跳至内容
深圳市捷比信实业有限公司 · 产品选型与采购咨询联系业务人员
低温漂电阻捷比信 · 专业器件主题站

Google和Microsoft的自然语言理解列表超越了人类的表现

最近,科技公司Google和Microsoft在权威的自然语言理解列表中已经超越了人类的表现。微软声称这“标志着迈向通用人工智能的重要里程碑”。自然语言理解(NaturalLanguage谅解,称为NLU)任务是人工智能领域中的悠久历史,并且被称为“人工智能皇冠上的宝石”。由于自然语言本身存在歧义,因此很难获得高质量的自然语言理解。为了衡量人工智能模型的自然语言理解能力,纽约大学,华盛顿大学,Facebook和DeepMind在2019年合作提出了一项人工智能基准,称为SuperGLUE。 SuperGLUE从2018年的GLUE演变而来,其语言理解任务更加困难,包括问题回答,自然语言推理,参考解析和单词义消歧等。在最近更新的SuperGLUE列表中,Microsoft的DeBERTa模型和Google# 39;的T5 + Meena模型排名第一和第二,超过了人类基线。这是SuperGLUE中人工智能第一次超越人类。尽管在SuperGLUE测试中获得了令人满意的结果,但Microsoft承认DeBERTa模型尚未达到人类对自然语言的理解水平。人类非常善于运用从不同任务中学到的知识来解决新任务。这是AI模型需要学习的地方。排名第一的Microsoft型号DeBERTa具有15亿个参数。在SuperGLUE测试中,单个DeBERTa模型的宏观平均得分(89.9分)超过了人类的表现(89.8分);该模型的总体得分(90.3分)也超过了人类基线(89.8分),在SuperGLUE中排名第一。排名第二的T5 + Meena模型得分为90.2,也超过了人类基线(89.8分)。在SuperGLUE测试中,要求人工智能模型回答这样的问题:“已知这个孩子对疾病具有免疫力”。并询问“是什么原因造成的?”请选择:A.“他避免接触这种疾病”;或B.“他已经接种了这种疾病的疫苗”。这是一个简单的因果推理任务,人类很容易选择正确的答案。但是对于人工智能模型来说,这并不是一个小挑战。为了得出正确的答案,模型需要了解已知条件和期权之间的因果关系。