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社区干货
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是人工智能之自然语言处理技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 2021年5月20日,第五届世界智能大会在天津开幕。中... 基于图像与语言的多模态Mengzi-Oscar-base模型(统一表示)、基于文本生成任务的Mengzi-T5-base模型。 除此之外,Mengzi模...
AI技术进展和总结|社区征文
随着机器学习和深度学习的发展,AI技术也在不断地推陈出新,也融入到了在我的工作和生活中,今年以来我的主要研究方向便是人工智能的方向。 # AI技术 近年来,基于AI的预训练技术在文档理解任务方面取得了显着... 在深度学习方面取得了快速进展。 最近提出的基于AI的LayoutLMv3模型非常成功,LayoutLMv3 是文档 AI 中第一个多模态模型,不依赖于预训练的卷积神经网络来提取视觉特征,这样节省了参数并消除了区域注释。LayoutL...
大模型--未来的智能方向|社区征文
简称 -- 指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型设计的目的:大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理... 并且上线Android APP应用平台以及3小时25次对话数量变成3小时50次对话###### 2023年11月:CEO(*Sam* Altman)发布GPT-4 turbo(增加多模态--语言,图片,语音的对话,记忆能力达到128k等)**国内:**国内有多家Ai公司都...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被AI模型更好的理解使用。向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统。其典型应用场景比如:基于大语言模型的智能客服、基于企业知识库的问答以及Chatdoc等工具应用。### *...
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干货|从数据治理看,如何打赢“双11”的数字化战争
各大平台的战火又将燃起。随着数据量增大, 数仓规模可到EB级别,任务数达数万,面对大规模的数据处理任务,复杂的处理链路与层次结构,数据团队在 **数据SLA、稳定性** 等层面面临较大的压力。 **一套有效、可靠的数... 事后的治理一般需要深度治理,组织专项制定计划,主要针对存量任务,因此周期一般较长,收益也比较清晰。为了代表大型语言模型,依据预训练和优化的方式,在文本生成、机器翻译、问答系统等任务中获得了显著的效果。- 图像识别和机器视觉进展:大模型技术也用于图像识别和机器视觉领域。依据深度卷积神经网络结构和...
不止5秒复刻,大模型驱动火山引擎语音合成技术全面升级
(零样本学习)的极速版声音克隆。近期火山语音再一次升级,推出大模型版超自然语音合成 和5s 极速声音克隆升级版。致力于多个语音场景的深耕,为陪伴式AI交互、沉浸式听书、跨语种内容生产、企业客户服务等场景的企业... 系统会以多种模态输出的方式予以应答。在这个链路中,上一代的语音合成效果在口语化、情感变化等方面的表现还不够出色。基于大模型版本的语音合成,可以提供超自然、媲美真人的语音播报效果,并允许用户自定义声音,实...
AICC 2021 | 王明轩:多媒体时代的机器翻译
而机器翻译技术对于全球的信息互通起到极大的推动作用,同时能够带动全球贸易的发展。论文 Does Machine Translation Affect International Trade? Evidence from a Large Digital Platform 提出,机器翻译系统的引入显著增加了某数字平台的国际贸易出口量,增幅达17.5%。 此外,王明轩主要介绍了火山翻译在机器翻译领域的一些突破和创新。其中包括被收录到 ACL 2021 的语音翻译技术:端到端语音翻译 LUT、 跨模态翻译模型 Chimera(奇...
人工智能发展六大洞察 | 社区征文
`OpenAI` 在发布` GPT-3 ` 深度学习模型具备 `1750` 亿参数,正式将语言模型带入千亿参数时代。`2021` 年,世界范围内也出现了几个超大模型,例如英文领域有微软和英伟达推出的 `MT-NLG` 巨量模型,具备 `5300` 亿参数... 机器学习的发展和对脑研究的深入将为神经拟态芯片的进一步发展带来更多可能性。### 部署位置`AI` 芯片可以部署在云端、边缘侧和终端侧。云端是数据和大型算力中心,承担海量数据处理和大规模计算的载体,云端 `A...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被 AI 模型更好的理解使用。 **向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统** 。其典型应用场景比如:基于大语言模型的智能客服、基于企业知识库的问答以及 Chatdoc 等工具应...
Flink OLAP 助力 ByteHTAP 亮相数据库顶会 VLDB
文章最后分享了字节跳动在生产中开发和运行 ByteHTAP 的经验教训与最佳实践,包括跨 OLAP 数据库查询能力、高效的数据导入、对 Flink 的开发增强等。# 核心计算引擎 Flink OLAPFlink 作为 ByteHTAP 系统的 OLAP 计算引擎,目前已经在公司内部多个业务上线使用。字节跳动 Flink 技术团队为 Flink 引擎支持 OLAP 计算做了大量深入优化,有效提升 Flink OLAP 计算性能。目前1600 核集群,小数据量下128并发简单查询调度 QPS 达到...
