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多模態(tài)預訓練大模型-十大科技趨勢

來源:達摩院      編輯:創(chuàng)澤      時間:2023/2/18      主題:其他   [加盟]

人工智能正在從文本、語音、視覺 等單模態(tài)智能,向著多種模態(tài)融合的通用人工智能方向發(fā)展。多模態(tài)統(tǒng)一建模, 目的是增強模型的跨模態(tài)語義對齊能力, 打通各個模態(tài)之間的關(guān)系,使得模型逐 步標準化。目前,技術(shù)上的突出進展來自于 CLIP(匹配圖像和文本)和 BEiT-3 (通用多模態(tài)基礎模型);诙郘域知識,構(gòu)建統(tǒng)一的、跨場景、多任務的多 模態(tài)基礎模型已成為人工智能的重點發(fā) 展方向。未來大模型作為基礎設施,將 實現(xiàn)圖像、文本、音頻統(tǒng)一知識表示, 并朝著能推理、能回答問題、能總結(jié)、 做創(chuàng)作的認知智能方向演進。



  



中國銀行業(yè)協(xié)會團體技術(shù)報告《人工智能模型風險管理框架》

第一級銀行業(yè)金融機構(gòu)未在任何業(yè)務建立模型分級方法/流程;第二級銀行業(yè)金融機構(gòu)從業(yè)務和技術(shù)層面;第三級銀行業(yè)金融機構(gòu)明確模型分級原則方法和操作要求

《2022年中國人工智能醫(yī)學影像產(chǎn)業(yè)研究報告》基層篇

受基層影像醫(yī)師學歷偏低和經(jīng)驗不足等因素影響,基層影像設備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫(yī)學影像產(chǎn)品在基層落地提供巨大市場機遇

2022人工智能時代的算法治理報告-構(gòu)建法律、倫理、技術(shù)協(xié)同的算法治理格局

告立足于算法的技術(shù)趨勢和行業(yè)應用現(xiàn)狀,從法律監(jiān)管,倫理治理,技術(shù)治理三個層面梳理總結(jié)國內(nèi)外在算法治理方面的實踐做法,保障算法技術(shù)創(chuàng)新與應用健康

任意文本到圖像生成模型 DALLE模型 Imagen模型

OpenAI提出DALLE模型,可以根據(jù)用戶輸入的文本生成對應的圖像,Imagen模型,CogView,VQ-Diffusion 模型以及 NUWA-infinity 等效果同樣出色

視覺大模型擁有18億參數(shù) 30億的標注圖像進行訓練

谷歌CVPR 2022擁有18億參數(shù),并使用30億的 標注圖像進行訓練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺大模型(30億參數(shù))在廣泛視覺問題上的有效性

多模態(tài)問答的方法和挑戰(zhàn)

多模態(tài)數(shù)據(jù)具有異構(gòu)性 多模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)難度表示較大 多模態(tài)知識融合困難 多模態(tài)問答大多只能處理簡單的問題 多模態(tài)知識問答推理能力弱 可解釋性差

我國新一代人工智能治理工作框架是什么樣的

我國新一代人工智能治理工作框架應整合社會各界對AI社會技術(shù)復合體的離散性認知,突破AI包容審慎實踐的探索,建立基于“邏輯-秩序-監(jiān)管“的人工智能治理工作框架

2022人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模和發(fā)展特點

高增長:未來五年全球人工智能市場規(guī)模平均增速將超過20%;高集中:軟件占比近40%硬件產(chǎn)品占比接近35%;高壁壘:滲透率還不到4%

人工智能產(chǎn)品不同階段(規(guī)劃設計,研發(fā)部署,運營使用)的風險挑戰(zhàn)

在規(guī)劃設計階段機器學習場景中固有的不可預測性,傳達實施偏差會進一步加劇;在研發(fā)部署階段模型運行之后的動態(tài)更新缺乏足夠驗證等挑戰(zhàn)

人工智能安全技術(shù)體系包括提升技術(shù)安全和構(gòu)建技術(shù)管理機制

構(gòu)建面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能技術(shù)體系,推動人工智能技術(shù)可用、可靠、可信,其內(nèi)涵包括提升技術(shù)安全和構(gòu)建技術(shù)管理機制兩個層面工作

可持續(xù)發(fā)展人工智能治理框架:協(xié)同共治 治理實踐 企業(yè)面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能體系

企業(yè)作為落實人工智能治理原則的重要主體,形成覆蓋人工智能產(chǎn)品全生命周期的風險管理機制,提出了面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能治理基本框架

三大人工智能的風險初步探析

數(shù)據(jù)不完備和濫用風險突出而損害用戶的權(quán)益;人工智能算法存在固有缺陷在可解釋性魯棒性偏見歧視等方面尚存在局限;企業(yè)人工智能管理體系不完善
 
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