韭菜花音乐|最新研究成果让机器学会“双脑思考”，阿里7篇论文入选AI顶会
牛华网2020-06-1914:34
近日 ， 人工智能国际顶会ICML2020公布了论文收录结果 ， 阿里巴巴7篇论文入选 ， 是入选论文数量最多的中国科技公司 。 ICML是机器学习领域全球最具影响力的学术会议之一 ， 今年接受率仅为21.8% 。
根据ICML官方显示 ， 阿里7篇论文涵盖在图像识别、自然语言处理、搜索推荐等领域的研究成果 ， 其中一篇《BoostingDeepNeuralNetworkEfficiencywithDual-ModuleInference》 ， 提出了一种全新的AI推理方法 ， 可大幅减少AI对计算和内存资源的消耗 ， 能将推理速度提升3倍 。
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【韭菜花音乐|最新研究成果让机器学会“双脑思考”，阿里7篇论文入选AI顶会】近年来AI模型变得越来越复杂化 ， 尤其是类似语言AI这类复杂模型 ， 给计算、内存资源带来了新的挑战 。 目前 ， 业界通用的解决方法是采用更先进的计算性能来运行AI任务 ， 例如采用GPU、FPGA或者NPU等异构计算 ， 但该方法并没有从根源上解决问题 。
阿里巴巴达摩院设计出了一种“AI双脑思考”的方法 ， 能让大型神经网络像人类一样学会“快思考”与“慢思考” ， 从而进行高效且准确的推理过程 。
该方法被称为“双模推理” ， 即将一个复杂任务拆分成两个任务 ， 例如在复杂AI推理任务过程中 ， 可以先以很小的资源运行“小网络” ， 同时分析哪些网络的区域较为敏感 ， 然后只对敏感区域在“大网络”中运行计算 。
达摩院的科学家从理论上证明了双模推理的可行性 ， 且在CPU上实现了该方法 。 实际效果显示 ， 该方法能在保证模型精度的基础上 ， 在语言模型上减小40%的访存 ， 达到1.54倍-1.75倍的性能提升 ， 同时可以在仅损耗0.5%精度基础上 ， 提升3倍的推理速度 。
近年来 ， 阿里在AI领域迎来了基础研究与产业应用成果双爆发的阶段 。 三年前 ， 阿里巴巴成立了内部研究机构达摩院 ， 深入AI研究前沿 。 据了解 ， 阿里AI已在国际顶级技术赛事上获得了近60项世界第一 ， 500多篇论文入选国际顶会 。 同时 ， 阿里AI落地了多项重大研究成果 ， 全面赋能各行各业 。 达摩院医疗AI团队疫情期间研发的AI诊断技术 ， 已在全球近600家医院落地 ， 完成50余万例临床诊断 。
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