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多模態預訓練大模型-十大科技趨勢

來源:達摩院      編輯:創澤      時間:2023/2/18      主題:其他   [加盟]

人工智能正在從文本、語音、視覺 等單模態智能,向著多種模態融合的通用人工智能方向發展。多模態統一建模, 目的是增強模型的跨模態語義對齊能力, 打通各個模態之間的關系,使得模型逐 步標準化。目前,技術上的突出進展來自于 CLIP(匹配圖像和文本)和 BEiT-3 (通用多模態基礎模型)。基于多領域知識,構建統一的、跨場景、多任務的多 模態基礎模型已成為人工智能的重點發 展方向。未來大模型作為基礎設施,將 實現圖像、文本、音頻統一知識表示, 并朝著能推理、能回答問題、能總結、 做創作的認知智能方向演進。



  



中國銀行業協會團體技術報告《人工智能模型風險管理框架》

第一級銀行業金融機構未在任何業務建立模型分級方法/流程;第二級銀行業金融機構從業務和技術層面;第三級銀行業金融機構明確模型分級原則方法和操作要求

《2022年中國人工智能醫學影像產業研究報告》基層篇

受基層影像醫師學歷偏低和經驗不足等因素影響,基層影像設備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫學影像產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-構建法律、倫理、技術協同的算法治理格局

告立足于算法的技術趨勢和行業應用現狀,從法律監管,倫理治理,技術治理三個層面梳理總結國內外在算法治理方面的實踐做法,保障算法技術創新與應用健康

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 30億的標注圖像進行訓練

谷歌CVPR 2022擁有18億參數,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)在廣泛視覺問題上的有效性

多模態問答的方法和挑戰

多模態數據具有異構性 多模態數據的關聯難度表示較大 多模態知識融合困難 多模態問答大多只能處理簡單的問題 多模態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-監管“的人工智能治理工作框架

2022人工智能產業市場規模和發展特點

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

人工智能產品不同階段(規劃設計,研發部署,運營使用)的風險挑戰

在規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;在研發部署階段模型運行之后的動態更新缺乏足夠驗證等挑戰

人工智能安全技術體系包括提升技術安全和構建技術管理機制

構建面向可持續發展的人工智能技術體系,推動人工智能技術可用、可靠、可信,其內涵包括提升技術安全和構建技術管理機制兩個層面工作

可持續發展人工智能治理框架:協同共治 治理實踐 企業面向可持續發展的人工智能體系

企業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品全生命周期的風險管理機制,提出了面向可持續發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

數據不完備和濫用風險突出而損害用戶的權益;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;企業人工智能管理體系不完善
 
資料獲取
新聞資訊
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