【ITBEAR科技資訊】8月11日消息，近日，明略科技集團(tuán)在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了重要進(jìn)展，成功推出了機器學(xué)習(xí)可視化工具TensorBoard的全新C++接口。這一舉措進(jìn)一步拓展了基于C++的大型模型項目工具集，為大型模型的預(yù)訓(xùn)練過程監(jiān)控提供更加便捷高效的解決方案，為營銷領(lǐng)域的大型模型預(yù)訓(xùn)練進(jìn)程注入了加速力量。有關(guān)這一成果，明略科技已在Github上進(jìn)行了開源。
TensorBoard作為由Google開發(fā)的機器學(xué)習(xí)可視化工具，一直被廣泛用于監(jiān)測機器學(xué)習(xí)過程中的各項關(guān)鍵指標(biāo)。明略科技的高級技術(shù)總監(jiān)趙亮指出：“在大型模型的訓(xùn)練過程中，數(shù)據(jù)監(jiān)測是至關(guān)重要的一個方面。TensorBoard通過可視化展示模型中的各種參數(shù)和結(jié)果，例如損失函數(shù)的變化、驗證集的困惑度變化、學(xué)習(xí)率的變化、資源消耗情況以及參數(shù)更新延遲等關(guān)鍵指標(biāo)，有助于深入分析訓(xùn)練狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練過程中出現(xiàn)的問題，并能夠迅速采取干預(yù)措施，以提升大型模型訓(xùn)練的效果和效率?！?/p>
此前，TensorBoard主要支持Python語言接口，然而這次明略科技通過引入C++接口，為基于C++的大型模型項目工具集增添了新的元素。這不僅大幅提高了模型訓(xùn)練監(jiān)測效率，還加速了模型訓(xùn)練的整個過程。重要的是，新的接口能夠以多維數(shù)據(jù)模式展示訓(xùn)練指標(biāo)，包括標(biāo)量、直方圖、圖像、圖像合集、音頻以及文本等。這使得研究人員和開發(fā)者能夠更全面地了解訓(xùn)練指標(biāo)的變化和趨勢。
據(jù)ITBEAR科技資訊了解，明略科技在Github上分享了這一C++接口的TensorBoard工具，以支持更多研究人員和開發(fā)者參與到大型模型的研發(fā)過程中。這不僅有助于加速大型模型技術(shù)的創(chuàng)新，還將推動人工智能在多個領(lǐng)域的應(yīng)用實踐。
明略科技集團(tuán)的首席技術(shù)官郝杰表示：“在滿足更高效、更低成本要求下，我們致力于在營銷領(lǐng)域打造出優(yōu)秀的大型模型。我們將依靠自適應(yīng)技術(shù)來增強這些大型模型的能力。一款優(yōu)秀的行業(yè)大型模型不僅需要具備通用大型模型的邏輯性和語言流暢性，還必須在某一行業(yè)內(nèi)或特定領(lǐng)域內(nèi)具有真實性和專業(yè)性。借助我們17年來積累的海量行業(yè)數(shù)據(jù)，我們能夠根據(jù)客戶實際需求進(jìn)行增強訓(xùn)練，滿足多樣化的任務(wù)和場景需求。通過訓(xùn)練監(jiān)測可視化工具的支持，我們將加快訓(xùn)練速度，及時發(fā)現(xiàn)問題，為客戶打造更加可靠、效果更好的行業(yè)大型模型。”這一表態(tài)充分顯示出明略科技在大型模型領(lǐng)域的決心和實力。
綜上所述，明略科技集團(tuán)的新推出的C++接口TensorBoard工具在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注。通過這一工具，研究人員和開發(fā)者能夠更好地監(jiān)測和優(yōu)化大型模型的訓(xùn)練過程，進(jìn)而為人工智能在各個領(lǐng)域的應(yīng)用探索提供更強大的支持。
