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百度NLP技術(shù)“稱王”后,正在擔(dān)起領(lǐng)頭羊的行業(yè)責(zé)任

2020-08-25 17:59
曾響鈴
關(guān)注

2、矩陣式產(chǎn)品推進(jìn),已成為NLP產(chǎn)業(yè)落地的“新常態(tài)”

細(xì)數(shù)此次百度大腦新發(fā)布或升級的幾個主要產(chǎn)品,包括:

文心ERNIE語義理解技術(shù)與平臺,面向開發(fā)者提供各種NLP開發(fā)資源和能力;

TextMind智能文檔分析平臺,面向企業(yè)文檔的規(guī)范化;

智能創(chuàng)作平臺,面向創(chuàng)作者提供的一個高集成度的內(nèi)容創(chuàng)作平臺,功能方面進(jìn)行了升級;

UNIT智能對話與定制服務(wù)平臺,各大廠AI都在搞的服務(wù),百度做得最早,現(xiàn)在重新整合進(jìn)行了一次升級;

AI同傳會議解決方案,利用前沿NLP技術(shù)構(gòu)建的企業(yè)翻譯解決方案。

一股腦推出這些產(chǎn)品,表明NLP巨頭在產(chǎn)業(yè)落地時典型的矩陣化特征。這其中既有百度原本就占據(jù)優(yōu)勢的業(yè)務(wù)(例如UNIT、智能創(chuàng)作平臺)的再升級,也有根據(jù)市場需要新開發(fā)的能力,例如文心ERNIE、TextMind;

換一個角度看,這個矩陣也顯示出百度NLP既能實(shí)現(xiàn)最底層的賦能,也能走向臺前完成一線解決方案的塑造。

以AI同傳會議解決方案為例,隨著技術(shù)不斷突破,結(jié)合產(chǎn)品設(shè)計,同傳這個被認(rèn)為是難度頗高的NLP領(lǐng)域已經(jīng)可以實(shí)用。百度新發(fā)布AI同傳會議解決方案,讓企業(yè)可以在只用一臺電腦,一部手機(jī)的情況下就能快速搭建一套同傳服務(wù),參會人員可以選擇屬于自己的語種,同傳服務(wù)成為語言轉(zhuǎn)換的高效率“樞紐”。

回過頭來看,也只有NLP方面有深度積累的巨頭才能完成這樣的產(chǎn)業(yè)落地矩陣構(gòu)建。

3、“降落傘”規(guī)則,支撐AI技術(shù)落地走得更穩(wěn)

合格率99.9%的降落傘會導(dǎo)致每千名士兵有一人因?yàn)楫a(chǎn)品不合格而失去生命,當(dāng)軍方要求生產(chǎn)廠家負(fù)責(zé)人自己親身檢測產(chǎn)品后,“難以突破的”合格率馬上被提到了100%。

這個二戰(zhàn)典故帶來的“降落傘”規(guī)則在很多當(dāng)代產(chǎn)業(yè)合作中被實(shí)踐,百度NLP也是如此,很多產(chǎn)品或解決方案都有應(yīng)用在百度龐大的互聯(lián)網(wǎng)、科技生態(tài)中的“經(jīng)歷”。

例如,在百度移動生態(tài)的內(nèi)容推薦及內(nèi)容審核中,已經(jīng)廣泛存在NLP的身影,即便到了視聽內(nèi)容時代,百度在視頻推薦方面超越行業(yè)的內(nèi)容理解能力,同樣有NLP的功勞。

而不止于移動生態(tài),百度多樣化業(yè)務(wù)布局中也存在NLP的印記,例如領(lǐng)先行業(yè)的金融信貸風(fēng)控能力,或者百度最近大力推進(jìn)的智慧醫(yī)療,其中涉及語義和知識也需要NLP加持。

二、破解“既要-又要”難題,語言與知識領(lǐng)域的AI已經(jīng)完成三大挑戰(zhàn)

NLP產(chǎn)業(yè)應(yīng)用往往面臨“既要-又要”的表面矛盾,而所謂的產(chǎn)業(yè)落地,某種程度上就是破解這些“無法兼得”矛盾的過程。

這從百度NLP的產(chǎn)品或解決方案中可見一斑。

1、既要通用性的便利,又要定制化的深度

一方面,由于通用性,產(chǎn)業(yè)開發(fā)者可以基于共有的方案快速實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品或解決方案的部署及上線;另一方面,隨著產(chǎn)業(yè)智能化走向深度,不同產(chǎn)業(yè)客戶往往都開始追求屬于自己獨(dú)特的定制化能力。

這種通用性和定制化的矛盾,隨著產(chǎn)業(yè)對AI追求深化將越來越明顯。

可以看到,百度NLP此次的動作,越來越貼合“魚和熊掌兼得”的現(xiàn)實(shí)需要。以語義理解技術(shù)與平臺文心ERNIE為例,一站式能力即能夠?qū)崿F(xiàn)解決方案的快速部署適配,也能夠滿足開發(fā)者的個性化需求。

這是因?yàn)椋疃葘W(xué)習(xí)平臺飛槳上打造的文心,除了享受到飛槳賦予的能力,還依托于百度領(lǐng)先的NLP技術(shù),集成了預(yù)訓(xùn)練模型、算法集、開發(fā)套件、平臺化服務(wù),這些使得開發(fā)者既能夠更簡單地制作自己的NLP模型,也能夠便捷地融入企業(yè)的特殊需要。

通俗地說,這是一片已經(jīng)耕好的黑土地,只要撒入不同作物的種子,就能快速長出自己想要的莊稼。

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聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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