時間：2020-02-13 來源：互聯網 瀏覽量：
這個新的AI語言模型名為“圖靈自然語言生成（Turing Natural language Generation）”，也即Turing-NLG。為什麼說它的規模比其他同類型的模型都要大呢？首先，Google的BERT模型擁有3億4千萬組參數； OpenAI的GPT-2擁有15億組參數； 皮衣刀俠老黃家的Megatron-LM有83億組，而微軟這個Turing-NLG，則擁有170億組參數，是目前最大的模型的兩倍！
那麼這個AI可以幹些什麼呢？簡單來說就是當你把一小段文字，Turing-NLG可以順著這段文字寫出一些像是由人類寫成的句子，而且是與這段文字相關的，並不是雜亂無章的語句。
微軟的科學家Corby Rosset表示：“微軟正在推出Turing-NLG，這是有史以來最大的模型，總參數為170億，在各種語言建模測試中均表現比目前最坐的同類模式優秀，並且當用在概括以及回答問題在內等多項實際任務中也表現出色。”
就如其前輩一樣，Turing-NLG的170億組參數是由變形器（transformer）構建而成的，這種變形器是一種用以處理輸入文字後，配合上文下理並且輸出單詞的AI架構。
對於機器來說，要生成像人類對話或有意義的文本是困難的，因為要做到這點就先必須要理解上文下班理，不然隻會產出一堆「每個字都看得懂但組合在一起就看不懂」的句子。因此AI必須可以接受關於思路這方麵的訓練才有機會做到這點。
而Turing-NLG的弱來則代表了AI在這方麵又邁進了一步。或許在不久的將來，筆者可以把文章寫個開頭，然後剩下的就由AI去發揮了（笑）。
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