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人工智能開源框架（人工智能開源框架包括）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-08 05:06:23 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 66

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能開源框架的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

開始之前先推薦一個(gè)非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對(duì)話答疑等等

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本文目錄:

1、pytorch是什么？
2、一文看盡2018全年AI技術(shù)大突破：NLP跨過分水嶺、CV研究效果驚人
3、人工智能的開源代碼
4、RPA是什么技術(shù)？

人工智能開源框架（人工智能開源框架包括）

一、pytorch是什么？

PyTorch是一個(gè)開源的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫，基于Torch，用于自然語言處理等應(yīng)用程序。

由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一個(gè)基于Python的可續(xù)計(jì)算包，提供兩個(gè)高級(jí)功能：具有強(qiáng)大的GPU加速的張量計(jì)算（如NumPy）。包含自動(dòng)求導(dǎo)系統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

人工智能開源框架（人工智能開源框架包括）

PyTorch的發(fā)展：

PyTorch的前身是Torch，其底層和Torch框架一樣，但是使用Python重新寫了很多內(nèi)容，不僅更加靈活，支持動(dòng)態(tài)圖，而且提供了Python接口。它是由Torch7團(tuán)隊(duì)開發(fā)，是一個(gè)以Python優(yōu)先的深度學(xué)習(xí)框架，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)強(qiáng)大的GPU加速，同時(shí)還支持動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同時(shí)也可以看成一個(gè)擁有自動(dòng)求導(dǎo)功能的強(qiáng)大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。除了Facebook外，它已經(jīng)被Twitter、CMU和Salesforce等機(jī)構(gòu)采用。

二、一文看盡2018全年AI技術(shù)大突破：NLP跨過分水嶺、CV研究效果驚人

量子位出品 | 公眾號(hào) QbitAI

2018，仍是AI領(lǐng)域激動(dòng)人心的一年。

這一年成為NLP研究的分水嶺，各種突破接連不斷；CV領(lǐng)域同樣精彩紛呈，與四年前相比GAN生成的假臉逼真到讓人不敢相信；新工具、新框架的出現(xiàn)，也讓這個(gè)領(lǐng)域的明天特別讓人期待……近日，Analytics Vidhya發(fā)布了一份2018人工智能技術(shù)總結(jié)與2019趨勢(shì)預(yù)測(cè)報(bào)告，原文作者PRANAV DAR。量子位在保留這個(gè)報(bào)告架構(gòu)的基礎(chǔ)上，對(duì)內(nèi)容進(jìn)行了重新編輯和補(bǔ)充。這份報(bào)告總結(jié)和梳理了全年主要AI技術(shù)領(lǐng)域的重大進(jìn)展，同時(shí)也給出了相關(guān)的資源地址，以便大家更好的使用、查詢。報(bào)告共涉及了五個(gè)主要部分：

下面，我們就逐一來盤點(diǎn)和展望，嘿喂狗~

2018年在NLP 歷史上的特殊地位，已經(jīng)毋庸置疑。

這份報(bào)告認(rèn)為，這一年正是NLP的分水嶺。2018年里，NLP領(lǐng)域的突破接連不斷：ULMFiT、ELMo、最近大熱的BERT……

遷移學(xué)習(xí)成了NLP進(jìn)展的重要推動(dòng)力。從一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型開始，不斷去適應(yīng)新的數(shù)據(jù)，帶來了無盡的潛力，甚至有“NLP領(lǐng)域的ImageNet時(shí)代已經(jīng)到來”一說。

正是這篇論文，打響了今年NLP遷移學(xué)習(xí)狂歡的第一槍。論文兩名作者一是Fast.ai創(chuàng)始人Jeremy Howard，在遷移學(xué)習(xí)上經(jīng)驗(yàn)豐富；一是自然語言處理方向的博士生Sebastian Ruder，他的NLP博客幾乎所有同行都在讀。兩個(gè)人的專長綜合起來，就有了ULMFiT。想要搞定一項(xiàng)NLP任務(wù)，不再需要從0開始訓(xùn)練模型，拿來ULMFiT，用少量數(shù)據(jù)微調(diào)一下，它就可以在新任務(wù)上實(shí)現(xiàn)更好的性能。

他們的方法，在六項(xiàng)文本分類任務(wù)上超越了之前最先進(jìn)的模型。詳細(xì)的說明可以讀他們的論文：https://arxiv.org/abs/1801.06146Fast.ai網(wǎng)站上放出了訓(xùn)練腳本、模型等：http://nlp.fast.ai/category/classification.html

這個(gè)名字，當(dāng)然不是指《芝麻街》里那個(gè)角色，而是“語言模型的詞嵌入”，出自艾倫人工智能研究院和華盛頓大學(xué)的論文Deep contextualized word representations，NLP頂會(huì)NAACL HLT 2018的優(yōu)秀論文之一。

ELMo用語言模型（language model）來獲取詞嵌入，同時(shí)也把詞語所處句、段的語境考慮進(jìn)來。

這種語境化的詞語表示，能夠體現(xiàn)一個(gè)詞在語法語義用法上的復(fù)雜特征，也能體現(xiàn)它在不同語境下如何變化。

當(dāng)然，ELMo也在試驗(yàn)中展示出了強(qiáng)大功效。把ELMo用到已有的NLP模型上，能夠帶來各種任務(wù)上的性能提升。比如在機(jī)器問答數(shù)據(jù)集SQuAD上，用ELMo能讓此前最厲害的模型成績?cè)谔岣?.7個(gè)百分點(diǎn)。

這里有ELMo的更多介紹和資源：

https://allennlp.org/elmo

它由Google推出，全稱是 B idirectional E ncoder R epresentations from T ransformers，意思是來自Transformer的雙向編碼器表示，也是一種預(yù)訓(xùn)練語言表示的方法。從性能上來看，沒有哪個(gè)模型能與BERT一戰(zhàn)。它在11項(xiàng)NLP任務(wù)上都取得了最頂尖成績，到現(xiàn)在，SQuAD 2.0前10名只有一個(gè)不是BERT變體：

如果你還沒有讀過BERT的論文，真的應(yīng)該在2018年結(jié)束前補(bǔ)完這一課：https://arxiv.org/abs/1810.04805另外，Google官方開源了訓(xùn)練代碼和預(yù)訓(xùn)練模型：https://github.com/google-research/bert如果你是PyTorch黨，也不怕。這里還有官方推薦的PyTorch重實(shí)現(xiàn)和轉(zhuǎn)換腳本：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT

BERT之后，NLP圈在2018年還能收獲什么驚喜？答案是，一款新工具。

就在上周末，F(xiàn)acebook開源了自家工程師們一直在用的NLP建?？蚣躊yText。這個(gè)框架，每天要為Facebook旗下各種應(yīng)用處理超過10億次NLP任務(wù)，是一個(gè)工業(yè)級(jí)的工具包。

（Facebook開源新NLP框架：簡化部署流程，大規(guī)模應(yīng)用也OK）

PyText基于PyTorch，能夠加速從研究到應(yīng)用的進(jìn)度，從模型的研究到完整實(shí)施只需要幾天時(shí)間。框架里還包含了一些預(yù)訓(xùn)練模型，可以直接拿來處理文本分類、序列標(biāo)注等任務(wù)。

想試試？開源地址在此：

https://github.com/facebookresearch/pytext

它能主動(dòng)打電話給美發(fā)店、餐館預(yù)約服務(wù)，全程流暢交流，簡直以假亂真。Google董事長John Hennessy后來稱之為“非凡的突破”，還說：“在預(yù)約領(lǐng)域，這個(gè)AI已經(jīng)通過了圖靈測(cè)試?！盌uplex在多輪對(duì)話中表現(xiàn)出的理解能力、合成語音的自然程度，都是NLP目前水平的體現(xiàn)。如果你還沒看過它的視頻……

NLP在2019年會(huì)怎么樣？我們借用一下ULMFiT作者Sebastian Ruder的展望：

今年9月，當(dāng)搭載BigGAN的雙盲評(píng)審中的ICLR 2019論文現(xiàn)身，行家們就沸騰了： 簡直看不出這是GAN自己生成的 。

在計(jì)算機(jī)圖像研究史上，BigGAN的效果比前人進(jìn)步了一大截。比如在ImageNet上進(jìn)行128×128分辨率的訓(xùn)練后，它的Inception Score（IS）得分166.3，是之前最佳得分52.52分 3倍。

除了搞定128×128小圖之外，BigGAN還能直接在256×256、512×512的ImageNet數(shù)據(jù)上訓(xùn)練，生成更讓人信服的樣本。

在論文中研究人員揭秘，BigGAN的驚人效果背后，真的付出了金錢的代價(jià)，最多要用512個(gè)TPU訓(xùn)練，費(fèi)用可達(dá)11萬美元，合人民幣76萬元。

不止是模型參數(shù)多，訓(xùn)練規(guī)模也是有GAN以來最大的。它的參數(shù)是前人的2-4倍，批次大小是前人的8倍。

研究論文：https://openreview.net/pdf?id=B1xsqj09Fm

前前后后，F(xiàn)ast.ai團(tuán)隊(duì)只用了16個(gè)AWS云實(shí)例，每個(gè)實(shí)例搭載8塊英偉達(dá)V100 GPU，結(jié)果比Google用TPU Pod在斯坦福DAWNBench測(cè)試上達(dá)到的速度還要快40%。這樣拔群的成績，成本價(jià)只需要 40美元 ，F(xiàn)ast.ai在博客中將其稱作人人可實(shí)現(xiàn)。

相關(guān)地址： Fast.ai博客介紹：

今年8月，英偉達(dá)和MIT的研究團(tuán)隊(duì)高出一個(gè) 超逼真 高清視頻生成AI。

只要一幅動(dòng)態(tài)的語義地圖，就可獲得和真實(shí)世界幾乎一模一樣的視頻。換句話說，只要把你心中的場景勾勒出來，無需實(shí)拍，電影級(jí)的視頻就可以自動(dòng)P出來：

除了街景，人臉也可生成：

這背后的vid2vid技術(shù)，是一種在生成對(duì)抗性學(xué)習(xí)框架下的新方法：精心設(shè)計(jì)的生成器和鑒別器架構(gòu)，再加上時(shí)空對(duì)抗目標(biāo)。

這種方法可以在分割蒙版、素描草圖、人體姿勢(shì)等多種輸入格式上，實(shí)現(xiàn)高分辨率、逼真、時(shí)間相干的視頻效果。

好消息，vid2vid現(xiàn)已被英偉達(dá)開源。

研究論文：https://tcwang0509.github.io/vid2vid/paper_vid2vid.pdf

GitHub地址https://github.com/NVIDIA/vid2vid

相關(guān)地址

三、人工智能的開源代碼

LISP:像LISP這樣的高級(jí)語言在人工智能中備受青睞，因?yàn)樵诟鞲咝６嗄甑难芯亢筮x擇了快速原型而舍棄了快速執(zhí)行。垃圾收集，動(dòng)態(tài)類型，數(shù)據(jù)函數(shù)，統(tǒng)一的語法，交互式環(huán)境和可擴(kuò)展性等一些特性使得LIST非常適合人工智能編程。PROLOG:這種語言有著LISP高層和傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)有效結(jié)合，這對(duì)AI是非常有用的。它的優(yōu)勢(shì)是解決“基于邏輯的問題”。Prolog提供了針對(duì)于邏輯相關(guān)問題的解決方案，或者說它的解決方案有著簡潔的邏輯特征。它的主要缺點(diǎn)(恕我直言)是學(xué)起來很難。C/C++:就像獵豹一樣，C/C++主要用于對(duì)執(zhí)行速度要求很高的時(shí)候。它主要用于簡單程序，統(tǒng)計(jì)人工智能，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一個(gè)常見的例子。Backpropagation 只用了幾頁的C/C++代碼，但是要求速度，哪怕程序員只能提升一點(diǎn)點(diǎn)速度也是好的。JAVA:新來者，Java使用了LISP中的幾個(gè)理念，最明顯的是垃圾收集。它的可移植性使它可以適用于任何程序，它還有一套內(nèi)置類型。Java沒有LISP和Prolog高級(jí)，又沒有C那樣快，但如果要求可移植性那它是最好的。PYTHON:Python是一種用LISP和JAVA編譯的語言。按照Norvig文章中對(duì)Lips和Python的比較，這兩種語言彼此非常相似，僅有一些細(xì)小的差別。還有JPthon，提供了訪問Java圖像用戶界面的途徑。這是PeterNorvig選擇用JPyhton翻譯他人工智能書籍中程序的的原因。JPython可以讓他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html庫。因此，它非常適合作為人工智能語言的。

四、RPA是什么技術(shù)？

RPA被認(rèn)為是處理重復(fù)性、規(guī)則性業(yè)務(wù)的前沿技術(shù)。目前RPA廣泛應(yīng)用于政府企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)字化升級(jí)，助力政企提質(zhì)降本增效，但是在不同的行業(yè)場景中，RPA的應(yīng)用形態(tài)往往有所差異，以實(shí)在智能RPA數(shù)字員工為例，已為眾多金融、運(yùn)營商、能源、電商等領(lǐng)域企業(yè)和政府提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型（智能化+自動(dòng)化）解決方案。大家也可以通過以下文章更好地了解到RPA的真正用處

想知道RPA是干什么的，首先需要對(duì)RPA的發(fā)展歷程有清晰的了解，接下來，我們?yōu)榇蠹沂崂硪幌虏煌A段的RPA應(yīng)用的狀態(tài)。

一、RPA剛出現(xiàn)時(shí)：

RPA一詞出現(xiàn)在2000年。此時(shí)的RPA已經(jīng)比之前的“類RPA”有所不同，“取其精華，去其槽粕，推陳出新，革故鼎新”可以很好地總結(jié)這一階段的發(fā)展情況。

它已經(jīng)能將人工智能技術(shù)和自動(dòng)化技術(shù)有效結(jié)合，其中應(yīng)用最多的還是OCR技術(shù)，這讓RPA軟件不再依賴于代碼進(jìn)行屏幕抓取，而是允許用戶以可視化的方式來使用拖放功能，建立流程管理工作流，并且將重復(fù)勞動(dòng)自動(dòng)化。這種方式降低了用戶的使用門檻，無需專業(yè)編碼知識(shí)即可迅速獲取數(shù)據(jù)與搭建流程，也是RPA的價(jià)值所在。

但是這個(gè)階段的RPA在落地過程中難以被市場所接受，好比如數(shù)字化積累，企業(yè)生產(chǎn)力的選擇，企業(yè)增長桎梏的主要矛盾等等這些因素，還有技術(shù)手段無法解決廠家的自動(dòng)化問題，部分的自動(dòng)化看起來就像時(shí)雞肋，因?yàn)槿斯こ杀据^低的情況下，往往考慮的是加人數(shù)。

二、RPA出現(xiàn)后：

隨著RPA開始通過簡單的操作系統(tǒng)解決更復(fù)雜的任務(wù)，并且操作容易上手，越來越多的行業(yè)大規(guī)模投入使用。例如：BPO（Business process outsourcing ，業(yè)務(wù)流程外包）。

BPO將RPA視為提升效率和生產(chǎn)力的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。兩者相輔相成，借助RPA，BPO以更低成本效益、更快響應(yīng)能力的優(yōu)勢(shì)快速實(shí)現(xiàn)辦公自動(dòng)化。同時(shí)，RPA也得以在外包領(lǐng)域落地。

接著在2010年后，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”和“智能+”提上發(fā)展日程，RPA這項(xiàng)技術(shù)在各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)了快速增長，特別是在保險(xiǎn)、醫(yī)療保健、銀行、新零售等行業(yè)。

RPA的實(shí)施大幅降低了人力成本，提高了生產(chǎn)力，同時(shí)減少了錯(cuò)誤。

三、2020艾瑞報(bào)告一葉知秋-《2020中國RPA報(bào)告》

近兩年，RPA廠商如雨后春筍般大量涌現(xiàn)，如何在競爭中形成自己的優(yōu)勢(shì)？實(shí)在智能的做法是：憑借先天AI優(yōu)勢(shì)，不斷提升AI競爭力的同時(shí)，深入更多業(yè)務(wù)場景，賦予用戶實(shí)現(xiàn)不同非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場景（如發(fā)票提取、語音文本轉(zhuǎn)換等）的自動(dòng)化，打造最準(zhǔn)確、最高效、最懂用戶的智能自動(dòng)化產(chǎn)品，即章魚數(shù)字員工。

實(shí)在智能在傳統(tǒng)“三件套“架構(gòu)的基礎(chǔ)上，獨(dú)創(chuàng)了自研AI能力平臺(tái)“智能云腦”Z-Brain。智能云腦集成了包括Chatbot、數(shù)據(jù)平臺(tái)、算法平臺(tái)等多種AI能力。其中，在自然語言處理領(lǐng)域，Z-Brain覆蓋了包括BERT、ALBERT、RoBERTa等最新算法；在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，Z-Brain覆蓋了DB、PMTD、RARE等最新算法。具備自學(xué)習(xí)、高效迭代、自動(dòng)調(diào)參、多場景融合技術(shù)，可以輸出AI組件，完成大規(guī)模復(fù)雜場景的智能決策。

人工智能開源框架（人工智能開源框架包括）

文章節(jié)選：“在AI技術(shù)層面，「實(shí)在智能」的核心技術(shù)“云腦”采用業(yè)界最好的算法，可以根據(jù)不同用戶的業(yè)務(wù)場景進(jìn)行個(gè)性化數(shù)據(jù)訓(xùn)練，從而達(dá)到最符合用戶業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)模型；通常數(shù)據(jù)訓(xùn)練周期在1——30天左右，訓(xùn)練時(shí)間的長短取決于數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的復(fù)雜性。簡單來說，「實(shí)在智能」是把AI能力賦予用戶實(shí)現(xiàn)不同非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場景（如發(fā)票提取、語音文本轉(zhuǎn)換等）的自動(dòng)化，RPA只是一個(gè)載體。所以，未來RPA的發(fā)展一定是以AI為主，通過AI來打造產(chǎn)品差異化和競爭力……”

人工智能開源框架（人工智能開源框架包括）

“由上而下的應(yīng)用策略，說明組織的管理者看到了RPA在發(fā)展中起到的關(guān)鍵作用，可有效地通過RPA實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；由下而上則說明實(shí)際需求是存在的，這兩者需求普遍是共同存在的。因此，只有剛需自動(dòng)化的存在，才會(huì)進(jìn)一步激發(fā)RPA市場的發(fā)展，并且市場的覺醒速度將越來越快。初期只是在金融、銀行等數(shù)據(jù)量較大的領(lǐng)域率先應(yīng)用，但隨著AI技術(shù)不斷迭代變得越來越智能，將會(huì)在更多的業(yè)務(wù)場景看到RPA的身影?！?/p>

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