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2020
02-12

AI测温解决方案上线;工信部:充分发挥人工智能赋能效用、协力抗击疫情

Meena 和人类的对话内容

26 亿参数的端到端神经对话模型

Google 在博客中介绍称,Meena 是个 26 亿参数的端到端训练的神经会话模型,是 GPT-2 模型最大版本(15 亿参数)的 1.7 倍。据称,Google 利用 400 亿字的数据集,通过 2048 个张量处理单元(即 Tensor Processing Unit,Google 专用 AI 芯片)训练了 30 天,得到了最佳版本。实验表明,比起聊天机器人 SOTA,Meena 能更好地完成对话,内容也更具体、清楚。

据悉,Meena 由 1 个 Evolved Transformer 编码器和 13 个 Evolved Transformer 解码器组成:编码器用于处理对话语境,有助于 Meena 理解对方的话;而解码器则会利用信息生成回复。而在这一过程中,Google 表示:

研究人员发现,超参数调整后,实现高质量对话的关键在于性能更强的解码器。

雷锋网了解到,Google 从公共领域社交媒体对话上过滤得到了 341GB 的文本,并以树状脉络形式组织文本进行「多轮对话」训练。研究者将每轮对话作为训练样本,同时每轮之前的 7 轮对话为语境信息,共同构成一组数据。据悉,选择 7 轮对话作为语境,既能保证训练过程获得足够长的语境信息,同时模型也能不超过内存限制。毕竟文本越长,占用的内存也越多。

新提出的人类评价指标 SSA

根据博客,上述这些表现是由 Google 根据新提出的人类评价指标「Sensibleness and Specificity Average (SSA)」得出的,而此次提出新的指标是因为,目前聊天机器人的人类评价指标颇为复杂,而且也很难形成一致的评价指标。Google 表示,SSA 能捕获基本的、但对人类对话来说很重要的属性。

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作者:决战机器人工智能档案最先进人工智能机器人排名|机器人之家培训什么是ai技术
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