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資訊專欄INFORMATION COLUMN

AI人工智能和ML語言的技術(shù)概述與未來趨勢

KitorinZero / 631人閱讀

摘要：介紹過去幾年一直是人工智能愛好者和機器學習專業(yè)人士的夢想之旅。各國現(xiàn)在都有專門的人工智能部門和預(yù)算，以確保他們在這場比賽中保持相關(guān)性。對于沒有經(jīng)驗的人來說，它代表通用語言模型的微調(diào)。的不少專家聲稱的發(fā)布標志著進入了新時代。

介紹

過去幾年一直是人工智能愛好者和機器學習專業(yè)人士的夢想之旅。這些技術(shù)已經(jīng)從一個概念發(fā)展成為將會席卷未來的潮流，并且正在影響著今天的數(shù)百萬人的生活。各國現(xiàn)在都有專門的人工智能部門和預(yù)算，以確保他們在這場比賽中保持相關(guān)性。

數(shù)據(jù)科學專業(yè)人員也是如此。幾年前 - 如果你知道一些工具和技術(shù)，那么你會覺得舒服。但是現(xiàn)在不是這樣了！在這個領(lǐng)域發(fā)生了太多的事情，并且有太多的事情要跟上腳步- 有時會非常令人難以置信。

這就是為什么我想從數(shù)據(jù)科學從業(yè)者的角度退一步來看一下人工智能的一些關(guān)鍵領(lǐng)域的發(fā)展。這些發(fā)展都是什么？2018年領(lǐng)域內(nèi)發(fā)生了什么，2019年將會發(fā)生什么？

PS：與任何預(yù)測一樣，這些都是我的看法。這些是基于我試圖把這些點連接起來。如果你有不同的觀點 - 我很樂意聽到它。請告訴我你認為2019年可能會發(fā)生什么變化。

我們將在本文中介紹的領(lǐng)域

自然語言處理（NLP）

計算機視覺

工具和庫

強化學習

永遠的人工智能 - 邁向道德的人工智能

1.自然語言處理（NLP）

讓機器解析單詞和句子似乎一直只是一個夢想。語言中有太多的細微差別和方面甚至有時候人類都難以掌握。但2018年確實是NLP的分水嶺。

我們看到了一個又一個顯著的突破 - ULMFiT，ELMO，OpenAI的Transformer和Google的BERT等等。將轉(zhuǎn)移學習（將預(yù)先訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于數(shù)據(jù)的藝術(shù)）成功應(yīng)用于NLP任務(wù)，為潛在的NLP打開了無限的應(yīng)用大門。我們與Sebastian Ruder的博客進一步堅定了我們的信念，那就是他的領(lǐng)域在最近的時間里走了多遠。作為補充說明，他的博客是所有NLP愛好者必聽的。

讓我們更詳細地看一下這些關(guān)鍵的發(fā)展。

ULMFiT

由Sebastian Ruder和fast.ai的Jeremy Howard所設(shè)計，ULMFiT是第一個在2018年啟動NLP轉(zhuǎn)移學習黨的框架。對于沒有經(jīng)驗的人來說，它代表通用語言模型的微調(diào)。Jeremy和Sebastian在ULMFiT中真正地使用了Universal這個詞 - 該框架幾乎可以應(yīng)用于任何NLP任務(wù)！

關(guān)于ULMFiT的最佳部分以及我們即將看到的后續(xù)框架是什么？你不需要從頭開始訓(xùn)練模型！這些研究人員做了很多的努力 - 將他們的學習成果應(yīng)用到你自己的項目中去。ULMFiT在六個文本分類任務(wù)中的表現(xiàn)優(yōu)于最先進的方法。

ELMO

想要猜猜ELMo代表什么嗎？它是語言模型嵌入的縮寫。很有創(chuàng)意，不是么？除了它的名字類似于著名的芝麻街角色。ELMo在一發(fā)布的時候就引起了ML社區(qū)的注意。

ELMo使用語言模型來獲取每個單詞的嵌入，同時還考慮單詞與句子或段落的上下文關(guān)系。語境是NLP的一個重要方面，以前大多數(shù)人并沒有抓住這一點。ELMo使用雙向LSTM來創(chuàng)建嵌入。

與ULMFiT一樣，ELMO顯著提高了各種NLP任務(wù)的性能，如情緒分析和問題回答。

Google的BERT

不少專家聲稱BERT的發(fā)布標志著NLP進入了新時代。繼ULMFiT和ELMo之后，BERT憑借其性能讓它的競爭對手們大吃一驚。正如原文所述，“BERT在概念上簡單且經(jīng)驗強大”。

BERT在11個（是的，11個！）NLP任務(wù)中獲得了最優(yōu)秀的結(jié)果?？纯此麄兊慕Y(jié)果對陣的基準：

SQuAD v1.1排行榜（2018年10月8日）

測試EM

測試F1

第一名合奏團 - BERT

87.4

93.2

第二名合奏團 - nlnet

86.0

91.7

第一名單身模型 - BERT

85.1

91.8

第二名單身模特 - nlnet

83.5

90.1

有興趣開始學習么？你可以使用PyTorch實現(xiàn)或Google自己的TensorFlow代碼嘗試在你自己的計算機上復(fù)制結(jié)果。

我很確定你們很像知道BERT在這一點上代表什么。

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