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
2、既要成本低,又要效率高,還要“體驗(yàn)”好
NLP產(chǎn)業(yè)落地還有牽扯要素更多的“我全都要”現(xiàn)象——在應(yīng)用開發(fā)過程中,因?yàn)榻当驹鲂У闹餍,希望成本能夠更低、效率可以更高,而開發(fā)者在龐雜的開發(fā)工作面前又往往還希望體驗(yàn)?zāi)軌蚋谩?/p>
如果在過去,這種需求大概會(huì)被技術(shù)服務(wù)方懟回來,但隨著平臺(tái)化能力的提升,NLP已經(jīng)完全具備了滿足這種矛盾需求的能力。
仍然以文心為例,它全面降低了NLP的定制開發(fā)成本,在強(qiáng)大語義理解能力下對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注廣度和深度要求降低——90%準(zhǔn)確度的模型,過去需要5100條數(shù)據(jù),現(xiàn)在可能只要220條數(shù)據(jù);在算力上也類似,由于集成了ERNIE預(yù)訓(xùn)練模型,企業(yè)只需要單機(jī)微調(diào)即可取得世界領(lǐng)先效果的NLP模型,極大降低算力成本。
可以看出,這種成本的降低伴隨著效率的提升,二者是一體兩面的關(guān)系。而更進(jìn)一步看,對(duì)實(shí)際參與開發(fā)工作的開發(fā)者而言,僅需要配置或編寫少量代碼便可完成從模型訓(xùn)練到模型評(píng)估,1周的工作1天完成,這本身也是一種體驗(yàn)上的優(yōu)化。
類似的還有UNIT智能對(duì)話與定制服務(wù)平臺(tái),在本次升級(jí)后數(shù)據(jù)標(biāo)注成本的進(jìn)一步降低30%以上。重點(diǎn)場(chǎng)景預(yù)置的場(chǎng)景化解決方案,能夠幫助開發(fā)者以更低的成本、更高的效率完成智能對(duì)話系統(tǒng)的構(gòu)建,而這種構(gòu)建也不需要長(zhǎng)篇大論、邏輯復(fù)雜的編程,只需要調(diào)用對(duì)應(yīng)的模塊即可。
3、既要單環(huán)節(jié)強(qiáng)化,也要全鏈條深入
“既全且深”在過去是NLP開發(fā)者對(duì)平臺(tái)服務(wù)的美好理想,既能夠提供全面的服務(wù),每個(gè)細(xì)分服務(wù)還能夠做到足夠得深。
現(xiàn)在,這種理想已經(jīng)變成現(xiàn)實(shí),它同樣得益于技術(shù)和服務(wù)的長(zhǎng)期積累。
以百度NLP智能創(chuàng)作平臺(tái)為例,該平臺(tái)一年多以來的自動(dòng)創(chuàng)作文章累計(jì)200萬+,相當(dāng)一個(gè)10人團(tuán)隊(duì)至少工作45年;“圖文轉(zhuǎn)視頻能力”上線4個(gè)月,被7000多家客戶使用,自動(dòng)創(chuàng)作短視頻15萬,相當(dāng)于一個(gè)人至少要工作100年。
在此基礎(chǔ)上,智能創(chuàng)作平臺(tái)進(jìn)行了再升級(jí),一次性推出囊括智能策劃、智能采編和智能審校全鏈條的3大場(chǎng)景方案,而每個(gè)環(huán)節(jié),都十分深度而不只是簡(jiǎn)單的布局。
例如,在智能采編環(huán)節(jié),借助融合文本、視覺、語音的跨模態(tài)AI技術(shù),一方面提供文章創(chuàng)作多樣、易用的工具,另一方面,還整合了視頻編輯、圖文與視頻互相轉(zhuǎn)換等視頻生產(chǎn)實(shí)用能力,實(shí)際應(yīng)用可以幫助視頻生產(chǎn)速度達(dá)到原有的6倍。
可以認(rèn)為,在百度等巨頭的積極探索下,過去NLP領(lǐng)域那些不可能、充滿矛盾的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用需求,最終將變得稀松平常。

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