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視覺大模型擁有18億參數 30億的標注圖像進行訓練

來源:青源會      編輯:創澤      時間:2022/10/14      主題:其他   [加盟]

預訓練大模型是過去幾年AI發展主旋律,但是主要集中于自然語言處理領域。視覺領域 在2021年開始迎來進展。谷歌構建了一個擴展的ViT模型,擁有18億參數,并使用30億的 標注圖像進行訓練,在ImageNet上取得了新的記錄(90.45%)。這一工作還表明,在視覺領 域上,模型同樣符合Scaling Lawo即:模型越大、性能越好。

SwinV2則進一步證明了視覺大模型(30億參數)在廣泛視覺問題上的有效性,其在圖像 分類、物體檢測、語義分割和視頻分類等任務上均達到了 SoTA性能。這一工作也驗證了自監 督學習對于驅動大模型訓練的有效性,基于SimMIM方法,SwinV2用相比谷歌小40倍的標 注數據(7000萬)達成了十億級視覺模型的訓練。





多模態問答的方法和挑戰

多模態數據具有異構性 多模態數據的關聯難度表示較大 多模態知識融合困難 多模態問答大多只能處理簡單的問題 多模態知識問答推理能力弱 可解釋性差

我國新一代人工智能治理工作框架是什么樣的

我國新一代人工智能治理工作框架應整合社會各界對AI社會技術復合體的離散性認知,突破AI包容審慎實踐的探索,建立基于“邏輯-秩序-監管“的人工智能治理工作框架

2022人工智能產業市場規模和發展特點

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人工智能產品不同階段(規劃設計,研發部署,運營使用)的風險挑戰

在規劃設計階段機器學習場景中固有的不可預測性,傳達實施偏差會進一步加劇;在研發部署階段模型運行之后的動態更新缺乏足夠驗證等挑戰

人工智能安全技術體系包括提升技術安全和構建技術管理機制

構建面向可持續發展的人工智能技術體系,推動人工智能技術可用、可靠、可信,其內涵包括提升技術安全和構建技術管理機制兩個層面工作

可持續發展人工智能治理框架:協同共治 治理實踐 企業面向可持續發展的人工智能體系

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三大人工智能的風險初步探析

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六大人工智能的熱點問題

調度決策外賣調度系統困住騎手;個性化推薦電商場景下的信息繭房和馬太效應;內容治理如何守護清朗健康的網絡環境;人工智能可以放心使用嗎

上海數字大腦研究院發布《2022上半年度人工智能行業報告》

全球人工智能市場收支規模達850廳美元,預測,2022年該市場規模將同比增長約20%至 1017廳美元,并將于2025年突破2000廳美元大關, CAGR 達24.5%

人工智能關鍵詞:可信落地

頭部科技企業先后發布了AI治理戰略和治理體系,成立了相關委員會和工作組,聚焦企業層面的AI治理和風險管理體系,可信AI技術和保障工具也在蓬勃發展

人工智能關鍵詞:企業智能

智能文檔處理、智能會議、知識管理、智能客服等各類企業智能應用不斷發展,全面賦能企業辦公、管理、決策、風控、營銷、服務等各個環節

人工智能關鍵詞:人工智能新基建

AI軟件設施在近兩年成為產業焦點,AI開源框架生態,預訓練大模型體系,AI軟件平臺生態等內容都得到了長足的發展,像水電一樣成為觸手可得的普惠資源
 
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