将来的机器学习模型可能和现在有一些明显区别。将来的机器学习系统可能是在大规模机器学习加速硬件上运行的,而且单一模型可以被训练用来完成上千甚至上百万的任务。该模型由不同的组件和结构组成,样本之间的数据流动可能是动态的,每种样本都不一样。模型可能使用类似于稀疏权重门(sparsely-gated)结构,混合了专家知识和学习路径,具有很强的能力。但是对于给定的任务或样本,模型只会激活其中一部分。
分享快讯到朋友圈
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货