人工智能不断进步
Posted: Wed Jan 29, 2025 3:39 am
一睹基于 AI 的 Transformer 架构的激动人心的世界对基于人工智能的创新变压器模型的需求不容忽视。近年来发展取得了巨大进步，特别是在机器翻译和语音文本识别等领域。例如，当今基于 Transformer 架构的语言模型使用自我意识机制。借助这些机制，机器学习模型的效率可以显着提高。这依赖于人类感知的直觉和自发过程。
什么是 Transformer 模型？
谷歌在 2017 年的一篇文章中首次描述了Transformer ，它是迄今为止开发的最新、最强大的模型类别之一。他们正在推动机器学习的进步，特别是对人工智能的高度关注。
它们广泛应用于语音合成、语音识别和机器翻译等语音应用。例如，使用注意力过程来翻译特定单词，翻译模型会进入更多考虑其他单词含义的状态。自 2017 年出现以来，语言模型等已经发展并分支出许多不同的变体，这些变体超越了语言任务，扩展到了其他领域。
数据正在推动变压器架构高速发展
通过收集和处理数据，人工智能训练其算法，从数据中得 医疗保险线索电子邮件列表 出结论，并将其应用于创建新的独立内容。随着获得越来越多的反馈，Transformer架构对其算法的优化也越来越深入。在此基础上，它能够生成自己的高质量文本，并提供数百万文本单词的细致摘要。 Transformer 架构越来越多地将 Google 开发的注意力过程用于此目的。
它的特别之处在于人工智能甚至有能力创建为客户量身定制的内容。它从使用信息和交互中学习，因此呈现高度个性化的内容，并以可持续的方式变得越来越精确。
图 1：Transformer 模型可以适应各种任务
图 1：Transformer 模型可以适应各种任务
GPT-3，语言模型中的一个典型例子
一个例子是生成式预训练 Transformer 3，简称 GPT-3。与其他产品不同，GPT-3 更进一步：它不仅具有变革性，而且还具有创造性特征。 GPT-3 能够独立创建新文本，而无需处理现有文本。 GPT-3 非常精确地掌握了这项任务并提供了非常好的结果。它是最大的自然语言处理转换器（NLP），可以准确有效地再现人类思维和推理模式。
语言模型使用多个编码器和解码器。一个重要的创新是，GPT-3语言模型不仅用英语进行训练，还用中文、俄语和德语等其他语言进行训练。这意味着它能够理解和翻译其他语言的句子。
轻松使用人工智能
我们与客户一起使用各种 Transformer 模型已有大约 2 年的时间，因此面临着各种挑战。这使我们能够在几天或几周内解决复杂的挑战。
这方面的一个例子是在输入管理中的使用，通过预先训练的 Transformer 模型，我们能够在几天内对传入的文档进行正确分类，提取相关的语句和信息，并使其可用于进一步处理。提供。
实施的质量和速度明显优于传统方法，并确保员工的高度认可。好处是显而易见的，这些技能确保了我们的客户的创造性创新以及进一步用例的开发和实施。
这只是众多例子之一。简单来说，我们可以说，一个人可以明确制定的许多活动都可以由模型接管。
例如：从客户的年度报告中提取与可持续发展相关的所有信息。
综上所述，我们可以说 Transformer 模型代表了人工智能在企业应用的下一个重大步骤。部署和使用仅受限于不愿意改变，而不是受限于解决方案的技术能力。
我们将共同帮助我们的客户应对这一挑战。如果您有兴趣，请与我联系 - 我很乐意向您介绍详细信息。
您可以在我们之前发布的博客文章中找到来自 adesso 世界的更多令人兴奋的主题。
什么是 Transformer 模型？
谷歌在 2017 年的一篇文章中首次描述了Transformer ，它是迄今为止开发的最新、最强大的模型类别之一。他们正在推动机器学习的进步，特别是对人工智能的高度关注。
它们广泛应用于语音合成、语音识别和机器翻译等语音应用。例如，使用注意力过程来翻译特定单词，翻译模型会进入更多考虑其他单词含义的状态。自 2017 年出现以来，语言模型等已经发展并分支出许多不同的变体，这些变体超越了语言任务，扩展到了其他领域。
数据正在推动变压器架构高速发展
通过收集和处理数据，人工智能训练其算法，从数据中得 医疗保险线索电子邮件列表 出结论，并将其应用于创建新的独立内容。随着获得越来越多的反馈，Transformer架构对其算法的优化也越来越深入。在此基础上，它能够生成自己的高质量文本，并提供数百万文本单词的细致摘要。 Transformer 架构越来越多地将 Google 开发的注意力过程用于此目的。
它的特别之处在于人工智能甚至有能力创建为客户量身定制的内容。它从使用信息和交互中学习，因此呈现高度个性化的内容，并以可持续的方式变得越来越精确。
图 1：Transformer 模型可以适应各种任务
图 1：Transformer 模型可以适应各种任务
GPT-3，语言模型中的一个典型例子
一个例子是生成式预训练 Transformer 3，简称 GPT-3。与其他产品不同，GPT-3 更进一步：它不仅具有变革性，而且还具有创造性特征。 GPT-3 能够独立创建新文本，而无需处理现有文本。 GPT-3 非常精确地掌握了这项任务并提供了非常好的结果。它是最大的自然语言处理转换器（NLP），可以准确有效地再现人类思维和推理模式。
语言模型使用多个编码器和解码器。一个重要的创新是，GPT-3语言模型不仅用英语进行训练，还用中文、俄语和德语等其他语言进行训练。这意味着它能够理解和翻译其他语言的句子。
轻松使用人工智能
我们与客户一起使用各种 Transformer 模型已有大约 2 年的时间，因此面临着各种挑战。这使我们能够在几天或几周内解决复杂的挑战。
这方面的一个例子是在输入管理中的使用，通过预先训练的 Transformer 模型，我们能够在几天内对传入的文档进行正确分类，提取相关的语句和信息，并使其可用于进一步处理。提供。
实施的质量和速度明显优于传统方法，并确保员工的高度认可。好处是显而易见的，这些技能确保了我们的客户的创造性创新以及进一步用例的开发和实施。
这只是众多例子之一。简单来说，我们可以说，一个人可以明确制定的许多活动都可以由模型接管。
例如：从客户的年度报告中提取与可持续发展相关的所有信息。
综上所述，我们可以说 Transformer 模型代表了人工智能在企业应用的下一个重大步骤。部署和使用仅受限于不愿意改变，而不是受限于解决方案的技术能力。
我们将共同帮助我们的客户应对这一挑战。如果您有兴趣，请与我联系 - 我很乐意向您介绍详细信息。
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