Новое ПО Facebook создаст более умные модели обработки естественного языка |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-09-30 15:28 Facebook разработал новую ИИ-платформу, которая сможет создавать более интеллектуальные NLP-модели, генерирующие точные ответы на вопросы без постоянного переобучения. Обработка естественного языка (NLP) - это одна из старейших задач, которые решаются с помощью искусственного интеллекта. В рамках ее исследования уже было пройден долгий путь и созданы различные модели, которые можно настраивать для выполнения множества частных задач, включая анализ медицинских текстов или ответы на запросы клиентов. По словам Facebook, сегодня самая большая проблема в NLP заключается в создании модели, которая может исследовать и контекстуализировать то, что она «слышит» и «читает». На этой неделе компания объявила, что добилась «существенного прогресса» в этой области с помощью своей новой архитектуры Retrieval Augmented Generation (RAG), которая выпускается как программное обеспечение с открытым исходным кодом в виде элемента библиотеки обученных моделей Hugging Face. Архитектура RAG - это, по сути, своего рода экстрактор знаний, который может генерировать ответы на поставленные перед ним вопросы, просто читая документы, доступные в интернете. Исследователи Facebook заявили, что она может делать это, даже если прочитанные документы, не содержат дословного ответа, а только подсказки к нему. Ответы RAG по различным темам также показали, что она смогла скорректировать свои ответы на основе нового набора данных. По словам исследователей Facebook, эта возможность будет неоценимой для таких ИИ-приложений, которым нужно иметь доступ к огромным объемам информации и при этом определять, какая информация является правильной. Это является проблемой для существующих обученных моделей, поскольку они требуют постоянного переобучения, чтобы оставаться актуальными, тогда как с помощью RAG можно создавать более адаптивные NLP-модели, которые могут пропустить этап переобучения, просто получив доступ и анализируя более свежую информацию. Источник: robogeek.ru Комментарии: |
|