龍脈NLP預訓練系統,該系統可以支持56種不同類型任務,并取得很好效果。


2.圖像識別


利用AIGC可構建出一個包含數千萬/億甚至更多數量級圖片標注信息和圖像數據集合成而成數據集進行圖像分類/檢索/分割/生成/修復等操作。比如Facebook早期注意力機制CNN網絡AttentionNet就是包含16層7400萬參數;Google Inception-v4網絡就包含42層15000多萬個參數;谷歌AlphaGo中采用1000層神經元組成神經網絡GaveNets也被認為是其中之一最先進最牛逼之一。


3.語音識別


基于AIGC技術進行訓練后可創建一個最先進最強勁聲音信號分析與識別引擎。例如微軟Research Asia所開發獨家所有權DeepScribe轉寫技術基于LSTM+CTC并采取目前全球最先進創新性閃電式Wavenet WaveRNN聲音生成技術;阿里巴巴AthenaCore聲音合成引擎;華為HiAI引擎等等都是商業上已經投入使用或者正在積極推進中。


總結:


AIGC作為目前人工智能技術重要方向之一,具有廣泛應用場景,并且正在快速發展壯大中。未來隨著計算資源越來越便宜以及硬件設備性能越來越強勁,我們相信AIGC會帶給我們更多驚喜!