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无需「域外」文本,微软:NLP就应该针对性预训练

  •  在生物医学这样的专业领域训练NLP模型,除了特定数据集,「域外」文本也被认为是有用的。但最近,微软的研究人员「大呼」:我不这么觉得!什么是预训练?这是一个拷问人工智能「门外汉」的灵魂问题。生而为人,我们不需要一切从零开始学习。但是,我们会「以旧学新」,用过去所学的旧知识,来理解新知识和处理各种新任务。在人工智能中,预训练就是模仿人类这个过程。预训练(pre-training)这个词经常在论文中见到,指的是用一个任务去训练一个模型,帮助它形成可以在其他任务中使用的参数。用已学习任务的模型参数初始
  • 关键字: 微软  NLP  

多级存储器与模拟内存内计算完美融合,人工智能边缘处理难题迎刃而解

  • 机器学习和深度学习已成为我们生活中不可或缺的部分。利用自然语言处理(NLP)、图像分类和物体检测实现的人工智能(AI)应用已深度嵌入到我们使用的众多设备中。大多数AI应用通过云引擎即可出色地满足其用途,例如在Gmail中回复电子邮件时可以获得词汇预测。虽然我们可以享受到这些AI应用带来的益处,但这种方法导致隐私、功耗、延时和成本等诸多因素面临挑战。如果有一个能够在数据来源处执行部分或全部计算(推断)的本地处理引擎,那么这些问题即可迎刃而解。传统数字神经网络的存储器功耗存在瓶颈,难以实现这一目标。为了解决这
  • 关键字: AI  NLP  FG  SDK  ADC  

Gartner发布2020年数据与分析领域的十大技术趋势

  • 近日,Gartner发布了数据与分析领域的十大技术趋势,为数据和分析领导者的 新冠疫情(COVID-19) 响应和恢复工作提供指导,并为疫情后的重启做好准备。数据和分析领导者如果希望在疫情后能持续创新,就需要不断提高数据处理和访问的速度,扩大分析规模,在前所未有的市场动荡中赢得成功 。 数据和分析领导者应检验以尝试以下十大数据和分析趋势,加快新冠疫情后的恢复:趋势1:更智能、更高速、更负责的AI到2024年底,75%的企业机构将从 人工智能  (AI)试点
  • 关键字: NLP  AI  ML  

Gartner遴选出新冠肺炎疫情期间AI帮助政府和医疗机构CIO改善决策制定的五大领域

  • 全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner最新研究报告显示,负责人工智能(AI)战略的高管,尤其是政府和医疗机构的首席信息官(CIO)和首席数据官(CDO),应该在新冠肺炎(COVID-19)疫情期间充分利用AI技术,在五个核心领域改善决策制定。“在抗击新冠肺炎疫情的战争中,AI是重要的武器库,”Gartner研究副总裁 Erick Brethenoux 表示,“这项技术能对病毒的传播进行预判,帮助医生更快、更准确地诊断病例,衡量减缓疫情传播对策的有效性,优化急救资源,等等。AI的
  • 关键字: AI  COVID-19  CDO  NLP  

多级存储器与模拟内存内计算完美融合,人工智能边缘处理难题迎刃而解

  • 机器学习和深度学习已成为我们生活中不可或缺的部分。利用自然语言处理(NLP)、图像分类和物体检测实现的人工智能(AI)应用已深度嵌入到我们使用的众多设备中。大多数AI应用通过云引擎即可出色地满足其用途,例如在Gmail中回复电子邮件时可以获得词汇预测。虽然我们可以享受到这些AI应用带来的益处,但这种方法导致隐私、功耗、延时和成本等诸多因素面临挑战。如果有一个能够在数据来源处执行部分或全部计算(推断)的本地处理引擎,那么这些问题即可迎刃而解。传统数字神经网络的存储器功耗存在瓶颈,难以实现这一目标。为了解决这
  • 关键字: AI  NLP  

清华AI研究院成立自然语言处理与社会人文计算研究中心

  • 近日,清华大学人工智能研究院自然语言处理与社会人文计算研究中心(以下简称“中心”)成立仪式举行。
  • 关键字: 清华  AI  NLP  

沈绪榜院士谈嵌入式系统的挑战与新机遇

  •   作者/沈绪榜 中国航天科技集团公司九院七七一研究所研究员、博士生导师、中国科学院院士  编者按: 不久前, 在第十六届中国计算机学会(CCF) 全国嵌入式系统大会上, 沈绪榜院士介绍了嵌入式系统发展的新趋势、 新挑战和新机遇。  嵌入式系统发展的新趋势  最近几年, 物联网、 信息物理系统CPS(Cyber-Physical System)、 VR/AR技术、 人工智能技术、 自动驾驶技术以及区块链技术等新兴技术的出现和发展, 嵌入式系统设计呈现新的发展趋势。  第一, 功能需求越来越多。 自动驾
  • 关键字: 物联网  NLP  VR  AR  201902  

微软亚洲研究院:NLP将迎来黄金十年

  •   比尔·盖茨曾说过,“语言理解是人工智能皇冠上的明珠”。自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)的进步将会推动人工智能整体进展。  NLP 的历史几乎跟计算机和人工智能(AI)的历史一样长。自计算机诞生,就开始有了对人工智能的研究,而人工智能领域最早的研究就是机器翻译以及自然语言理解。  在 1998 年微软亚洲研究院成立之初,NLP 就被确定为最重要的研究领域之一。历经二十载春华秋实,在历届院长支持下,微软亚洲研究院在促进 NLP 的普及与发展以及人才
  • 关键字: 微软  NLP  

读题还是读你?剥开机器阅读理解的神秘外衣

  •   最近一个有意思的现象,是机器阅读理解突然开始热络了起来。   2月21日,百度自然语言处理团队研发的V-Net模型以46.15的Rouge-L得分登上微软的MS MARCO(Microsoft MAchine Reading COmprehension)机器阅读理解测试排行榜首。        加上此前斯坦福大学的SQuAD竞赛中,阿里、哈工大讯飞联合实验室等团队先后超越了人类平均水平。这意味着,机器阅读理解领域的两大顶级赛事:MS MARCO和SQuAD的记录先后由中国团队打破
  • 关键字: NLP  

使用Theano,Python,PYNQ和Zynq开发定点Deep Recurrent神经网络

  •   可编程逻辑(PLD)是由一种通用的集成电路产生的,逻辑功能按照用户对器件编程来确定,用户可以自行编程把数字系统集成在PLD中。经过多年的发展,可编程逻辑器件由70年代的可编程逻辑阵列器件 (PLD) 发展到目前的拥有数千万门的现场可编程阵列逻辑 (FPGA),随着人工智能研究的火热发展,FPGA的并行性已经在一些实时性很高的神经网络计算任务中得到应用。由于在FPGA上实现浮点数会耗费很多硬件资源,而定点数虽然精度有限,但是对于不同应用通过选择合适的字长精度仍可以保证收敛,
  • 关键字: NLP  LM  

中美AI产业布局:美国领衔芯片、算法、NLP领域

  • 国家实力的提升来源于科技企业创新,AI时代群雄逐鹿,中美两国充分认识到人工智能的重要意义,从人才到政策全面扶植人工智能企业。
  • 关键字: AI  NLP  
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