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本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请筹谋出处。

Jeff Dean亲笔盘货谷歌AI商议后果，照旧成了一年一度的保留节目。

本年也不例外，照旧他抽出一部分假期时刻完成的。

往日一年，谷歌研发过问依然是大家最高，在一整年的时刻里产出不少后果。

光论文数就达750+篇，让东说念主头晕眼花。

要是你惦念我方错过了一些的话也毋庸惦念，这位谷歌AI掌门东说念主都帮你追念盟了。

Jeff本东说念主亲眼目击了AI往日几十年的诸多进展，对当下最大的叹惋是：

早期机器学习范例频频不尽如东说念主意，不外终于催生出了许多相配收效的当代范例，这些高出最终将惠及数十亿东说念主的生涯。

他把2021年机器学习进展追念成五大趋势，另外还给读者奉上一份大礼包——

一年来谷歌发布的27个开源器具和数据集汇总。

涵盖多谈话文本、医学、建筑、跳摆动作、电影标题、文本到表格生成等稠密领域。

要是你有需要可在公众号后台回话要津词“姐夫2021”获取。

底下就先来看一下，这个被誉为行业风向标，Jeff眼中的机器学习五大趋势都有哪些。

简单速览：

往日一年中，谈话模子的参数边界仍在束缚增长，纷繁罕见1750亿的GPT-3。

举例DeepMind的Gopher有2800亿，微软英伟达和洽推出的威震天-图灵到了5300亿。

谷歌我方的GShard和GLaM模子更是达到6千亿和1.2万亿。

试验这些模子用到的数据集边界也在同步增长。

数据集和模子大小的加多让AI在传统NLP任务上的准确性权臣提高，还在更多新才气上有所冲突。

代表性的商议有Quoc Le团队淡薄新的微调范例Instruction Tuning。

新模子FLAN在没试验过的任务上的零样本学习才气罕见GPT-3少样本版块的推崇。

以及谷歌I/O大会上所演示的LaMDA模子，在绽放式多轮对话上有所冲突。

除了谈话模子，图像、视频方面这一年都被Transformer架构同期刷新了模子边界和性能基准。

谷歌在这方面代表性的商议即是Vision Transformer（ViT）以及Video ViT。

另外还有一个进击的论断是，同期用图像和视频数据试验不错提高模子在视频任务的性能。

图像生成上，这一年里扩散模子 （Difusion Model）成了GAN的有劲竞争敌手。

级联（Cacade）扩散模子SR3以低分辨率图像为输入，便可从纯噪声中构建出对应的高分辨率图像。

多模态模子方面，模子边界的增大还让机器东说念主get新才气。

机械臂只需要学会天然谈话形容的“把葡萄放在碗中”这项任务，便可推行“把水瓶放在托盘中”的全新任务。

Jeff追念到，这些大模子宽泛使用自监督学习范例，这个趋势令东说念主欢快。

一方面不错大大减少职责量白菜网送体验金网站大全，另一方面在长尾任务中也能取得更好推崇。

谷歌AI下一步的力争标的是研发一个叫Pathway的寥落模子新架构，把它试验成不错推行雨后春笋种任务的通用模子。

参数边界和数据量的扩大，对模子的试验服从淡薄了新的挑战。

看成支吾，谷歌在加快芯片、编译器、模子架构和算法方面分袂取得了进展。

芯片方面，新发布的TPUv4与上一代比较性能提高2.7倍，用高速鸠合逢迎在一皆不错复古超大模子的试验。

移动树立上，新一代Pixel6手机上搭载全新的Tensor处理器，在手机上作念到4k60帧视频处理，以及及时机器翻译。

编译器方面，谷歌推出基于XLA编译器的自动并行化系统GSPMD。

即使硬件莫得高出，也能作念到在150种模子上性能全面提高5%-15%，以致个别情况下提高了2.4倍。

这一后果照旧用在了GShard-M4、LaMDA、ViT等多个大模子上。

架构方面，一种莳植服从的范例是靠东说念主类的创造力蓄意。

这里照旧要说到Transformer的各样变体在这一年中大放异彩，同期在NLP和CV领域频频刷榜。

另一种范例即是机器脱手的神经架构搜索（NAS），大大减少算法开辟的职责量。

天然NAS自身的计较量很大、资本上流，但总体上不错权臣裁减下流开辟和坐褥环境中的计较量。

如NAS范例搜索出来的Evovled Transformer，在参数减少37.6%的情况下赢得0.7%的英德翻译性能莳植。

视觉任务上，NAS范例得到的Efficientnetv2模子试验速率比之前的SOTA模子提高了5-11倍。

除了模子架构，AutoML-Zero还使用NAS范例来寻找新的、更有用的强化学习/监督学习算法。

算法方面，加多对寥落性（Sparsity）的应用是一个进击进展。

谷歌寥落的Switch Transformers与密集的T5模子比较，试验服从提高了7倍。

GLaM模子把Transformer与Mixer of Expert立场的层结合起来，试验和推理资本与GPT-3比较分袂减少了3倍和2倍。

另外，BigBird模子用寥落性裁减了Transformer的中枢计制——珍观念模块的计较资本。

尽管寥落性取得如斯多成绩，Jeff Dean照旧以为现在的商议仅波及了这个方进取的外相。

畴昔更不绝真切商议还有更高的潜在陈述。

除此以外，Jeff Dean还柔软到移动树立上的个性化AI应用。

收货于ML的发展与处理器的立异，手机不错愈加连气儿有用地感知周围环境，用户体验也愈加丰富。

对一些日常使用的功能，比如计较照相、及时翻译等都带来了改造。与此同期，还加强了苦衷保护。

以计较照相HDR+功能为例，即便在相配暗的光辉下拍照，也能展现更信得过的情况。

跨谈话及时调换也成为一大趋势。由于自监督学习、noisy student training自试验算法等时代的发展，语音识别的准确性不绝取得首要进展，嘈杂、类似语音等环境以及跨谈话的效果有了显豁改善。

日常交互也变得越来越天然，比如自动呼唤、机器学习代理，联系我们即使频繁推行的节略任务，也可通过智能文本接纳器具进行转换。

还有一些小例子也体现出AI的有意之处，比如谛视识别时代，精通你看手机屏幕时变暗。

机器学习在确保个东说念主和社区安全上也提供新范例。

比如“可疑信息警戒”来支吾疑似鸠合垂纶报复，“安全蹊径”不错匡助识别和检测什么时候该踩刹车，请示备用蹊径。

鉴于组成这些新功能的数据具有敏锐性，苦衷计较也就搬到了台前。

安卓系统可确保独到计较中枢处理的数据不被任何APP分享，与此同期还阻挠了其里面的任何功能径直走访鸠合。

连年来，咱们照旧看到机器学习对基础科学的影响越来越大，从物理学到生物学，有许多令东说念主欢快的内容应用。

计较机视觉看成典型，照旧应用于责罚个东说念主和大家范围的问题。

它既不错匡助医师进行日常职责，推广对神经生理学的雄厚，也不错提供天气预告展望以及救灾职责的优化。

客岁，谷歌与哈佛相助伸开了第一个大边界东说念主类大脑皮层突触逢迎的商议，重建了东说念主类大脑组织成像。

ps：图中清爽了成东说念主大脑860亿个神经元中的6个

而若向外延长，计较机视觉在支吾大家挑战上也有隆起的作用，比如基于深度学习的天气展望，预告12小时内的天气和降水，比传统的物理模子更准确。

还有像在文档、游戏，包括芯片上的自动化蓄意布局，以及在医学、东说念主类健康、支吾景象变化上的要津作用也蹂躏忽视。

以医学健康为例，在基因组学的商议中机器学习不错匡助处理序列数据，看到基因组数据的笼罩特征，还能加快对个性化、健康的基因组信息的使用。

Jeff Dean还强调在疾病会诊，尤其是在医学成像上的应用，比如在改善乳腺癌筛检、检测肺癌、加快癌症的辐射支持、标记颠倒X射线和前线腺癌期活检等领域。

另一个值得柔软的标的就是应用NLP时代来分析结构化数据与医疗纪录，扶助临床医师提供更准确的会诊照看。

尽管机器学习关于扩大获取蹊径和提高临床会诊的准确性相配进击，但咱们看到一个不异进击的新趋势正在出现：智高东说念主机上的健康功能，匡助用户对我方的健康气象进行评估。

跟着机器学习越来越普通地应用于社会中去，保证其更平正平正的使用正成为下一个时代起点。

谢娜在娱乐圈中的口碑还是很好的，而且不仅事业好，就连家庭的方方面面也是非常顺利，不仅有一个爱她的张杰，还有两位小公主，而赵丽颖确实也是一位优秀的演员，虽然不是科班出身，但是凭借着自己的努力跟坚持，并不比科班出身的演员差，演技也得到了大家的认可。

一个要点领域就是基于用户行径的推选系统，最近职责揭示了怎么提高单个组件和整个这个词推选系统的平正性。

在机器翻译上的应用也不异进击，因为大宽阔机器翻译系统是孤当场翻译单个句子的，莫得附加的语境。

它们频频会加强与性别、年岁或其他领域相关的偏见。客岁谷歌发布了个数据集，用于商议翻译维基百科列传时的性别偏见。

部署机器学习模子的另一个常见问题是散布滚动。要是模子所依据的数据统计散布与所输入的数据统计散布不一致，那么模子的步履可能是弗成展望的。

在最近的职责中，谷歌Deep Bootstrap框架不错匡助比较、雄厚模子在这两种情况下的推崇，使得模子更好适宜未知环境，并对固定的试验数据集不会产生太大的偏见。

除此以外皮机器学习上游——数据鸠合和数据集照料上，也有相应的探索。

还有像处理网上短长步履、模子的交互式分析和调试、机器学习的可诠释性（以AlphaZero国外象棋系统为典型），以及改善社区生涯等维度都是谷歌责罚的标的。

总之，再三强调一个愿景：作念负包袱的东说念主工智能。

在这篇博文下互动区，看到了熟练的身影。

那就是让Jeff Dean堕入气愤风云的那位前职工Timnit Gebru，她也转发了一波~

不外，这画风……嗯，就有点莫名。

好了，感敬爱的旁友，可戳下方积攒看翔实评释~

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直达积攒： https://ai.googleblog.com/2022/01/google-research-themes-from-2021-and.html

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