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字号+ 作者:生活头条 来源:未知 2021-11-23 我要评论

近些年迅速发展的大规模预训练模型技术,正在让机器逐渐具备像人一样的认知智能,但是也对算法、系统、算力提出新的需求和挑战。那么,未来 AI 的架构将会是怎样的?在 11 月举

近些年迅速发展的大规模预训练模型技术,正在让机器逐渐具备像人一样的认知智能,但是也对算法、系统、算力提出新的需求和挑战。那么,未来 AI 的架构将会是怎样的?在 11 月举办的 ArchSummit 全球架构师峰会(深圳站)2021 中,IDEA 研究院讲席科学家张家兴博士,与我们分享了他对大模型认知智能时代的新架构的思考,本文整理自此次演讲。
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在刚刚得到 ArchSummit 全球架构师峰会邀请的时候,我很惊讶。因为在过往十多年的工作经历中,我做过学术研究,也做过算法专家,可怎么会跟架构师有联系呢?然而后来一想,其实我好像真的跟架构有点关系。因为现在一提起架构,大家必然会谈到大数据架构,而在 Hadoop 这套系统出来之前,我在微软开发这种大数据架构。在现在的深度学习架构出来之前,比如 PyTorch、TensorFlow,我也开发过这样的深度学习架构。所以说,我的过往经历跟架构还是很有渊源的,但是今天我要谈的内容不是这些,而是在当下这个人工智能蓬勃发展的时代,尤其是当人工智能进入了大模型时代,我们的架构到底会发生哪些新的变化,未来的架构又可能会产生哪些大家可能意想不到的一些新的趋势。

大家可能注意到了,我现在所在的单位叫做粤港澳大湾区数字经济研究院,又叫 IDEA 研究院,它是由前微软全球执行副总裁沈向洋院士创办的,聚集了很多像我这样的,兼具学术研究和工业落地经验的专家,我们聚在一起,想要打造一家国际顶尖的人工智能和数字经济的研究院,我们在做一些前沿的技术的研究,同时我们也想推动一些技术的产业落地。

认知智能演进:大模型时代的崛起

接下来进入正题。在讲大模型之前,我想先讲一下整个认知智能演进的范式。

如果我们倒退到十年前,那个时候大家在讨论怎么做一个自然语言系统、图像识别系统或者推荐搜索这样的模型的时候,我们往往会提一个词,机器学习。那个年代的机器学习,其实更多强调的是特征工程,尤其是在推荐搜索这样的场景里,特征可能会非常大。所以经历过那个时代的人应该都知道,当时在机器学习架构中出现了一个叫做 Parameter Server 的新物种,这在当时来说是一个新兴的方向,就是为了应对可能大到几十亿、上百亿的特征规模,给特征工程带来的挑战。

大概就是从十年前开始,我们真真正正进入了深度学习时代,我们不需要人工构建特征,模型可以自动从原始数据中提取特征。这个时候,我们思考的核心问题就发生了转变——我们不再需要去思考特征是什么样的,而是我们该用怎样的网络架构来更好地适应这些原始特征和任务。

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