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“欧宝官网”智源研究院发布超大规模智能模型“悟道1.0”

发表于: 2021-06-21 01:27
本文摘要:[狩猎云网络(微信:Ilieyun)北京] 3月20日,北京西苑人工智能研究院举办“志远郭1.0艾研究成绩大会和大规模预测模型交流论坛”。在会议上,西源研究所发布了一个大型智能型号“吴1.0”。据报道,“吴1.0”是我国第一个大型智能模型系统。

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[狩猎云网络(微信:Ilieyun)北京] 3月20日,北京西苑人工智能研究院举办“志远郭1.0艾研究成绩大会和大规模预测模型交流论坛”。在会议上,西源研究所发布了一个大型智能型号“吴1.0”。据报道,“吴1.0”是我国第一个大型智能模型系统。

唐杰教授,西苑研究所学术研究所,引领清华大学唐杰,领导北京大学,清华大学,人民大学,中国科学院等100以上的科学家团队联合批评,并制作了一些国际 领先的AI技术突破,形成了大规模的智能模型培训技术系统,培训,包括中国,多模,认知,蛋白质预测,系列模型,勇于智能发展的最前沿,我们将建立我们的人工智能应用基础设施。与此同时,我们共同开发与龙头企业的工业级示范应用,加快大规模智能模型应用生态建设。此外,为了更好地促进“吴道”模型的研发,维护开发过程的领导者,这一版本,也建立了“吴道”由学术界和工业主要模型技术的9个顶级科学家组成。委员会。

委员会主任由清华大学唐杰教授送达。委员会包括:北京大学,院士,眼睛,清华大学院士,院长,人工情报教授,中华大学院长,中国黄米芝,计算机,清华大学计算机副教授,北京大学黄米义副教授 选举计算机研究所,第一级科学创始人元金辉,循环情报联合创始人杨志林。

“吴道”模式:旨在进一步探索一般的智能大会,从更重要的角度来看,志源研究所院长黄铁军教授介绍了“吴道”模型的研发的初衷。根据他,本轮人工智能浪潮的基本特征是“数据+格雷戈里+算法=模型”,模型集中了培训数据的内部定律,是一种实现人工智能应用的载体。近年来,人工智能的发展已经从“大炼油模型”到“炼油模型”,通过设计先进的算法,尽可能多的数据整合,总计大量,密集的土地训练模式大 企业数量,这是一种不可避免的趋势。西苑研究所主席的智能模型不仅大(主要反映参数),而且还满足各种应用的需求,这需要大量的技术挑战突破。

例如:如何提高训练模型,了解逻辑,意识,以及像人类的推理? 如何实现多模数据和信息,如地图,文本和视频,以及理解和建模的统一? 如何将中国人融入培训模型,以促进中国应用背景下的人工智能发展? 如何使预训练模型进入自然科研,并进一步实现当前超长/复合蛋白序列的建模和预测? 作为一种新型的研究机构,具有人工智能来源,西苑研究院于2020年10月正式推出了大型智能型号“吴道”项目,开发了大型超大培训模式,从一个进一步探索 更重要的视角。一般人工智能。同时,构建一个大规模的智能模型应用生态学,促进相关机构和个人开发人员,基于模型研发,为我国的实体经济产业升级服务。

“吴道1.0”:我国第一个大型智能型号会议,“吴道”模型技术委员会主任,西苑研究所副总委州唐杰教授,介绍了“吴”模型的战略布局和分阶段结果。据报道,“吴道1.0”推出了四个主要的模型研发。唐杰,西苑学术院长院长,介绍了“吴道”主要模型团队1.吴道文源:中国“吴道·文源”的预培训语言模型是“大规模预训练模式”作为一个 核心作为核心“,目标是建立与世界上最大的中国人作为核心的最大预培训语言模型。它已经实现了中英文主流语言的最佳处理能力。

在文本分类,情绪分析中 ,自然语言劣等,阅读理解等。任务超出了人均平均水平的平均水平,探讨了对普遍能力的自然语言理解,以及大脑灵感的语言模型。

目前,“吴道文源”模型参数号为260亿,具有若干能力,如身份,理解,检索,数值计算,多语言,以及覆盖开放式域应答,语法变化,情绪分析等 20主流中国自然语言处理任务,技术能力已经用GPT-3实施,达到了现有的中国生成模型的主要影响。2.吴道·文宇:第一批公共中国通用图形多模式预训练模型“吴道·文宇”是“超大型多模式预培训模式”,目标是突破基于组合 在地图上,文本和视频中的多模式数据预培训理论挑战,并最终产生多图形预训练模型和应用程序,并超过了多种评估应用中的国际最高性能。目前,“吴道文宇”的模型参数是10亿,基于开放来源收集的5000万图形,是第一个公共普通图形多模态预训练模型。

目前,模型绩效已达到国际领先水平,在中国公共多模式测试集AIC-ICC图像制作描述任务,得分比冠军团队高5%; 在相互检验任务中,得分比是最受欢迎的统一模型较高20%。“吴道·文宇”模型打开了外部API。在新闻发布会上,为了展示如何使用“吴文曲TEI”模式,志源研究所是中国人民大学,中国人民大学的共同建立,以及两组的名单,这是两个小的 基于模型的应用程序,“灵魂”“AI applet,您可以上传用户的照片,”AI Mood“applet可以使用图片和歌词之间的相关性来匹配用户上传的照片。

“吴道·文宇”模型自动匹配歌曲根据图3.吴伟文辉:中国的第一个超级训练模型“吴道·文汇”是“意识定向大规模新的训练模型”, 致力于从认知的角度研究普遍人工智能的一系列基本问题,重点是基于逻辑,意识和推理认知能力的进一步增强和开发,目标是发展数十亿到万亿水平 参数。超出国际培训模型的数量,更通用,性能和性能,并在形成认知智能生态的同时构建预培训模型系统。目前,“吴道文辉”模式的参数达到113亿元,在多个任务中“吴道文化”的表现已接近突破牵引试验。

它已达到AI诗歌,AI映射,AI生产视频,图形生成,图形检索,复杂的推理。例如,“吴道文化”模型可以应用于电子商务行业的商品副本的自动计算,在ALI电子商店进行微调,并输入以下图片。“吴道文辉”模型可以产生以下文本:旗袍是一种古典风格,不仅突出了女性优雅的气质,而且还有一个很好的修改数字。

这个旗袍采用经典的圆形颈部设计,穿着舒适,同时显示柔软的颈线,让您更加迷人。精致的刺绣过程使整个衣服看起来更精致,而且凸显了女性的魅力。“吴道·文辉”模型基于图片自动写出商品副本。

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此外,“吴道·文汇”已经取得了接近人类成为沉默试验。“吴道文辉”模型的自动诗歌“吴”模型也可以实现“识字地图”自动绘画。“威士威士忌”Dynastive“4. Guowu Dao·Dark:优异的蛋白质序列预测预测模型”吴道·Dracke“是”优异的蛋白质序列预测预测模型“,最终目标是遗传领域认知地图,它已经发展起来 亿参数和超长蛋白质序列的超大型预训练模型可以处理,并且在基本性能,解释和鲁棒性方面达到了世界领先水平。

目前,“吴道·痕迹”已根据蛋白质100GB UniPARC数据库培训完成了BERT模型,并根据人外周血5-10亿次完成人周围血液免疫细胞(25-30种)(25亿 30种)和10,000。药瓜的数据培训,同时构建培训软件框架并验证其可扩展性。

据唐杰教授说,“吴道”型号1.0发布,已完成培训大小为1000亿元和1000亿个参数,以及世界上第一个在许多国际评论中的审查,以及一些认可知道能力。今年,它还将发布随后的迭代版本,开放和在行业中使用。“吴道1.0”:建设大规模的预训练模型技术系统,实现了许多国际领先的AI技术突破科学研究,“吴1.0”型号逐步建设和改善整体规模预训练模型技术系统, 实现了一个国际领先的AI技术突破。

1.在基本表现方面,自然语言的理解和发电方面的更好表现,越野和文本了解和搜索等。(1)“吴道文辉”提出了一种新的训练前GLM,成为核心,打破了 BERT和GPT瓶颈,第一次历史上,单一模型对理解,一代和SEQ2SEQ的三个任务取得了最佳影响; 同样的培训,超越普通的预训练模型,如BERT,ROBERTA,T5。(2)“吴道·文宇”发布了第一批公共普通图形多模态预训练模型,以了解基于图形弱相关的“内涵信息”。

2.对于预训练模型,有效的算法(1)“吴道·文汇”提出了基于连续载体的微调方法,历史中的自回证模型在理解自编码模型中,以及 知识提取(喇嘛),Superglue短片已经获得了世界第一,性能提高超过20%; (2)“吴道·文汇”提出了逆提示算法,显着改善了语言模型的结果结果超出了最好的方式,是最好的方式,并且在问题和诗歌一代任务中,它接近人类 水平,而第一次根据现代主题创造; (3)“吴道·文源”发布了中国预训练模型CPM,进一步开源的微调算法代码。基于这种型号蒸馏技术CPM-intillill,实现语言陷阱的减少38%,对下游任务的效果更好; (4)“吴道·文宇”与Openai的剪辑模型不同,使用更先进的跨模型比较学习算法:给定基于Moco思维的图形对,每个模态扩展的负样本,特别是阴性样品,进一步 改善神经网络的表达。3.进一步实施规模和表现面临的挑战(1)“吴道·痕迹”发布并开设了亿亿参数模型培训的基线快速,是支持Pytorch框架的第一个高性能的Moe(混合专家模型系统 ,不再限于谷歌的硬件和硬件,支持多个硬件,只有一行代码可以完成MOE转换,相比传统的Pytorch实现,模型训练速度增加了47次;(2)“吴道·文宇”这是方便的 要将图像和文本编码器替换为最先进的单模预培训模型,然后达到提高模型表达能力的目的。

在预测阶段,速度是单位模型的20倍,易于部署。4.建设和开放世界最大的中国愤怒数据库WudaoCorporaWudaocorpora数据量表达到2TB,这是世界上最大的中文语言库ClueCorpus 2020的20倍,同时重点关注数据中包含的隐私信息,以防止隐私泄漏。

此外,Wudaocorpora拥有丰富的数据源,包括新闻咨询,评论,百科全书,论坛,博客,学术论文,使得该数据集可以适用于不同类型的自然语言处理任务,并且模型的胶凝更广泛。此外,WudaoCorpora数据标签的完整性很高,角落包含医疗,法律和金融中的标签,可用于在某些领域中绘制数据,该领域可用于训练该领域,或者用于培训场或大型型号。

尝试微调,构建特定区域应用程序。数据集不仅为“吴道”项目提供了数据支持,而且还用于中国自然语言处理领域的各种任务模型培训,包括文本生成模型,Word嵌入式模型,问题和应答对话模型, 等等,对于国际自然语言处理该领域的发展将具有积极的促销。

应用生态学“三个步骤”:探索研发模型中“吴”数学模型的生态发展 据唐杰教授说,随后的“吴道”模型将以开放API(应用程序界面)的形式提供服务,用户可以通过申请和授权基于模型API开发各种智能应用程序。此外,开源模型的社区版本也将为我国的国家获得科学研究发展。

唐杰,西苑研究所副院长唐杰教授说,下一步,“吴”模型应用生态建设的应用分为三个主要阶段,分别注意演示应用,API生态和社区运营维护。第一阶段是一个示例性应用结构,它将构建电子商务,智能文本服务,垂直字段和几个独立的示例性应用程序,并打开几个高质量的应用程序演示,支持用户在平台页面上使用和测试。第二阶段是API和平台生态结构,它将设计多个API,支持不同的模型请求,构建支持高并发,高速推理,支持企业级用户,个人独立开发人员的API接口,以实现模型或特定功能 要求。

第三阶段是社区运营和迭代,将逐步增加在线评估,建立开发人员和用户社区,建立一个完美的使用反馈机制,并使用参考标准进行模型迭代,加强社区维护和管理,加快模型迭代。目前,西苑研究所推出了典型申请的第一阶段,正在与快速手,Sogou,360,Ali,IL,惠罕,清单,循环情报,新华社等建造一批工业 -Grade示例性应用程序。接下来,西源研究所将加强用户的发展,做好用户服务,并共同开发更多的工业级的示范应用,并将加速API生态建设和社区运行迭代的促进,并组织学术交流。

技术挑战和其他活动提高了“吴”模式的影响,吸引了更多艾西企业,研究机构,个人开发商等,开展模型的应用开发工作,促进国际领先的超大智能型号的建设。


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