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无论如何,易科的q3财报在这个月十五号都要出炉了。
尽管心里已经有预期,但亲自走入暴风雨中的陆奇还是心神不宁,也免不了在心中自嘲,看客与当事人的感受终究不同,这份压力还是受着了。
11月2日,上午11点,陆奇开完会接到了秘书的通知,方总中午请客。
等他抵达小食堂,听到正在放着的音乐是《allyouneedislove》便不禁微微一笑,那篇由谷歌发布《attentionisallyouneed》的名字就是来自披头士的这首歌。
陆奇与埃尔德、吴恩达打了招呼,没聊几句就转入了深度学习dl的话题,也就立即打起精神,讲述自己更多的想法。
这两位在易科都不简单,一位总领研发范畴的事务,一位是深度学习的主要负责人,虽说自己算是空降组建深度学习事业部,但资源的分配和使用也需要相互的沟通。
陆奇能在微软做到高位,自然不会轻视人事工作。
「谷歌那边把自注意力机制的模型在论文里命名为transformer,我问了问,他们内部是在开发新的nlp模型了。」吴恩达谈到上次业界探讨后的变化。
吴恩达之前是斯坦福的副教授和人工智能实验室主任,而在加入易科前就在谷歌负责相关工作,与那边的研究交流没有中断,上次的激辩同样给他带来不少灵感。
陆奇点点头,也说着自己掌握的消息:「业界对于transformer的表现很认可,像去年成立的openai,他们现在也在着手研发一款以transformer为核心的大模型,干脆直接以它命名,叫gpt,generativepre-trainedtransformer。」
openai是一家去年成立的公司,有不少领域内知名的人物参与。
方卓这时候简单总结道:「难道谷歌的这个transformer真就能超过rnnn了?我们在这两方面已经投入很多了。」
rnn是循环神经网络n是卷积神经网络,易科的siri是基于前者,太白则是基于后者。
同样,业界在人工智能领域的研究也主要是这两个方向以及它们的变体,rnn能处理序列数据中的时间依赖性而广泛应用于自然语言处理任务n则因为它在图像识别和处理中的出色表现,成为计算机视觉领域的基石。
像易科的机器人guard就使用n在视觉方面的成果。
但现在,诞生于一场激辩中的第三个方向竟然隐隐有取代rnnn的趋势,这无疑会削弱易科在相关领域研究的优势。
陆奇听到方总这样说,保持沉默,埃尔德也不出声。
反倒是吴恩达笑了起来:「方总,在科学研究上,方向错了,越努力就距离成功越远,这一点从我最开始做科研就已经被事实教育过,rnn在处理长序列时遇到了梯度消失和爆炸的问题,这一点的突破一直很艰难。」
「现在,transformer模型有希望解决这个问题,并且已经表明它的并行处理能力和更高效的训练特性,这就应该按照对的来。」
「我们投入的资源和精力并不能左右科学的正确答案。」
「答案就在那,我们只是用各种各样的方式发现角落里的它。」
「况且,rnnn仍旧会在特定的场景下发挥作用。」
吴恩达不管是不是方总在试探自己的想法,先表明在科研上的立场。
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