2023 年机器学习趋势分析与展望
Posted 叶庭云
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机器学习和人工智能是一个推动不同行业重大创新的领域。据预测,2023 年,人工智能市场将达到 5000 亿美元,2030 年将达到 15971 亿美元。这意味着机器学习技术在不久的将来将会有持续的高需求。
然而,机器学习行业发展非常迅速:新技术和科学研究定义了新产品和服务的构建方式。2022 年底,从机器学习工程师到初创公司创始人,每个人都在寻找下一年最有希望的趋势。
一、机器学习技术趋势
由于每天都有新的创新出现,我们永远无法 100% 肯定地预测明年会有什么样的技术需求。但根据我们在 2022 年看到的情况,以下是 2023 年最有希望的机器学习趋势。
1. 基石模型
语言大模型是一项重要的创新,最近很受欢迎,而且在之后较长的一段时间很可能会一直伴随着我们。基石模型(AI 专家将大模型统一命名为 Foundation Models)是一种强大的人工智能工具,即使与常规神经网络相比,大模型通常在海量数据上预训练。
工程师们希望计算机不仅要通过搜索模式进行理解,还能积累知识来达到新的理解水平。基石模型在内容生成和摘要、编码和翻译以及客户支持方面非常有用。众所周知的基石模型案例有 GPT-3 和 Midjourney。
基石模型的一个惊人之处在于,它们还可以快速扩展,并处理从未见过的数据,因此具有出色的生成能力。这些解决方案的领先供应
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科普丨神经网络算法Batch Normalization的分析与展望