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深度学习框架PaddlePaddle在百度内部的战略地位进行了定调

NLP 采集侠 评论

服务平台则主要由可定制化训练深度学习模型的EasyDL以及一站式开发平台AI Studio组成。EasyDL目前已经支持图像识别、

深度学习已经推动人工智能进入工业大生产阶段,而深度学习框架则是智能时代的操作系统。

在4月23日下午的Wave Summit深度学习开发者峰会上,百度高级副总裁王海峰开场就为深度学习框架PaddlePaddle在百度内部的战略地位进行了定调。

王海峰表示,人类已经经历了三次工业革命:机械技术、电器技术以及信息技术,而这些都是从一个行业开始,然后扩展到各行各业,直到我们生活的各个角落。而这些为我们的生活带来深刻变革的技术往往有很强的通用性,包括标准化、自动化和模块化。如今,我们正进入第四次工业革命——智能时代,而人工智能是第四次工业革命核心驱动力量。

人工智能经历了人工规则、机器学习,而深度学习的出现则带来了很多新的变化,包括语音识别、语音合成、计算机视觉、自然语言处理、机器翻译等等都因为深度学习取得了更好的效果。王海峰认为,深度学习技术已经具备了很强的通用性,正在推动人工智能进入工业大生产阶段,呈现出标准化、自动化和模块化的特点。深度学习框架承上启下,下接芯片、大型计算机系统,上承各种业务模型、行业应用,是智能时代的操作系统。

作为最早研究深度学习技术的公司之一,百度早在2013年即设立了深度学习研究院,并于2016年正式开源深度学习框架,而PaddlePaddle也身负百度抢占人工智能时代高地的重要使命。

在发布几年之后,PaddlePaddle不再与TensorFlow、PyTorch等正面竞争,而是开始强调自己更懂中文,更懂中国开发者,以及更加专注于深度学习模型的工业生产和部署,并给自己取了个中文名「飞桨」。

为笼络开发者,现场百度深度学习技术平台部总监马艳军还宣布了“1亿元” 的AI Studio算力支持计划,为开发者免费提供昂贵的计算资源。

在此次的技术升级中,PaddlePaddle除了发布了11项新特性及服务,还首次展示了PaddlePaddle的全景图和未来的Roadmap,更加凸显了PaddlePaddle的战略地位。

PaddlePaddle全景图

深度学习框架PaddlePaddle在百度内部的战略地位进行了定调

PaddlePaddle可以分为核心框架、工具组件、服务平台。

核心框架支持从开发到训练到预测,以及智能推荐工具集PaddleRec、NLP工具集PaddleNLP、计算机视觉PaddleCV工具集,并且支持超过60个模型。

工具组件则包括预训练模型管理框架PaddleHub,强化学习框架PARL,基于PaddlePaddle的AutoDL技术实现AutoDL Design,数据可视化工具库VisualDL,以及支持弹性深度学习计算的EDL。

服务平台则主要由可定制化训练深度学习模型的EasyDL以及一站式开发平台AI Studio组成。EasyDL目前已经支持图像识别、文本分类、声音分类等深度学习模型的训练,而AI Studio则集合了AI教程、代码环境、算法算力、数据集和比赛,属于百度大脑的深度学习实训平台。

而此次重磅发布的更新则涉及11项新特性及服务,包含PaddleNLP、视频识别工具集、Paddle Serving、PaddleSlim、AutoDL Design等多种深度学习开发、训练、预测环节。

开发环节

深度学习框架PaddlePaddle在百度内部的战略地位进行了定调

PaddleNLP

PaddlePaddle支持CV、NLP以及推荐系统三大类别的一系列模型算法,目前官方能够支持的模型数量已经超过60个,而且已经经过真实业务场景的验证。

PaddleNLP一直是PaddlePaddle的核心组件,囊括了诸多工业级中文NLP算法和模型库,涵盖文本分类、序列标注、语义匹配等多种NLP任务的解决方案,而这一次百度对又PaddleNLP进行了中大升级。

首先,百度把NLP这个领域的模型做了一套共享骨架代码,每一个模型都可以用同一套API和类似的模式,大大降低了操作的复杂程度;其次,这个工具包可以支持主流的中文处理任务,并且能够实现工业级的应用效果。

深度学习框架PaddlePaddle在百度内部的战略地位进行了定调

PaddleNLP由基础网络层和应用任务层构成。基础网络层是表示层,包括语义表示、语言模型、序列标注、文本分类、语义匹配、语言生成与复杂任务等组网集合。

分类组网集:可用于文本分类的深度学习网络结构,输入为文本中每个字、词的ID,输出为文本属于各个类别的概率。包括:BOW、CNN、GRU、LSTM、BiLSTM。

语义表示组网集:可用于文本表示的深度学习网络结构,输入为文本中每个字、词的ID,输出为文本中每个字词的embedding。包括:BERT、ELMo、ERNIE。

语义匹配组网集:可用于计算短文本相似度的深度学习网络结构,输入为两个文本中每个词的ID,输出为二者的相似度得分。包括:BOW、CNN、GRU、LSTM、MMDNN。

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