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視覺大模型擁有18億參數 30億的標注圖像進行訓練

來源:青源會     編輯:創澤   時間:2022/10/14   主題:其他 [加盟]

預訓練大模型是過去幾年AI發展主旋律,但是主要集中于自然語言處理領域。視覺領域 在2021年開始迎來進展。谷歌構建了一個擴展的ViT模型,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%)。這一工作還表明,在視覺領 域上,模型同樣符合Scaling Lawo即:模型越大、性能越好。

SwinV2則進一步證明了視覺大模型(30億參數)在廣泛視覺問題上的有效性,其在圖像 分類、物體檢測、語義分割和視頻分類等任務上均達到了 SoTA性能。這一工作也驗證了自監 督學習對于驅動大模型訓練的有效性,基于SimMIM方法,SwinV2用相比谷歌小40倍的標 注數據(7000萬)達成了十億級視覺模型的訓練。





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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

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