臺灣人工智慧學校轉型,下一步要結合開源平臺、導入國際尖端技術

臺灣人工智慧學校校務長蔡明順指出,AIA今年發展進入新階段,要推動本土產業個案、結合開源平臺計畫(即AIA校長孔祥重開設的AI加速器課程),來連結國際發展。

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臺灣人工智慧學校

臺灣人工智慧學校校務長蔡明順今(11/18)在AI年會上表示,臺灣人工智慧學校(AIA)成立5年來,已開設97次專班、培育來自1,917家企業共9,000多名學員,橫跨15大產業,更有50家企業將內部30名以上員工送/參訓,如台積電、友達、富邦金、新光醫院等,涵蓋製造、醫療、金融、電信、學校與國營企業等領域。他點出,AIA目前已完成「為產業點火」第一階段目標,接下來,AIA導入國際AI尖端技術、定期提供AI最新資訊和AI社群發展,作為轉型發展重點。

AIA人才產業分析:IT科技業仍占大宗

蔡明順指出,AIA在2018年的成立初衷是「為產業點火」,將AI技術帶入各大產業、培育業界人才,因此成立以來,陸續開設各種專班來推動產業AI化、AI產業化,比如智慧醫療、智慧製造、智慧金融等產業專班,以及物件偵測、自然語言處理(NLP)和Edge AI等技術專班,甚至還有為因應2050年淨零碳排目標而開設的ESG碳中和專班。

今年,蔡明順照例剖析AIA的校友分布,來檢視AIA與產業發展關係。至今,AIA已培育9,027名校友,其中5成為產業經理相關,包括周末的經理人研修班、智慧製造和金融產業專班,而技術工程類校友則占3成,包括技術領袖培訓班和各技術實作專班。特別的是,醫療產業專班占了15.4%,今年AIA校長暨中研院院士孔祥重開設的AI加速器短期訓練課程,則占了4.9%的校友總數。AIA也預告,未來將根據企業需求,開設更多切中業務核心的專班。

另一方面,就校友產業分布來說,不論是經理人專班還是技術專班,資訊科技業都是最大宗、超過4成,而產業經理人班的第2大參與產業為半導體,占了12.7%,而技術專班則是傳產為第2大宗,占了27.9%(如下圖)。這一次,AIA也統計了校友年齡分布,產業經理班79%的校友為40至49歲,占最大宗,其次是50至59歲,技術工程班則稍有不同,73%的校友為30至49歲,醫療產業班也有65%的校友是30至49歲。令蔡明順印象深刻的是,AIA還有70至79歲的高階主管,甚至最年輕的有15歲學子,他認為不論年紀長幼,都抱持學習AI的熱忱。

不只如此,蔡明順進一步指出,這些接受AIA培訓的校友來自1,917家企業,其中,將內部30人以上送/參訓的企業就有50家,如台積電、廣達、友達、義隆電子、臺大醫院、新光醫院、富邦金、玉山金和國泰金等,涵蓋製造、醫療、金融、電信、學校與國營企業,共觸及15大產業。(如下圖)

從大規模校友、講師調查,形塑下一階段目標

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堆高機,又稱叉架起貨機或叉式起重車,香港稱為鏟車,中國大陸稱為叉車,台灣國語稱為堆高機,台語俗稱豬哥(ti-ko),是指工廠、倉儲等地方對成件托盤貨物進行裝卸、堆垛和短距離運輸作業的各種輪式搬運車輛。國際標準化組織ISO/TC110稱為工業車輛。堆高機的發展於1920年代,今天在生產和倉儲運營過程中它已成為不可或缺的設備。

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品質優益穩定,效率高成本低,並已獲得國內外大廠承認使用,品質合乎EIA國際標準, 此外也針對客戶端的需要代客Tape and Reel封裝服務。

「為產業AI點火、建立先鋒部隊,是2018年建校第一天的目標,也是成立5年來的努力方向。」蔡明順點出,AIA發展有不同階段和目標,如2018年至2019年是建立AI大軍,利用業界出題、學界解題模式快速散布AI火種,再來是2020年至2021年的深入產業,利用案例教學來建立產業個案。今年開始則進入新階段,要推動本土產業個案、結合開源平臺計畫(即AI加速器課程),來連結國際發展。

為擬定更貼近產業需求的發展目標,AIA也在今年6月發送問卷,來了解校友、講師和合作夥伴的看法與建議,從而制定新一階段目標。

就700多位校友的回饋來看,79.1%認為參與AIA的最大收穫是增加AI專業能力和解題能力,再來是超過5成校友認為,成為AIA一份子是件光榮的事,且完成AIA課程後,還能有效降低與相關產業人士的溝通障礙。就47位講師而言,前3大收穫不外乎是感性價值,包括能為AI知識的流動與人才培育出力、為成為AIA一份子感到光榮,以及貢獻技能、與學員交流切磋。

而且,這些受試者都認同,AIA對社會的最大影響是培養大量臺灣AI基礎人才,以及促進跨產業的AI人才互動。甚至,在製造、醫療、金融、服務和半導體等5大產業領域來看,超過75%都認為AIA有助於產業AI化,協助產業應用案例擴散。

不過,蔡明順表示,從這份問卷也可看出,認同AIA「導入國際AI尖端技術和應用案例」的受試者比例最低,是AIA要再努力的方向。與此同時,AIA也搜集利害關係人觀點,匯集雙方可以更做得更好的建議,前兩名包括「定期提供最新AI發展資訊」和「課程以外的社群活動」,特別是建立同好交流、更有影響力的AI社群。

於是,AIA確立下一個5年的3大發展目標,要導入更多國際尖端AI技術和應用案例、定期提供AI新資訊,以及建立AI社群和活動,來促進跨業交流。

不過,雖然建立社群是AIA下一階段目標,他們其實已有不少著墨。比如,AIA校友已成立社團協會,以線上交流模式,邀請社群AI講者來分享最新資訊,是臺灣規模最大的AI定期聚會。在技術部分,則建立AIA Journal Club,定期邀請AI技術專家來分享新知應用。

臺灣未來發展方向:AI晶片、人機協作

不只是AIA的發展方向,蔡明順也分享國際AI趨勢,不少國家都加碼投資AI,像是美國去年簽署《美國供應鏈行政命令》,對美國製造業供應鏈重新檢視外,美國國家人工智慧安全委員會也建議政府投資千億美金發展AI,美國總統拜登更在今年簽署《晶片與科學法案》,其中2,800億美元的預算,近2,260多億將用於基礎科學發展,特別是AI晶片、硬體、系統、資安與人才培育。

再回顧臺灣,未來,AI技術將是關鍵戰略資源,臺灣可在現有的軟硬體優勢上,發展AI晶片供應自主化,並利用微感測器和AI晶片,來發展各種數位基礎應用,比如在醫療方面,可發展精準醫療和預防醫學,又或是在交通方面,可發展車用高速運算晶片,或是在能源方面,打造AI儲能系統、發展虛擬發電廠,來促進再生能源使用。

除了可瞄準AI晶片發展,未來,臺灣也將面臨更嚴峻的高齡化社會挑戰,因此可發展AI人機協作,來解決缺工、醫療照護問題。這些是蔡明順觀察到的潛在發展方向,也是AIA未來可發展的方向。

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惠普Elite Dragonfly Folio G3筆電 音質讓人驚艷

惠普Elite Dragonfly Folio G3筆電 音質讓人驚艷

來源:聯合早報
作者: 黃少偉  
2022-11-20 05:00



黃少偉
|作者

鍵盤

值得一提的是,惠普隨機附贈一支壓感手寫筆,可用來繪圖、手抄筆記等,書寫過程流暢,不同壓感會形成不同的筆刷大小。書寫筆支持無線充電,可磁吸在筆電右側,相當牢固,不容易掉落。

商務筆電的音響系統通常普普通通,但是Folio G3的音質讓我驚艷。它內置四個Bang & Olufsen揚聲器搭配一個獨立擴音器,音質豐富細膩,低音和音場效果不錯。

影音

總結

筆電搭載英特爾第12代Evo Core i7 vPro處理器,搭配最高32GB內存,以及最高1TB的存儲空間。它配備了兩個雷電4 USB-C接口和一個3.5毫米耳機接口,支持Wi-Fi 6E無線網絡。筆電也配備8MP攝像頭,擁有100度攝像角度。我覺得接口有點少,應該多添加一個HDMI接口。

Folio G3的外觀跟幾年前推出的Spectre Folio相似。Spectre Folio正面、底面、鍵盤、屏幕四周使用真皮包裹,幾乎看不到金屬機身,就像一本牛皮記事本,質感高級。Folio G3隻有正面外殼以人造皮包裹,用壓印工藝把惠普商標印在皮革下方,兩側也有白色縫線,有一種純手工打造的精緻感,但我較喜歡Spectre Folio的外觀設計。Folio G3厚度為17.9毫米,重量1.4公斤,不算十分輕薄。

售價:$4049起

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鍵盤有兩種背光亮度,按鍵面積不小,具有彈性,回饋感很好,打字很舒適和安靜。觸控板的面積很大,觸感順滑,準確度高。

設計

這台筆電採用13.5英寸觸屏,显示比例為3:2,比較適合閱讀文件和瀏覽網頁。屏幕分辨率為1920 x 1280,色彩显示豐富鮮艷,但我覺得峰值對比度和亮度不夠高,如果在光亮環境下,畫面显示不太清楚。觸屏操控則流暢絲滑。

筆電有三種使用模式。觸屏後方中央加入特別轉軸,用戶將屏幕往前拉,蓋過鍵盤,就可以變成“影院模式”,方便觀賞視頻。再往前拉的話,屏幕可以平躺變成“平板模式”,機身的變身設計獨具匠心。或許是擔心用戶不知道要如何摺疊這台筆電,惠普還特別在屏幕背後印上三種使用模式的圖像。

整體而言,皮革包裹的Folio G3是一款有格調的二合一筆電,有獨具創意的變形方式,在商務電腦中鶴立雞群。這台筆電的重量是1.4公斤,在13英寸規格筆電里有點重。這款筆電價格不便宜,超過4000元,或許會讓一些企業卻步。

商務筆電市場競爭近年非常激烈,各大科技品牌絞盡腦汁推出設計新穎的產品,希望虜獲消費者的心。惠普(HP)最近在本地推出13英寸Elite Dragonfly Folio G3二合一摺疊筆電,獨特的摺疊方式,加上大膽使用皮革包裹,跟市面上多數筆電很不一樣。

配置

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中研院用強化學習開發實驗平臺來打擊假新聞,最快今年上線_工業用機械手臂,無線充電裝置

中研院資訊科學研究所研究員古倫維指出,中研院打造一套假新聞實驗平臺,不僅可用來提供正確資訊,還能產生報表,分析假新聞讀者群性質和行為等。

圖片來源: 

2022AI年會

中研院資訊科學研究所研究員古倫維日前(11/19)分享中研院假新聞研究成果,團隊以自然語言處理(NLP)、強化學習(Reinforcement learning)等AI技術,來辨識新聞內容、規畫最佳投放正確資訊的路徑,要給接觸過假新聞的讀者正確資訊,打造為一套不同於事實查核方法的實驗平臺,來打擊假新聞影響,最快今年就會上線。

假新聞偵測並不難,難在後續因應之道

「假新聞的產生和偵測是一體兩面。」古倫維指出,生活中文字類、影片類的不實新聞隨處可見,但也有不少專家開發AI工具,來輔助揪出假新聞。然而真正的問題是,揪出假新聞後該如何因應。

她以新聞角度分析,若偵測到假新聞,最常見的作法是刪除該篇新聞,讓讀者點擊時,不再看到文章。但從讀者角度而言,讀者受推薦系統影響、接收到假新聞時,就對事實產生曲解,就像是「一個健康的人生病了,」古倫維表示,若只是偵測假新聞並將其刪除,並未「治療」病人、幫助其恢復健康。

於是,她思考,「有沒有辦法讓生病的人恢復健康、改變對特定事件的認知?」古倫維認為,現有的假新聞偵測模型十分常見,效果也不錯,但重點不只是偵測假新聞、刪除不實報導,而是得讓接觸到假新聞的讀者,得知事實真相。「這是假新聞研究非常重要的議題,」她強調。

不刪除假新聞的解方:貼標、給正確資訊和說明

因此,有別於刪除假新聞,坊間還有3種常見的「藥方」來治療接觸到假新聞的讀者。首先是貼標,也就是在文章中標註「假新聞」來提醒讀者。不過,這麼做有些缺點,比如文章未貼標,就容易被誤認為是正確資訊,但有可能只是尚未查證。

再來是給予正確資訊,也就是如事實查核中心一樣,挑出網傳假新聞,並附上查核過的事實資料,來告知讀者。但這麼做依然有些代價,像是得耗費大量人力來查證、確認真相,所耗費的時間成本也高,趕不上假新聞產出的速度。

另一個方法是給說明,也就是利用AI模型,根據假新聞特徵來自動產出解釋,告訴讀者為何該文章被歸類為假新聞。

中研院用強化學習打造實驗平臺,適時推播正確資訊給讀者

不過古倫維認為:「友善的媒體資訊傳播環境,才是決定讀者健康的關鍵,」因此,她與實驗室團隊決定從媒體環境下手,打造專屬平臺來提供多角度資訊,降低假新聞對讀者的影響。

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示波器的頻寬定義為訊號衰減3dB時的訊號頻率。若一台示波器頻寬不夠會導致看到的訊號失真,測試不準確。頻寬指標主要體現在衰減器與放大器的指標。即時取樣率體現出示波器的ADC的指標。取樣率通常要大於等於頻寬的4倍。

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比如,他們打造的系統首先會針對同一事件,提供不同媒體的立場,讓讀者了解不同媒體對相同事件的解讀,這就符合上述「貼標」的作法,讓讀者掌握更多媒體資訊。

再來,平臺會根據接觸過假新聞的讀者,提供正確資訊。由於使用者在網路上的閱讀行為,會在網路平臺商留下足跡,因此,當中研院假新聞實驗平臺偵測到使用者點擊過假新聞網頁,演算法就會觸發來推播澄清新聞給讀者。不過,這種偵測推播還可分為2種層面,一是點擊文章可能是假新聞,另一是確定為假新聞,若是前者,系統會推播相關資訊給讀者,若確定是假新聞,則推播澄清新聞給讀者。

但要在最佳時間點推播,就會是一大挑戰。於是,古倫維團隊打造一套強化學習模型,透過獎勵方式,來讓模型在讀者的閱讀路徑中,找出最佳的投放時機,把正確資訊傳給讀者。為此,他們先是建立由假新聞和經查核新聞組成的資料集,來訓練AI模型,讓模型找出最佳投放正確資訊的路徑,並給予模型最大獎勵。

特別的是,「零樣本(Zero-shot)能力對假新聞識別尤其重要!」古倫維強調,AI要能辨別假新聞、投放正確資訊,就得具備良好的零樣本表現。這個意思是,當模型遇到訓練資料中沒見過的數據,依然要能準確判斷,要辨識假新聞,就得具備這樣的能力。而他們的模型與其他模型表現相比,至少都有1.5至2倍的進步。(如下圖)

這套中研院假新聞實驗平臺,最快今年就會上線,不僅可用來提供正確資訊,還能產生報表,分析假新聞讀者群性質與行為等。

另一方面,古倫維團隊也做了一項反事實說明研究,來為假新聞提供反事實的解釋,讓讀者意識到自己讀到的是不實報導。這就是前述不刪除假新聞的「給說明」方法。

進一步來說,反事實是指,結果與事實相反,比如某人比賽輸了,這句論述「如果你昨天睡飽、今天比賽就不會輸」就是反事實。目前,反事實解釋已用於AI模型的結果解釋上,古倫維團隊也打造一套AI系統,來把反事實解釋用於假新聞說明上。

他們的系統包含3個步驟,首先,系統會根據假新聞言論,來生成各種問題,再從證據中尋找答案。接著,系統會找出答案與推論不一致之處,最後再用NLG模型生成反事實解釋。(如下圖)

古倫維團隊也進行2項實驗調查,一是找出最有效的反事實解釋方式,他們從近500位受試者的反應可看出,肯定句的反事實解釋最能發揮效用,不過,對已經熟知該事件且知道該文章是假新聞的讀者來說,用否定句反而更有效(如下圖)。另一份600多人的調查則證明,反事實解釋比其他假新聞說明方法更能改變認知。

未來,古倫維團隊還要利用知識圖譜(Knowledge graph),來擴大對假新聞的推論與證據收集。

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小米12T Pro對Vivo V25 Pro 超高像素與趣味攝影功能之爭

小米12T Pro對Vivo V25 Pro 超高像素與趣味攝影功能之爭

來源:聯合早報
作者: 黃少偉  
2022-11-20 05:00



黃少偉
|作者 小米12T Pro後置三個鏡頭,包括200MP超高像素鏡頭。(廠商提供)

總結

Vivo V25 Pro使用磨砂玻璃機背,握感較好。(廠商提供)

小米12T Pro:$1099
Vivo V25 Pro:$849

V25 Pro只有底部有揚聲器,音質普普通通。12T Pro頂部和底部有揚聲器,經過哈曼卡頓(Harman Kardon)調音,支持杜比全景聲(Dolby Atmos),可產生立體聲效果,音量較大,整體音質較出色。

V25 Pro則使用磨砂玻璃機背,不容易留下指紋,重量為190克,厚度同樣是8.6毫米。V25 Pro比小米手機“瘦”一點,也比較輕盈,不會覺得太厚重,握感較佳。它的相機模組比小米手機更大和明顯,裏面有兩大一小攝像頭及一個橫條閃光燈。機身頂部印上“Professional Photography”的字樣,凸顯手機的專業攝影功能。

12T Pro採用了6.67英寸AMOLED屏,分辨率為2712 x 1220,刷新率達到120Hz,支持HDR10+以及杜比視界。V25 Pro則使用一塊6.56英寸AMOLED屏,分辨率是2376 x 1080,同時支持120Hz刷新率及HDR10+。雖然V25 Pro分辨率較低,但兩款手機的屏幕显示素質大致相同,色彩看起來鮮艷,亮度也很高,沒很大區別。

小米12T Pro的照片色彩趨近自然。(黃少偉攝)

設計

配置

小米最近在本地發布12T Pro,是該品牌首款配備200MP攝像頭的手機。與此同時,Vivo也推出V25 Pro手機,同樣也主打強勁的攝影功能。《數碼空間》為你比較這兩款Pro級手機,到底有哪些優缺點。

V25 Pro後置三攝系統採用64MP主攝、8MP超廣角和2MP微距鏡頭,還有前置32MP自拍鏡頭。V25 Pro的人像模式相當突出,可從F0.95到F16調整光圈,改變人物背景的虛化程度。就算拍完后,用戶還是可以在相冊里調整光圈,非常方便。此外,V25 Pro還提供4種背景光斑效果,有愛心、星芒、蝴蝶、落櫻,為照片增添各種趣味。

小米12T Pro與Vivo V25 Pro手機都主打強勁攝影功能,12T Pro配備200MP攝像頭,而V25 Pro的人像模式則相當突出。兩款手機白天拍出來的照片效果接近,但12T Pro的夜景模式較強,在暗光環境下有不錯的成像素質。

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示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號,就此轉換為在二維平面上直觀可見光訊號,因此能夠分析電氣訊號的時域性質。

12T Pro前置20MP自拍鏡頭,後置一個200MP超高像素鏡頭,一個8MP超廣角和一個2MP微距鏡頭。處理200MP照片時,12T Pro的“ProCut”智能構圖功能能一鍵裁剪,創造各種不同比例的照片,方便用戶隨手上傳到各個社媒。儘管沒有長焦鏡頭,200MP模式能支持兩倍無損數碼變焦。200MP超高像素照片的成像效果跟一般模式照片相似,不過如果你把兩張照片都放大至相同比例去看的話,前者細節十分清晰,可以裁剪使用,而一般模式拍攝的照片則有點朦朧。要注意的是,超高像素照片文件很大,可能超過50MB,或對存檔和傳輸造成麻煩。

錄像方面,V25 Pro能拍最高4K 60fps畫質,而12T Pro可拍出8K 24fps畫質,兩款手機的畫面顏色鮮艷和自然。兩款手機具有防抖錄影模式,不過要注意的是手機會“降格”錄像,V25 Pro只能錄製1080p 60fps的影片,而小米手機只能錄製1080p 30fps的影片。

攝影

小米12T Pro搭載高通驕龍8+ Gen1處理器,在性能、影音和續航方面都有優秀表現。Vivo V25 Pro外觀設計比較吸引人,握感更好,人像模式特別,而且售價便宜$250,具有一定的競爭優勢。

影音

外觀設計上,12T Pro的機背採用光滑玻璃材質,有銀、黑和藍三種配色,看起來簡約大方卻容易留下指紋。手機重量為205克,厚度是8.6毫米。12T Pro相機模組較小,裏面有一大兩小攝像頭。

12T Pro內置5000mAh電池,支持120W超快速充電,附帶120W充電頭,只需19分鐘就能充滿。V25 Pro擁有4830mAh容量電池,支持66W快充,可在30分鐘內充至七成電量。兩款手機都不支持無線充電。

12T Pro搭載高通驕龍8+ Gen1處理器,有12GB內存及256GB儲存空間;V25 Pro搭載MediaTek Dimensity 1300處理器,同樣也是12GB內存及256GB儲存空間。高通驕龍8+ Gen1是目前頂尖的手機處理器,性能比較出色。

白天的情況下,兩款手機拍出來的照片差異不大,景物色彩趨近自然,曝光和白平衡等都沒太大問題。12T Pro的夜景模式較強,在暗光環境下有相當不錯的成像素質,不但能大大提升照片亮度,而且還相當清晰。

Vivo V25 Pro人像模式可調整背景的虛化程度。(黃少偉攝) 相關熱詞 相關推薦

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FakeCatcher的潛在使用案例包括在社交平台部署該技術,避免用戶上傳有害的Deepfake影片,新聞機構也可以使用該偵測器,避免無意放大遭人刻意操縱的影片,非營利組織也可以部署該平臺,使更多人可以偵測Deepfake影片。

https://www.ithome.com.tw/news/154292

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IBM聯合PyTorch大幅改進在雲端訓練大型AI模型的效率

,發展一個稱作rate_limiter的控制元件,能夠透過配置訓練時的記憶體,使得具有數十億參數的模型,也能夠在標準雲端網路基礎設施,像是乙太網路上運作。

當前的人工智慧模型,只要使用簡單的文字題事,就能創造出圖像、歌曲甚至是網站,而這種具有數十億參數的模型,被稱為基礎模型,不需要大量時數的訓練與標記,基礎模型就可以被簡單地重新用於另一項任務。

基礎模型主要在高階的高效能運算(HPC)基礎設施上運作,雖然這些系統很可靠,但IBM提到,對於許多想要自己訓練基礎模型,並且僅供自己使用的人來說,HPC設備是一個極高的門檻,包括高階GPU搭配低延遲InfiniBand網路系統,以及各種專門的操作流程等。

而IBM研究人員與PyTorch分散式團隊合作,尋找出可在網路硬體上,訓練大型人工智慧模型的方法,而這個聯合小組也已經驗證,可以在Red Hat的OpenShift平臺上,使用基於乙太網路的常規網路,來擴展和訓練大型模型。

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使用PyTorch的完全分片資料平行技術(FSDP),該團隊可以在IBM Cloud上的標準乙太網路,訓練具有110億參數的模型,實現與HPC網路系統同等規模的高效率訓練。研究人員提到,過去嘗試使用乙太網路,在PyTorch上訓練數十億參數的模型,但是效果不佳,遠低於訓練基礎模型所需要的效能,隨著模型規模成長,只有當GPU能夠完整包存模型副本和訓練狀態時,資料平行訓練的標準方法才能發揮作用。

雖然FSDP或DeepSpeed等新方法可以在訓練期間,有效地將模型和資料分散到多個GPU上,但也只限於HPC系統,而無法在由乙太網路連接的系統上運作。為此,聯合研究團隊開發了一個FSDP API,並建構rate_limiter控制元件,該元件可以控制用於發送和接收張量所使用的記憶體,進而緩解系統的記憶體壓力,使效率較之前提高達4.5倍。

這項研究使用的基礎設施為現成的硬體,該系統在IBM Cloud上運作,由200個節點組成,每個節點有8張Nvidia A100 80GB顯示卡,與96 vCPU、1.2TB CPU記憶體,節點內的顯示卡以NVLink連接,顯示卡之間頻寬為600 GBps,而節點之間透過兩條100 Gbps乙太網路連結,提供120 GBps可用頻寬。

該GPU系統自5月來持續運作,研究人員配置Red Hat OpenShift容器平臺執行人工智慧負載,用於大型人工智慧模型的端到端訓練、微調和推理。研究人員提到,這是目前該產業中,第一個使用Kubernetes、PyTorch FSDP API和標準乙太網路,高效率實現高達110億個參數模型的用例,而這將有助於其他組織以更具成本效益的方式,在雲端訓練大型模型。

https://www.ithome.com.tw/news/154297

市面十大品牌封口機!該如何選購?

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微軟擴展健康保健用AI技術,可辨識多語言非結構化病歷資料

,現在可以從7種語言的非結構化文字,擷取出有意義的分析,並且經過進一步處理,用於臨床決策支援上。微軟提到,全面支援多語言非結構化生物醫學資料分析,是自然語言服務中的創舉。

除了英文,現在健康保健用文字分析功能還支援西班牙語、德語、法語、義大利語、葡萄牙語和希伯來語,這些語言支援,使得全球更多衛生組織,得以分析多語言非結構化臨床筆記。

微軟提到,當前自然語言處理服務的挑戰之一,就是要跨出英文的限制,而困難之處是要找到多種語言資料,來訓練人工智慧模型,並針對特定國家進行微調,畢竟語法在不同語言之間是不同的,特別是非拉丁語言。

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不同國家所面對的健康保健挑戰不同,像是書面文字是口語、醫學術語和該國慣用速記方法的混合體,微軟的合作研究對象之一Leumit Health Services,其所提供的病歷,通常混合希伯來語和英語單詞,而巴西等地因為缺乏互通或是資料收集標準,導致出現許多非結構化資料。藉由微軟的AI技術,將可使這些病歷資料更為可用。

健康保健用文字分析功能使用自然語言處理技術,來偵測和辨識文字中的醫學術語,並且進行分類後,與標準臨床編碼系統關聯,以推論資料中的語意關係和斷言,進而實現更深入的脈絡理解,微軟表示,透過整合非結構化資料和結構化資料,能夠揭露關鍵分析、辨識風險、自動填寫表格和配對臨床實驗者等,使更多潛在健康保健使用案例得以實現。

過去多數健康保健相關技術都僅限英文,阻礙了非英語系國家的採用,新的自然語言處理技術可以彌補語言造成的健康平等差距。

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銀行如何提供超級個人化服務?百人數據團隊靠AI打造中信腦

中國信託銀行數據暨科技研發處處長 王俊權 (攝影/洪政偉)

「透過科技力,來創造競爭力。」中國信託銀行數據暨科技研發處處長王俊權,用一句話點出中國信託大力發展AI與大數據的戰略核心。

3年多前,中國信託定調以AI與大數據作為主要發展方向,並成立了數據研發中心,要用AI來加值業務場景的服務與產品。設立初期僅有一人,到現在已擴大為百人團隊,更在2020年初正式提升為數據暨科技研發處。王俊權正是該團隊的一號員工,更是中國信託內部大力推動AI與大數據的關鍵人物。

中國信託的經營策略是,顧及全產品、全客群、全通路、全覆蓋。而為了守住既有的優勢,中信採取的對策是走入AI與大數據,來作為轉型的利器。不只要轉型,王俊權表示,中信更希望透過AI與大數據,孵化出不同於以往的經營模式。

「CTBC+AI」是中國信託發展AI的大方向,在各業務線上,都能將既有的經營方法加上AI,來提升效率與效能,更要以這樣的科技力創造競爭力。更以優化、平臺、全面、轉型、顛覆這5大階段任務,往下推動AI。

王俊權解釋,中信的策略是,從最小且最有把握的項目開始,所以,透過AI來優化既有的經營方式,是中信切入AI的第一項任務。運用AI優化的專案成功後,下一步,中信就能將AI技術進一步平臺化;有了平臺之後,就能將AI技術全面導入到銀行。

走過了優化階段、平臺階段到全面發展階段,AI已經落地到中信的金融場景,也陸續有了一些階段性成果。王俊權表示,中信現在聚焦「轉型」與「顛覆」,希望透過AI幫助組織轉型,最終期待是要用AI提出顛覆的想法,創造新的經營模式,他透露,目前已有幾個專案正在進行中。

依循著CTBC+AI這項大主軸,中國信託打造了「中信腦」,定調3條研發路線: 電腦視覺、自然語言處理(NLP)、機器思考,也成立了3大實驗室,聚焦研發6大AI應用核心,包括了精準行銷、市場預測引擎、文字與文件辨識應用、人臉與物件辨識應用、機器閱讀到機器對話。從應用場景來看,則鎖定營銷經營、流程優化、風險控管這3項。累計至今,中信在業務單位落地的AI專案超過了20個。

第一類應用場景的AI,中信稱為「營銷經營+AI」,囊括個人化推薦、需求預測,目的是協助增加收益,並提升客戶滿意度、客戶資產、新申購產品數等。王俊權提到,像是推薦引擎專案,中信金控整體客戶數有1,100多萬戶,產品與通路又多,需要透過AI推薦引擎來實現精準行銷,預測顧客未來的金融需求,才能進一步推薦。中信也將這類預測技術,應用到金融商品的預測,比如房價預測、股市預測、匯率預測等。

「流程優化+AI」則是中信第二大類應用場景,包含法金作業流程、客戶申請流程、線上作業流程,希望用來協助內部提升作業效率,來減少作業成本,最終目的也同樣要能夠提升客戶滿意度。 目前,中信內部有多項端對端的流程數位化專案,像是個金、法金、AML(反洗錢)、HR等業務,都有導入AI來優化既有流程。

最後一類場景的應用是「風險控管+AI」,則應用在AML作業、偽冒偵測、稽核,來改善內部作業效率,減少風險的損失。比如,王俊權提到,前年底,中信銀行上線了一套用自然語言處理技術分析負面新聞的平臺,這個AI反洗錢專案的成果,後來更從臺灣擴大應用到7個國家的海外分行。

王俊權表示,3大實驗室所負責的6大AI核心,就是沿著這3大類應用分頭進行,其中,因為銀行面對數位化的壓力較大,所以,又以銀行為應用主力,再逐漸將AI技術擴大到金控旗下子公司,如投信、台灣人壽、中國信託資融等。

自行培養AI研發能力,更訂定3大AI管理KPI

AI發展策略上,中國信託除了自主研發,也會與廠商協作。不過,這兩種策略該如何拿捏,中信內部也走過一段辯論的路。王俊權表示,最後的判斷依據是,「金融業需要的核心能力,中信會投入有限的研發資源。若不是中信認為的核心能力,則盡可能用市場上的解決方案,來加快回應市場的時間。」

舉例來說,銀行業使用分析模型並非新鮮事,AI技術與傳統統計回歸最大的不同是,能夠處理大量非結構數據,像是人臉、電文等資料,可是,這些數據機敏性較高,如果銀行不能自行掌握技術,而需委外,王俊權認為,第一個問題就是,銀行創新的保密性較弱,再者,廠商進入銀行接觸到如此多的機密性資料,有時也有法遵問題。

尤其,金融業對個資的管制嚴格,非結構化資料很難離開金融業,但是,在臺灣,許多AI技術原廠來自海外,對於銀行來說,整體應用或導入的彈性都相對較低,這些都是中國信託選擇培養自家AI研發能量的關鍵因素。

中信在AI應用發展策略,更訂出3大關鍵績效指摽(KPI),作為研發資源最適化的參考。王俊權表示:「對資源有限,需求無限的單位而言,研發的管理是一大關鍵。」首先,中信不會輕易增加AI生產線,因每開一條生產線就會涉及維運與資源分散的議題。所以,「AI生產線的管理」是第一項KPI。

「AI研發資源調度的管理」是第二項KPI。王俊權提到,資源有限狀況下,應該分配多少資源,投入短期的落地變現,還是長期的亮點顛覆,「是一種決策的藝術。」過去,中信希望AI可以迅速擴大到各單位,所以,王俊權採取80/20法則,將80%的資源用在短期落地變現,讓大家有感,保留20%在真正創新的研發。不過,他表示,這個比例每年或每季會進行調整,要讓研發資源投入到需要的地方。

第三項KPI則是「核心複用的比率」,也就是同一項核心技術盡可能重複利用的比率。王俊權要求研發團隊,每條AI生產線至少要有3個落地應用。目前,中國信託共有6條AI生產線,以及20幾個AI落地應用的專案,他提到:「平均每條AI生產線,有3~4個核心複用。」未來,更希望將每個AI核心,擴大到金控內各個應用,所以,要盡可能提升核心的複用,他對團隊的期待是,能提高到兩位數的複用率。

他進一步舉例,3年前,中信導入工研院智能文審技術,來辨識客戶申辦信用卡、貸款所需檢附的財力證明,像是存摺、扣繳憑單等金融常用的固定格式文件。去年,中信將文字辨識應用,複用到分行的場景,上線AI票券辨識服務,在審票機中加入AI、OCR技術來辨識支票,來減少櫃員人工審票與顧客等待的時間,及提升作業人員登打的產能。

目前,中信已做到一張支票上的7個要件,包括到期日、抬頭人、金額、禁止背書轉、發票章讓章或手寫、背書、帳號,都能夠用AI辨識。王俊權提到,中信將自行研發的印刷體的文字辨識核心、手寫英數的AI辨識核心、文印鑑辨識技術,通通導入支票辨識上,「這就是一種AI核心的複用」。此外,為了持續優化辨識正確率,中信更導入AI反饋機制,內部自己發展出標記功能,來改善標記效率,長期目標是達到9成的辨識正確率。今年,中信預計將該AI應用擴大到22家分行。

中信還有另一項AI核心應用是人臉與物件辨識應用,王俊權坦言:「人臉辨識技術,對於組織的轉型與顛覆是亮點有餘,可是力道不足。」不過,若能結合防偽能力及數位流程,可能會創造出藍海的新應用。中信正在思考,如何運用人臉辨識、活體辨識、微表情辨識、情緒辨識等AI核心,交錯組合來打造遠端核身相關應用。

攝影/洪政偉

金融業需緊跟科技的腳步,轉變為自身的競爭力,才能在指數型成長的趨勢下,站上領先地位。AI與大數據,正是下一波競爭力的最大利器。─── 中國信託銀行數據暨科技研發處處長 王俊權

推動超級個人化服務,中信靠大數據建立5大行銷策略

「中信銀行每個月有1.5億筆的金融數據,1.9億筆的非金融數據。更可觀的是,疫情期間,顧客更加喜歡使用數位服務,每月高達2億筆的顧客數位數據。」王俊權首度揭露了中信內部統計的海量數據。不只如此,中信銀行1年與顧客會有20億次的行銷溝通,顧客造訪行動銀行、網路銀行或到行銷網頁觀望的次數,更是高達16億次。

「中國信託的數據含金量很高,因此,全都要採集起來,作為銀行KYC的關鍵第一步。」他提到,光在2017年到2018年這段期間,中信內部就採集了大量數據,來建立360度客戶全景標籤。即便,當時各個單位已有自己的全景標籤,中信仍認為要有一個可以全行共用的主數據庫。

有數據來了解顧客,銀行就能出手,中信的策略是以數據掌握顧客人生不同階段需求,提供超級個人化服務。王俊權表示,中信策略是運用AI與大數據,透過個人化溝通方式,來提升顧客的成交機會。中信更先將這種作法,落地到銀行的「艱困區」,若在艱困區測試後有成效,再轉移到「黃金區」主戰場。「一方面不會影響到既有的業務動能,另一方面團隊也會比較有信心。」

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在推動超級個人化服務,中信採取了5大行銷策略,並各自搭配合適的AI技術。第一項策略是使用最適合的通路對不同顧客溝通;第二項是尋找顧客有興趣的話題來互動,王俊權透露,今年底將從人工轉為全自動化,用AI生成銀行與顧客行銷的文案。

選擇對的時間,則是第三項策略,比如,當外幣跌到一定數值時,跟該名顧客歷史申購外幣的成本有競爭性,就能在此時發送推薦資訊給顧客。

第四項策略則是打造貼合顧客需求的產品,他提到,中信已有不同產品的預測模型,能預測未來3個月或1周後,該名顧客可能需要的產品。可供業務單位、EDM數位行銷,來聚焦其中高成交率的顧客。最後一項策略是對的活動,即便是賣同一項產品,不同活動的優惠或行銷設計都要不一樣。

王俊權認為,不僅不要過度叨擾顧客,更希望提供一次就能擊中顧客的服務。甚至,目標是做到自動化行銷,他透露,目前正在建置平臺的階段,除了要能自動採集數據,更要自動反應顧客下一步的預測,讓銀行出手可以更快,或盡可能減少PM或行銷出手時會遇上的人工斷點,甚至,讓每次出手後的反饋可以更為即時,來推動多波段行銷。

成立數據治理委員會,優先梳理2類數據

「數據治理是比下水道還要更下水道的底層工程。」特別對於大型金融機構來說,海量的數據勢必要有與過往不同的梳理方式,王俊權如此說著。

因此,今年中信銀行成立了數據治理委員會,由總經理親自主持,各個業務單位主管都參與,「希望將數據治理走向更全行化的關鍵議題。」他坦言,今年是試行階段,但中信已經注意到這個趨勢,而且必須往這方向走。

中信在數據治理特別強調「以用為治」,去年,更研究了全世界數據治理做得較好的企業,比如,數據治理發展超過20年的華為。王俊權坦言:「對中信而言,數據治理既然是一場長期抗戰,就必須明確為何而戰。」

由於資源有限,中信在數據治理的戰略,優先從兩類業務來推動,第一類是不能犯的錯,這類資料的處理一旦犯錯,銀行容忍度很低,如監理報送這類數據就需要優先梳理。另外一類是業務效益較大者,王俊權表示,若沒有好的數據治理標準,業務效益很難有長期的呈現。這是中信今年訂下數據治理的方向,也希望從小開始,慢慢擴大到全行。

 經理人小檔案 

王俊權

中國信託銀行數據暨科技研發處處長

學歷:臺灣大學國際企業研究所商學碩士

經歷:早年在美國矽谷的科技公司做美股分析,回臺後陸續待過4家銀行,主要負責風險管理;2005年加入中國信託銀行擔任全球個金風險管理處處長,2018年兼任數據研發中心最高主管;現為中信銀行數據暨科技研發處處長,兼任中信金控數據主管

 公司檔案 

中國信託商業銀行

● 成立時間:55年3月14日

● 主要業務:提供金融服務

● 董事長:利明献

● 總經理:陳佳文

● 年營收:2020年合併稅後淨利達新臺幣273億元

● 資本額:1,479.6億元

● 員工數:逾12,000人

● 部門名稱:數據暨科技研發處

● 部門主管:王俊權

● 部門分工:負責銀行及金控AI技術研發、策略制定,及全行數據治理

 部門大事紀 

● 2018年:成立數據研究發展中心

● 2020年:數據研究發展中心升級為數據暨科技研發處

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臉書以逆向工程溯源假照生成模型,有助調查深度偽造事件

臉書與密西根州立大學(MSU)合作,開發了一種,這個方法是透過對假照以及生成照片的模型,進行逆向工程,以發現可用來偵測假照的特徵。研究人員提到,這項研究的重要性在於,突破人們對於假照偵測的理解,透過解析模型能夠讓相關從業人員,更好地調查深度偽造虛假資訊事件。

由於深度偽造技術越來越進步,人類已經無法輕易的分辨假照與真實圖像的差異,再加上深度偽造技術可能不只被用於娛樂上,而是另外的惡意目的,因此假照偵測研究變得重要。當前的深度偽造偵測技術有其限制,研究人員透過封閉的資料集,來教模型分類假照,但是一旦假照是由偵側模型未看過的圖像產生,則偵測模型效能低落。

而逆向工程是解決深度偽造的另一種方法,這並非全新的概念,研究團隊使用逆向工程方法,探索生成假照的深度偽造人工智慧模型所產生的特殊圖騰,研究人員從圖片來源著手,並且擷取模型產生圖像的特性,透過歸納圖像來源,來推論深度偽造生成模型的資訊,就能追蹤出一系列圖像來源。這種能夠發現假照是由單一模型產生的能力,對於打擊應用深度偽造技術的惡意攻擊非常有用。

研究人員解釋,在深度學習時代之前,生成照片通常需要使用小型且知名的工具,而這些工具留下的指紋,便能被當作手工製作的特徵,可用來偵測由工具生成的照片,但是深度學習技術使得可用來產生圖片的工具集,存在無限多種組合,讓研究人員難以透過手工特徵,來辨識特定的訊號或是指紋屬性。

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鴻和興精密工業股份有限公司,是由在台灣專業生產茶葉罐、奶粉罐具有領先地位的光華金屬所投資組織成立的一家專業製造包裝材料之馬口鐵罐製造廠,延續光華金屬工業股份有限公司,30多年來一貫秉持的專業、品質、服務、效率為各大客戶服務。

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研究人員現在使用指紋評估網路(FEN),從假照中擷取生成模型所留下的指紋,研究人員提到,由於圖片製造過程的缺陷,每個圖片都會留下裝置特殊的圖騰,在數位攝影中,照片指紋會被用來辨識拍攝的數位相機,而裝置指紋與攝影機指紋類似,生成模型會在照片上留下特殊的紋路,因此可用來辨識產生圖片的生成模型。

研究人員根據野外發現的深度偽造指紋,建立生成指紋資料集,並利用該資料集訓練模型,用來辨識過去未見過的指紋,研究人員提到,他們的系統可以評估深度偽造模型的演算法網路架構,以及訓練損失函式,由於生成模型的網路架構和訓練損失函式都不相同,因此可以用來精確的斷定生成模型。

研究團隊以各種來源的資料集測試並且評估模型,雖然目前還沒有其他模型解析的方法,但研究人員透過建立隨機基準真相(Random Ground-Truth)來進行比較,實驗結果顯示,臉書與MSU所開發的方法,明顯比隨機基準真相更好,顯示架構超參數、訓練損失函式,與生成的圖像間,確實存在關聯性。

研究人員提到,他們的方法具有良好的泛化能力,可應用到人類與非人類的圖像中。該方法解構深度偽造技術擷取指紋,該指紋經研究人員研究,並無法映射回原始圖像中,這個指紋僅為生成模型留下的痕跡。

這些研究用的人像假照和逆向工程的實驗,都在MSU中生成與進行,MSU將會向研究社群開源該研究資料集、程式碼和訓練模型,以促進深度偽造偵測研究發展。

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快速搞懂塑膠射出成型原理

注塑成型為藉由將熔融塑料注射到模具中來生產零件的製造過程。可以使用多重材料進行射出成型,最常見為熱塑性聚合物。塑料被送入加熱料管中,利用螺桿混鍊,然後注入模,在模腔中冷卻並固化成型。

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PyTorch 1.9強化分散式訓練和科學運算支援

由臉書發起的開源深度學習框架,現在釋出最新1.9版本,自1.8版本以來,由398位貢獻者發出3,400次程式碼提交完成,該框架發展迅速,這次的更新內容也是相當豐富,包括大幅改進對科學運算的支援外,還加入新的行動直譯器,來改善行動裝置上的二元檔大小,並且強化GPU大規模分散式訓練的支援。

這次更新的科學運算前端API,包括穩定版本的torch.linalg、Complex Autograd和測試版的torch.special。由於線性代數是深度學習和科學運算中,不可或缺的工具,因此官方加入了torch.linalg模組,來擴展了PyTorch對線性代數的支援,該模組實作了NumPy中線性代數的所有函式,因此對於原本就熟悉NumPy的開發者,可以快速上手。

Complex Autograd在PyTorch 1.8的時候,就以測試版本加入,現在已經進入穩定階段,自測試版以來,官方已經為98%的運算子加入Complex Autograd的支援。Complex Autograd能自動計算複雜梯度,並且最佳化實值(Real Valued)損失函式,能夠對PyTorch下游專案包括TorchAudio、ESPNet、Asteroid和FastMRI,提供更好的運算支援。還在測試階段的torch.special,則類似SciPy特殊模組,該模組包含許多科學運算和好用的函式。

行動裝置部分的改進,最大的亮點在於加入了測試版行動直譯器,這是PyTorch Runtime的輕量版本,可在邊緣裝置執行PyTorch程式,並且大幅縮減二元檔案大小。官方提到,行動直譯器是眾所期待的功能,目前在Android中使用MobileNetV2的pt格式檔案,在未壓縮前17.8 MB,壓縮後是8.6 MB,而透過使用行動直譯器,未壓縮檔案大小會是8 MB,壓縮後會落在4 MB左右。

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在分散式訓練套件方面,TorchElastic終於成為PyTorch核心的一部分,TorchElastic已經在GitHub pytorch/elastic儲存庫中開源一年多,現在終於正式進入PyTorch核心。TorchElastic的核心功能便是能夠有彈性地處理縮放事件,可以說是PyTorch工作程序的執行器和協調器,並且能讓用戶使用先占式執行個體,進行分散式訓練。

除了TorchElastic,分散式訓練更新還包括在RPC(Remote Procedure Call)中提供CUDA支援,官方提到,與CPU RPC和通用RPC框架相比,CUDA RPC是一個更具效率的P2P張量通訊方法,甚至可實現CPU RPC的34倍速。CUDA RPC建立在TensorPipe上,可以根據Tensor裝置類型和通道可用性,自動替每個張量選擇通訊通道。

PyTorch 1.9加入了新的模型打包方法,開發者使用torch.package就能夠以自包含且穩定的格式,打包PyTorch模型,模型包中會包含參數等模型資料,以及模型架構程式碼。官方提到,用torch.package可以完整打包模型的相依項目,並且加入帶有Conda環境的描述檔,能簡單地重現訓練工作負載。

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