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    百度16億參數超大型對話網柏拉圖-2效應碾壓谷歌-

       作者:油浸式變壓器廠家 時間:2021-05-13 11:26 點擊

    開放行業最后那種人和設備暢所欲言的理想化,有了重大突破。前不久,百度新升級公布了集成電路工藝模型PLATO-2。除了遵循柏拉圖模型利用隱藏變量進行多元化生成的特點外,模型主要參數的運行規模也增加到了16億!可以討論對外開放的話題,可以流暢瘋狂地與人交談。在對話演示中,柏拉圖不僅可以深入談論“去吧,跟我學游泳”,還可以繼續有一個黑乎乎的肚子!澳憔筒慌挛野涯闳拥胶永锶?”,朱朝陽讀的全叫技術專業。

    優秀的實際效果也體現在對公布數據的檢驗上。評價數據顯示,百度PLATO-2對話的實際效果已經全面超越了谷歌2020年發布的26億主參數模型Meena和臉書發布的27億主參數模型Blender,樣本越來越少,取得了更好的實際效果。在中文對話中,也開啟了與微軟蕭冰的巨大差異,這無疑代表了百度PLATO-2將智能電爐變壓器提升到一個新的升級縱橫比。

    如今,智能對話正成為每個人都喜歡以肉眼可見的速度討論的話題,無論是《向往的生活》中的人的聰明還是“嗨,siri!”隨時打電話。人們越來越習慣于用語言與設備交流。但是,無論是在家里還是在移動端,現在已經建立了多功能性的智能助手和在開放話題的討論中可以暢所欲言的人還是有區別的。

    針對這個問題,近年來,基于多個語料庫和集成電路技術預訓練模型的對話轉換技術取得了很多可喜的進展。比如GoogleMeena、FacebookBlender等模型已經能夠模擬并轉換成一個與擁有數十億個主要參數和語料庫的人非常相似的對話。

    然而,龐大的對話語料庫下隱藏著豐富多彩的信息內容,同一對話情境可以有不同的回應,因此“一對多”問題是當前對話系統軟件遇到的一個關鍵問題。我們知道,人與人之間的對話不僅與語境有關,還與專業知識有關,無論是個人特征、專業知識、價值觀、情緒狀態等。但第一次交談后,在模型訓練中無法獲得對話者的情境知識,給訓練帶來很大的噪音。如GoogleMeena、twiterBlender等一般的數字編解碼神經網絡,無論結構多么復雜,仍然是一個“一對一”的數字,立即應用容易引起“呵呵,不清楚”等諸多安全反應。

    對于這個問題,無論是百度去年發布的柏拉圖模型,還是微軟最近發布的擎天柱模型,都提到了應用隱藏變量來建模這種多樣性的方式。百度柏拉圖選擇了離散變量隱變量模型,應用了將多樣化轉化為適應度分解的方法,并在三種不同的公開數據上取得了SOTA實用結果。

    PLATO-2的發布基本上是百度在PLATO的工作的進一步拓展。根據擴展互聯網的訓練數據,模型的主要參數已經擴展到16億。此外,柏拉圖采用課程內容學習法,用主要參數的隱變量來處理大規;ヂ摼W培訓成本測算的困難,逐步提高主要參數和組合變壓器的提速培訓效率。

    如此大量的模型訓練離不開百度深度神經網絡服務平臺強大的并行處理能力。柏拉圖2包括中文和英文模型。其中中文模型是在12億中文累計對話數據上訓練的,英文模型是在7億英文累計對話數據上訓練的。柏拉圖-2訓練總共消耗了64張V100卡,持續3周。借助飛槳強大的并行處理能力,包含了Fleet并行處理庫、Recompute等擴展顯卡內存的方法。僅Batch一項就包含52萬Token,整個訓練過程已經進行了約30萬次梯度返回。

    為了驗證模型的實際效果,百度對PLATO-2進行了靜態數據和所有變壓器廠商立場的動態評估。靜態數據評價是利用上述預測分析得出的當前對話,以及人機對戰對話和兩種模式之間的相互對話,對中文和英文進行的動態評價。評價數據顯示,百度PLATO在動態和靜態數據評價上明顯優于微軟DialoGPT、GoogleMeena和FacebookBlender模型。更多是中文,它在連接性、數據量、誘惑和個性化方面與微軟蕭冰有聯系

    而其他層面則開啟了巨大的差異。

    在對話演示中,可以清楚地看到,柏拉圖不僅顯著提高了對話內容的豐富性,而且可以深入聊天討論一個話題,擴展討論相關話題。之前最好的模型Blender,經常會換話題討論。

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