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    人工智能開源框架(人工智能開源框架包括)

    發(fā)布時間:2023-04-08 05:06:23     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 66        

    大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于人工智能開源框架的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。

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    本文目錄:

    人工智能開源框架(人工智能開源框架包括)

    一、pytorch是什么?

    PyTorch是一個開源的Python機器學習庫,基于Torch,用于自然語言處理等應用程序。

    由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出了PyTorch。它是一個基于Python的可續(xù)計算包,提供兩個高級功能:具有強大的GPU加速的張量計算(如NumPy)。包含自動求導系統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡。

    人工智能開源框架(人工智能開源框架包括)

    PyTorch的發(fā)展:

    PyTorch的前身是Torch,其底層和Torch框架一樣,但是使用Python重新寫了很多內(nèi)容,不僅更加靈活,支持動態(tài)圖,而且提供了Python接口。它是由Torch7團隊開發(fā),是一個以Python優(yōu)先的深度學習框架,不僅能夠?qū)崿F(xiàn)強大的GPU加速,同時還支持動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡。

    PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy,同時也可以看成一個擁有自動求導功能的強大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡。除了Facebook外,它已經(jīng)被Twitter、CMU和Salesforce等機構(gòu)采用。

    二、一文看盡2018全年AI技術大突破:NLP跨過分水嶺、CV研究效果驚人

    量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

    2018,仍是AI領域激動人心的一年。

    這一年成為NLP研究的分水嶺,各種突破接連不斷;CV領域同樣精彩紛呈,與四年前相比GAN生成的假臉逼真到讓人不敢相信;新工具、新框架的出現(xiàn),也讓這個領域的明天特別讓人期待……近日,Analytics Vidhya發(fā)布了一份2018人工智能技術總結(jié)與2019趨勢預測報告,原文作者PRANAV DAR。量子位在保留這個報告架構(gòu)的基礎上,對內(nèi)容進行了重新編輯和補充。這份報告總結(jié)和梳理了全年主要AI技術領域的重大進展,同時也給出了相關的資源地址,以便大家更好的使用、查詢。報告共涉及了五個主要部分:

    下面,我們就逐一來盤點和展望,嘿喂狗~

    2018年在NLP 歷史 上的特殊地位,已經(jīng)毋庸置疑。

    這份報告認為,這一年正是NLP的分水嶺。2018年里,NLP領域的突破接連不斷:ULMFiT、ELMo、最近大熱的BERT……

    遷移學習成了NLP進展的重要推動力。從一個預訓練模型開始,不斷去適應新的數(shù)據(jù),帶來了無盡的潛力,甚至有“NLP領域的ImageNet時代已經(jīng)到來”一說。

    正是這篇論文,打響了今年NLP遷移學習狂歡的第一槍。論文兩名作者一是Fast.ai創(chuàng)始人Jeremy Howard,在遷移學習上經(jīng)驗豐富;一是自然語言處理方向的博士生Sebastian Ruder,他的NLP博客幾乎所有同行都在讀。兩個人的專長綜合起來,就有了ULMFiT。想要搞定一項NLP任務,不再需要從0開始訓練模型,拿來ULMFiT,用少量數(shù)據(jù)微調(diào)一下,它就可以在新任務上實現(xiàn)更好的性能。

    他們的方法,在六項文本分類任務上超越了之前最先進的模型。詳細的說明可以讀他們的論文:https://arxiv.org/abs/1801.06146Fast.ai網(wǎng)站上放出了訓練腳本、模型等:http://nlp.fast.ai/category/classification.html

    這個名字,當然不是指《芝麻街》里那個角色,而是“語言模型的詞嵌入”,出自艾倫人工智能研究院和華盛頓大學的論文Deep contextualized word representations,NLP頂會NAACL HLT 2018的優(yōu)秀論文之一。

    ELMo用語言模型(language model)來獲取詞嵌入,同時也把詞語所處句、段的語境考慮進來。

    這種語境化的詞語表示,能夠體現(xiàn)一個詞在語法語義用法上的復雜特征,也能體現(xiàn)它在不同語境下如何變化。

    當然,ELMo也在試驗中展示出了強大功效。把ELMo用到已有的NLP模型上,能夠帶來各種任務上的性能提升。比如在機器問答數(shù)據(jù)集SQuAD上,用ELMo能讓此前最厲害的模型成績在提高4.7個百分點。

    這里有ELMo的更多介紹和資源:

    https://allennlp.org/elmo

    它由Google推出,全稱是 B idirectional E ncoder R epresentations from T ransformers,意思是來自Transformer的雙向編碼器表示,也是一種預訓練語言表示的方法。從性能上來看,沒有哪個模型能與BERT一戰(zhàn)。它在11項NLP任務上都取得了最頂尖成績,到現(xiàn)在,SQuAD 2.0前10名只有一個不是BERT變體:

    如果你還沒有讀過BERT的論文,真的應該在2018年結(jié)束前補完這一課:https://arxiv.org/abs/1810.04805另外,Google官方開源了訓練代碼和預訓練模型:https://github.com/google-research/bert如果你是PyTorch黨,也不怕。這里還有官方推薦的PyTorch重實現(xiàn)和轉(zhuǎn)換腳本:https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT

    BERT之后,NLP圈在2018年還能收獲什么驚喜?答案是,一款新工具。

    就在上周末,F(xiàn)acebook開源了自家工程師們一直在用的NLP建??蚣躊yText。這個框架,每天要為Facebook旗下各種應用處理超過10億次NLP任務,是一個工業(yè)級的工具包。

    (Facebook開源新NLP框架:簡化部署流程,大規(guī)模應用也OK)

    PyText基于PyTorch,能夠加速從研究到應用的進度,從模型的研究到完整實施只需要幾天時間??蚣芾镞€包含了一些預訓練模型,可以直接拿來處理文本分類、序列標注等任務。

    想試試?開源地址在此:

    https://github.com/facebookresearch/pytext

    它能主動打電話給美發(fā)店、餐館預約服務,全程流暢交流,簡直以假亂真。Google董事長John Hennessy后來稱之為“非凡的突破”,還說:“在預約領域,這個AI已經(jīng)通過了圖靈測試?!盌uplex在多輪對話中表現(xiàn)出的理解能力、合成語音的自然程度,都是NLP目前水平的體現(xiàn)。如果你還沒看過它的視頻……

    NLP在2019年會怎么樣?我們借用一下ULMFiT作者Sebastian Ruder的展望:

    今年9月,當搭載BigGAN的雙盲評審中的ICLR 2019論文現(xiàn)身,行家們就沸騰了: 簡直看不出這是GAN自己生成的 。

    在計算機圖像研究史上,BigGAN的效果比前人進步了一大截。比如在ImageNet上進行128×128分辨率的訓練后,它的Inception Score(IS)得分166.3,是之前最佳得分52.52分 3倍 。

    除了搞定128×128小圖之外,BigGAN還能直接在256×256、512×512的ImageNet數(shù)據(jù)上訓練,生成更讓人信服的樣本。

    在論文中研究人員揭秘,BigGAN的驚人效果背后,真的付出了金錢的代價,最多要用512個TPU訓練,費用可達11萬美元,合人民幣76萬元。

    不止是模型參數(shù)多,訓練規(guī)模也是有GAN以來最大的。它的參數(shù)是前人的2-4倍,批次大小是前人的8倍。

    研究論文:https://openreview.net/pdf?id=B1xsqj09Fm

    前前后后,F(xiàn)ast.ai團隊只用了16個AWS云實例,每個實例搭載8塊英偉達V100 GPU,結(jié)果比Google用TPU Pod在斯坦福DAWNBench測試上達到的速度還要快40%。這樣拔群的成績,成本價只需要 40美元 ,F(xiàn)ast.ai在博客中將其稱作人人可實現(xiàn)。

    相關地址: Fast.ai博客介紹:

    今年8月,英偉達和MIT的研究團隊高出一個 超逼真 高清視頻生成AI。

    只要一幅動態(tài)的語義地圖,就可獲得和真實世界幾乎一模一樣的視頻。換句話說,只要把你心中的場景勾勒出來,無需實拍,電影級的視頻就可以自動P出來:

    除了街景,人臉也可生成:

    這背后的vid2vid技術,是一種在生成對抗性學習框架下的新方法:精心設計的生成器和鑒別器架構(gòu),再加上時空對抗目標。

    這種方法可以在分割蒙版、素描草圖、人體姿勢等多種輸入格式上,實現(xiàn)高分辨率、逼真、時間相干的視頻效果。

    好消息,vid2vid現(xiàn)已被英偉達開源。

    研究論文:https://tcwang0509.github.io/vid2vid/paper_vid2vid.pdf

    GitHub地址https://github.com/NVIDIA/vid2vid

    相關地址

    相關地址

    三、人工智能的開源代碼

    LISP:像LISP這樣的高級語言在人工智能中備受青睞,因為在各高校多年的研究后選擇了快速原型而舍棄了快速執(zhí)行。垃圾收集,動態(tài)類型,數(shù)據(jù)函數(shù),統(tǒng)一的語法,交互式環(huán)境和可擴展性等一些特性使得LIST非常適合人工智能編程。PROLOG:這種語言有著LISP高層和傳統(tǒng)優(yōu)勢有效結(jié)合,這對AI是非常有用的。它的優(yōu)勢是解決“基于邏輯的問題”。Prolog提供了針對于邏輯相關問題的解決方案,或者說它的解決方案有著簡潔的邏輯特征。它的主要缺點(恕我直言)是學起來很難。C/C++:就像獵豹一樣,C/C++主要用于對執(zhí)行速度要求很高的時候。它主要用于簡單程序,統(tǒng)計人工智能,如神經(jīng)網(wǎng)絡就是一個常見的例子。Backpropagation 只用了幾頁的C/C++代碼,但是要求速度,哪怕程序員只能提升一點點速度也是好的。JAVA:新來者,Java使用了LISP中的幾個理念,最明顯的是垃圾收集。它的可移植性使它可以適用于任何程序,它還有一套內(nèi)置類型。Java沒有LISP和Prolog高級,又沒有C那樣快,但如果要求可移植性那它是最好的。PYTHON:Python是一種用LISP和JAVA編譯的語言。按照Norvig文章中對Lips和Python的比較,這兩種語言彼此非常相似,僅有一些細小的差別。還有JPthon,提供了訪問Java圖像用戶界面的途徑。這是PeterNorvig選擇用JPyhton翻譯他人工智能書籍中程序的的原因。JPython可以讓他使用可移植的GUI演示,和可移植的http/ftp/html庫。因此,它非常適合作為人工智能語言的。

    四、RPA是什么技術?

    RPA被認為是處理重復性、規(guī)則性業(yè)務的前沿技術。目前RPA廣泛應用于政府企業(yè)的業(yè)務數(shù)字化升級,助力政企提質(zhì)降本增效,但是在不同的行業(yè)場景中,RPA的應用形態(tài)往往有所差異,以實在智能RPA數(shù)字員工為例,已為眾多金融、運營商、能源、電商等領域企業(yè)和政府提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型(智能化+自動化)解決方案。大家也可以通過以下文章更好地了解到RPA的真正用處

    想知道RPA是干什么的,首先需要對RPA的發(fā)展歷程有清晰的了解,接下來,我們?yōu)榇蠹沂崂硪幌虏煌A段的RPA應用的狀態(tài)。

    一、RPA剛出現(xiàn)時:

    RPA一詞出現(xiàn)在2000年。此時的RPA已經(jīng)比之前的“類RPA”有所不同,“取其精華,去其槽粕,推陳出新,革故鼎新”可以很好地總結(jié)這一階段的發(fā)展情況。

    它已經(jīng)能將人工智能技術和自動化技術有效結(jié)合,其中應用最多的還是OCR技術,這讓RPA軟件不再依賴于代碼進行屏幕抓取,而是允許用戶以可視化的方式來使用拖放功能,建立流程管理工作流,并且將重復勞動自動化。這種方式降低了用戶的使用門檻,無需專業(yè)編碼知識即可迅速獲取數(shù)據(jù)與搭建流程,也是RPA的價值所在。

    但是這個階段的RPA在落地過程中難以被市場所接受,好比如數(shù)字化積累,企業(yè)生產(chǎn)力的選擇,企業(yè)增長桎梏的主要矛盾等等這些因素,還有技術手段無法解決廠家的自動化問題,部分的自動化看起來就像時雞肋,因為人工成本較低的情況下,往往考慮的是加人數(shù)。

    二、RPA出現(xiàn)后:

    隨著RPA開始通過簡單的操作系統(tǒng)解決更復雜的任務,并且操作容易上手,越來越多的行業(yè)大規(guī)模投入使用。例如:BPO(Business process outsourcing ,業(yè)務流程外包)。

    BPO將RPA視為提升效率和生產(chǎn)力的關鍵驅(qū)動因素。兩者相輔相成,借助RPA,BPO以更低成本效益、更快響應能力的優(yōu)勢快速實現(xiàn)辦公自動化。同時,RPA也得以在外包領域落地。

    接著在2010年后,隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”和“智能+”提上發(fā)展日程,RPA這項技術在各行各業(yè)實現(xiàn)了快速增長,特別是在保險、醫(yī)療保健、銀行、新零售等行業(yè)。

    RPA的實施大幅降低了人力成本,提高了生產(chǎn)力,同時減少了錯誤。

    三、2020艾瑞報告一葉知秋-《2020中國RPA報告》

    近兩年,RPA廠商如雨后春筍般大量涌現(xiàn),如何在競爭中形成自己的優(yōu)勢?實在智能的做法是:憑借先天AI優(yōu)勢,不斷提升AI競爭力的同時,深入更多業(yè)務場景,賦予用戶實現(xiàn)不同非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)業(yè)務場景(如發(fā)票提取、語音文本轉(zhuǎn)換等)的自動化,打造最準確、最高效、最懂用戶的智能自動化產(chǎn)品,即章魚數(shù)字員工。

    實在智能在傳統(tǒng)“三件套“架構(gòu)的基礎上,獨創(chuàng)了自研AI能力平臺“智能云腦”Z-Brain。智能云腦集成了包括Chatbot、數(shù)據(jù)平臺、算法平臺等多種AI能力。其中,在自然語言處理領域,Z-Brain覆蓋了包括BERT、ALBERT、RoBERTa等最新算法;在計算機視覺領域,Z-Brain覆蓋了DB、PMTD、RARE等最新算法。具備自學習、高效迭代、自動調(diào)參、多場景融合技術,可以輸出AI組件,完成大規(guī)模復雜場景的智能決策。

    人工智能開源框架(人工智能開源框架包括)人工智能開源框架(人工智能開源框架包括)

    文章節(jié)選:“在AI技術層面,「實在智能」的核心技術“云腦”采用業(yè)界最好的算法,可以根據(jù)不同用戶的業(yè)務場景進行個性化數(shù)據(jù)訓練,從而達到最符合用戶業(yè)務需求的數(shù)據(jù)模型;通常數(shù)據(jù)訓練周期在1——30天左右,訓練時間的長短取決于數(shù)據(jù)和業(yè)務的復雜性。簡單來說,「實在智能」是把AI能力賦予用戶實現(xiàn)不同非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)業(yè)務場景(如發(fā)票提取、語音文本轉(zhuǎn)換等)的自動化,RPA只是一個載體。所以,未來RPA的發(fā)展一定是以AI為主,通過AI來打造產(chǎn)品差異化和競爭力……”

    人工智能開源框架(人工智能開源框架包括)人工智能開源框架(人工智能開源框架包括)

    “由上而下的應用策略,說明組織的管理者看到了RPA在發(fā)展中起到的關鍵作用,可有效地通過RPA實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型;由下而上則說明實際需求是存在的,這兩者需求普遍是共同存在的。因此,只有剛需自動化的存在,才會進一步激發(fā)RPA市場的發(fā)展,并且市場的覺醒速度將越來越快。初期只是在金融、銀行等數(shù)據(jù)量較大的領域率先應用,但隨著AI技術不斷迭代變得越來越智能,將會在更多的業(yè)務場景看到RPA的身影?!?/p>

    以上就是關于人工智能開源框架相關問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。


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