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乐鱼体育官网app平台:达摩院大模型技术交流会
添加时间:2022-06-22 | 来源:下载乐鱼体育 作者:乐鱼体育综合          

  2021年,国内超大预训练模型飞速发展。在《2022十大科技趋势中》,达摩院将其称作“从弱人工智能通向人工智能突破性的探索”。预训练大模型的研究使机器对自然语言理解能力不断提升,逐步打通学术研究迈向工业落地技术路径。同时,它也向投身于该领域内的AI开发者们提出了各种挑战,如构建模型过程中所面临的高能耗,走出实验室时的高效的下游部署和落地等。

  为致力于进一步推动语言AI走向可规模化复制的大工业时代。达摩院语言技术实验室历经三年研发出深度语言模型体系 AliceMind, 在通用语言模型 StructBERT 的基础上,拓展到多语言、生成式、多模态、结构化、知识驱动等方向。相关工作论文被 AI/NLP 顶会接收,体系下的模型先后登顶 GLUE、CLUE、XTREME、DocVQA、MS MARCO 在内的自然语言处理领域六大权威榜单,在VQA Challenge上完成了首超人类的技术突破。除此之外,AliceMind在平台建设、业务应用、生态影响方面均投入了体系化的建设,成为阿里的语言技术底座,日均调用量超过 50 亿次,活跃场景超 200 个,完成了涉及跨境电商、客服、广告等数十个核心场景的应用落地。

  本次直播,将邀请到AliceMind团队的各位专家和业务合作伙伴,与各位听众探讨他们在预训练大模型工作中关于算法能力、工程化落地、业务应用等方面的最新成果及前沿思考,通过实际案例分享超大规模万亿模型训练落地的最佳实践。

  阿里巴巴达摩院前沿自然语言处理预训练模型体系——AliceMind系统化揭秘,全方位了解其背景介绍、算法能力、工作成果、工程实践及业务落地应用。

  达摩院AliceMind算法团队专家亮相直播,带你深入走近VQA Challenge首超人类的大规模多模态预训练技术——AliceMind-MMU,了解其背后的技术工作及基于电商场景的落地案例;解读与阿里云计算平台PAI团队合作的最新成功——基于稀疏的大规模语言模型落地方案的的前沿进展和最佳实践。

  达摩院高级技术专家带你走进大模型落地的背后,从工程侧详细探讨超大规模语言模型落地过程中的体系建设。

  达摩院AliceMind团队 x 阿里云计算平台事业部合作业务落地结果首次发布,看基于预训练模型的QA生成算法如何在大数据场景的落地。

  出品人:黄松芳博士 达摩院 资深算法专家,深度语言模型体系AliceMind团队负责人。负责超大规模多模态预训练模型的技术研发和行业应用。英国爱丁堡大学博士,加入阿里巴巴之前,曾在IBM研究院工作10多年。

  报告简介:本次分享我们在VQA Challenge上首超人类的AliceMind-MMU多模态预训练技术,以及多模态预训练技术在电商商品理解和图文搜索上的应用。

  个人简介:主要负责大规模多模态预训练工作,毕业于东南大学,曾就职滴滴AI LABS,在国际顶级会议ACL,EMNLP,IJCAI,SIGIR,InterSpeech等发表论文10多篇,参与开源项目AliceMind,DELTA。

  报告简介:2021年3月,阿里达摩院机器智能实验室AliceMind家族发布了最新训练的270亿参数规模的中文语言理解和生成统一模型--PLUG,但随着预训练模型规模越来越大,如何将大规模的预训练模型在下游任务上微调后直接部署成为了一个亟待解决的难题。因此,达摩院和计算平台PAI团队合作探索了基于稀疏的大规模语言模型落地方案,基于PLUG在各个任务上取得了超过同等规模小模型的结果,并在BERT/Roberta/GPT上也验证了其有效性。

  个人简介:北航-MSRA联合培养博士生,2019年毕业后加入阿里巴巴达摩院,先后参与医疗NLP和语言模型方向研究,研究方向有信息抽取、阅读理解、语言模型等,目前负责阿里巴巴深度语言模型体系AliceMind中大规模语言模型(PLUG)的落地工作。曾在MS-MARCO、TREC PM、TREC CT等国际权威评测获得冠军,在ICLR、NeurIPS、ACL、EMNLP、NAACL、AAAI、IJCAI、国际会议发表论文20余篇。

  报告介绍:阿里达摩院机器智能实验室AliceMind家族在plug 270亿大规模参数的模型后,与2021年10月的云栖大会发布了plug2.0,即2万亿的超大规模参数语言预训练模型,以及270亿模型十倍速推理性能提升的发布,其背后有来自达摩院机器智能系统ai工程实验室在包括训练,推理,服务等层面做了大量工作。本次演讲围绕这几个技术点进行介绍达摩院在超大规模语言模型落地过程中的工程体系建设。

  听众收益:了解支持AliceMind 超大规模语言模型落地过程中的工程体系建设

  个人简介:专注于AIOps领域的算法研究与落地,感兴趣的算法方向有:时序异常检测、根因定位、NLP相关等。目前在阿里云计算平台大数据基础工程技术团队,以AIOps算法侧的角色为业务团队带来增益。

  DataFun:专注于大数据、人工智能技术应用的分享与交流。发起于2017年,在北京、上海、深圳、杭州等城市举办超过100+线+线上沙龙、论坛及峰会,已邀请近1000位专家和学者参与分享。其公众号 DataFunTalk 累计生产原创文章500+,百万+阅读,13万+精准粉丝。