利用网络可以做什么事情用网络可以做哪些任务-腾讯SkillNet | NLU任务全能网络，对Pathways架构的初步尝试
目录：
1.利用网络可以做什么?
2.利用网络能干些什么
3.利用网络能干什么有意义的事
4.你利用网络都做过什么
5.可以利用网络做什么副业
6.利用网络能干什么手抄报
7.利用网络做什么挣钱
8.利用网络我们可以做什么
9.利用网络可以做哪些有益的事情?
10.利用网络可以做哪些有意义的事
1.利用网络可以做什么?
投赚钱app入少的创业项目
2.利用网络能干些什么
21年10月的时候 ，谷歌大佬Jeff Dean提出了下一代AI架构的Pathways概念[1] ，旨在通过一个大模型完成各种不同的任务对于较早关注AI领域的同行们来说用网络可以做哪些任务 ，这其实类似17年就提出的MoE（Mixture-of-Experts）概念 。
3赚钱app.利用网络能干什么有意义的事
不管现在预训练大模型效果多好 ，始终存在着三个重要问题：1. 目前的模型都只能处理单一任务2. 目前的模型大部分只专注一种感知输入 ，比如文本 、图像3. 目前的模型都是dense的 ，已经有一些研究显示 ，很多参数都是无用的 ，比如12个注意力头去掉几个影响并不大 。
4.你利用网络都赚钱app做过什么
这就导致了计算的效率低下其实我个人认为 ，前两个问题大模型都是可以解决的 ，真正的瓶颈是第三点现在大模型虽然效果不错 ，但训练 、落地对于普通团队都很不友好 ，要达到真正的应用 ，必须「瘦身」用网络可以做哪些任务 ，目前有三种方法：
5.可以利用网络做什么副业
1. 量化：把FP32转换成FP16 、INT8进赚钱app行计算 ，而这种方法的天花板也比较明显（总不能压缩到Bool吧）2. 蒸馏：前两年很火的方法 ，但压缩到小的dense模型 ，由于参数量的限制 ，也存在效果天花板 ，同时也存在无效的参数
6.利用网络能干什么手抄报
3. 剪枝：去掉一些层 、神经元或者权重前几年稀疏计算的底层支持不好 ，而目前排除下来 ，这反倒是最有可赚钱app能的方法Pathways给出的概念则更模拟人脑的逻辑 ，用不同部分负责不同功能在训练中 ，模型动态的学习如何用特定的子网络去解决特定任务 ，这样在推理时只需要用部分网络就可以处理任务了 。
7.利用网络做什么挣钱
如下图所示 ，这种做法在保持了整个模型容量（参数量）的同时 ，极大地缩短了预测时间往更远来看 ，Path赚钱appways给持续学习提供了一种可能性 ，当有新的任务时 ，可能只需要在现有模型上增加一些网络就可以了 ，不会影响到以前的网络参数 ，同时多任务学习下也能提升整个网络的泛化能力 。
8.利用网络我们可以做什么
一 、SkillNet遗憾的是 ，Jeff Dean并没有公布更详细的方案 ，但最近腾讯AI Lab在这个概念的启赚钱app发下进行了一些尝试 ，让我这个坐等群众来和大家一起尝尝鲜One Model, Multiple Tasks: Pathways for Natural Language Understanding 。
9.利用网络可以做哪些有益的事情?
SkillNet的做法是 ，给每个子网络定义一个Skill ，在预测时只激赚钱app活和任务相对的Skill：
10.利用网络可以做哪些有意义的事
创业项目名称
添加的方式参考了Switch Transformer ，直接加到FFN层 。如果激活了多个Skill ，就使用平均池化进行融合：
在训练时 ，每次从一个任务中采样一个batch ，根据任务目标优化对应的Skill由于不同任务的样本数量不一样赚钱app ，在采样时制定了一个超参数 ，来控制采样的分布 ，实验证明直接遵从数据本事的分布效果最好 ，即数据多的任务多采 ，少的少采 。
同时 ，SkillNet的网络结构是支持预训练的 ，比如MLM任务可以训练S2 、S7 ，NSP任务可以训练S1 、S3 、S7SkillNet在6个中文数据集上做了实验 ，结果显示整体效果要好于纯赚钱app精调 ，同时也超过了dense模型Multi-task和MoE的设置： 。
与多任务学习相比 ，SkillNet效率更高 ，同时是在skill层面进行定义 ，再通过skill的结合解决不同任务与MoE相比 ，SkillNet具有更强的可解释性 ，同时也不需要复杂的路由策略去选取合适的Expert 。
二 、总结Skill赚钱appNet是对Pathways的一个初步尝试 ，这种结构一个很大优点是Skill的复用和新增 ，在增加一个新任务时 ，可以直接复用以前训练好的模块 ，也可以新增一个与任务更相关的Skill我之前一直纠结多任务的一个点是 ，对于模型来说泛化性和专业性是有些矛盾的 ，当我们想做一个通用的 、完美的模型时 ，引入另外一个目标赚钱app可能对其他目标效果产生影响 。
而SkillNet的做法就是 ，把目标进行拆解 ，解耦成一些「底层能力」 ，从而避免多任务的相互影响不过个人觉得这样的解藕还是有些硬 ，且需要不少的人工介入（把task拆解为合适的skill） ，对比下来让模型自动解藕的MoE还是更「智能」一些 。
另外还有不少值得探索的地方 ，比如是否赚钱app可以动态选择更少的attention head 、以及这种架构下是否有除了Transformer外更好的模块等SkillNet是基于BERT-base做的 ，往这个方向探索下去 ，也衍生了一条比大模型少些卷的赛道 。
再往后看 ，神经网络离人脑的模式还有很大距离 ，比如MindSpore的金雪锋大佬提到的[2] ，赚钱app人脑中很重要的一个特征是局部BP ，只有某个module进行单独的学习优化 ，而Pathways架构虽然拆分出了module ，本质还是全局BP 。
参考文献[1]: Pathways[2]: 如何看待Google下一代人工智能架构Pathways?本文来自：公众号【李rumor】———END———限 时 特赚钱app 惠： 本站每日持续更新海量各大内部创业教程 ，一年会员只需98元 ，整站资源免费下载
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