随着科学技术的迅猛发展,人们想用机器做越来越多的事,人们能做的,不能做的,懒得做的,统统都想让机器来帮助完成。“人工智能”这个曾经只能出现在好莱坞科幻电影里的事,已经变得不再遥远,而这一研究也都在各行各业开始启动。在通往人工智能的路上, 机器学习是核心,与传统电脑的计算模式不同,机器学习是将输入和结果告诉电脑,由电脑来识别规则、产生程序,从而承担大量的编程工作。
谈到机器学习,我们很容易想到前段时间谷歌AlphaGo大胜围棋名家李世石的事情,这件事展现了大数据云时代机器学习的强大实力。尽管如此,目前机器学习仍然在早期探索阶段,但其巨大潜力早已经受到各方关注。借着当今风靡全球的“大数据”春风,作为人工智能领域重要方向的机器学习,逐渐成为技术创新的生力军。
机器学习前景这么好,我们靠什么去实现呢?两个核心:首先是必须具备足够强大的数据库;其次,必须 具备足够强大的计算能力。随着数据采集技术的飞速发展,每一个从网络获取信息的用户,都成为提供新的信息的源头,数据源的日益丰富引发数据规模爆炸性增 长。大规模数据一方面为精准定位用户需求提供更多可能性,但也为快速有效处理数据带来更多的挑战。采用GPU方式能很好处理深度神经网络问题,因为机器学习算法通常需要海量计算来处理数据(图像、文本等),和提取数据对象的确定特征。尤其是在训练阶段,模型或算法为了调整精度,需要处理大量数据。而GPU是非常擅长于管理一些比较复杂的数据,像视频、音频的数据等。
如今,GPU加速技术已经应用在了社会的方方面面,除了传统的科研院所和高校教育机构之外,包括游戏、汽车、医疗、勘探、VR和互联网等各行各业中都出现了GPU加速的身影。
人们利用 GPU 来训练这些深度神经网络,所使用的训练集大得多,所耗费的时间大幅缩短,占用的数据中心基础设施也少得多。GPU 还被用于运行这些机器学习训练模型,以便在云端进行分类和预测,从而在耗费功率更低、占用基础设施更少的情况下能够支持远比从前更大的数据量和吞吐量。宝 德作为国内首屈一指的HPC解决方案提供商,基于对市场的敏感度与洞察力,在拥抱深度学习和机器学习上非常积极。针对各类客户对于GPU服务器的不同需求层层细分,宝德在2015年将8款全新一代高密度GPU加速计算服务器隆重推向市场,以充分满足不同客户不同应用场景的使用需求。
宝德推出的全新一代高密度GPU加速计算服务器适用于高性能计算、数据挖掘、机器学习、大数据分 析、互联网、金融等关键应用场景,为各行业客户提供了全方位的计算解决方案,通过GPU承担部分预算量繁重且耗时的代码,为运行在CPU上的应用程序加 速,足以帮助企业完成更多计算任务、处理更大数据集、缩短应用运行时间。
GPU加速计算服务器将是实现机器学习和人工智能的必由之路。机器学习领域的突破引发了人工智 能革命,也将对服务器行业带来巨大的影响。只有具备强大的研发能力和高度的市场敏感度和洞察力的服务器厂商才能快速拥抱这场人工智能革命,满足市场需求。 在这场变革中,未来谁主沉浮,我们拭目以待!
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这篇研究重新审视了循环神经网络中的双线性状态转换机制,挑战了传统观点。高通AI研究团队证明,隐藏单元不仅是被动记忆存储,更是网络计算的积极参与者。研究建立了一个从实数对角线到完全双线性的模型层级,对应不同复杂度的状态跟踪任务。实验表明,双线性RNN能有效学习各种状态跟踪任务,甚至只需极少量训练数据。研究还发现,纯乘法交互比加法交互更有利于状态跟踪,为循环网络设计提供了新视角。
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这篇研究探讨了大语言模型在自动推理任务中的不确定性问题。研究者提出,模型生成形式规范时的概率不确定性不是缺陷,而是宝贵的信号源。通过引入概率上下文无关文法框架分析SMT-LIB程序分布,他们发现不确定性信号具有任务相关性(如逻辑任务中的语法熵AUROC>0.93)。他们的轻量级信号融合方法能减少14-100%的错误,仅需最小弃权,将大语言模型驱动的形式化转变为可靠工程学科。研究揭示当模型正确理解逻辑关系时会产生稳定的语法模式,为判断何时信任模型提供了可靠指标。
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