阿里云深度学习应用与挑战总结
主要应用领域
- 个性化推荐
- 视频理解
- 智能对话系统
- 图像检索
- OCR识别
- 人脸核身
- 智能风控
- 自动驾驶
- 语音助手
关键优势
- 显著超越传统模型（如线性层模型、树模型、SVM模型）
- 丰富的应用场景（图像/视频/推荐/搜索）
- 强大的计算能力（支持超大模型）
主要挑战
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模型效果优化困难
- 方案复杂：从FM到DeepFM性能提升了10倍
- 参数敏感：参数众多且敏感
- 数据差异大：不同场景下数据差异显著
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工程优化复杂
- 数据并行：M6模型、Transformer模型
- 模型并行：Whale模型
- 推理优化：Blade模型推理
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数据获取困难
- 标注速度慢：需要大量时间和人力
- 标注成本高：人力成本高昂
- 样本分布不均匀：数据分布不均衡
- 隐私保护：涉及隐私保护问题
解决方案
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模型效果优化
- 超参数搜索：利用NNI、EasyRec等工具
- 特征选择与组合：通过Proxy task、Variational Dropout等方法
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工程优化
- 数据并行：M6模型、RapidFormer
- 模型并行：Whale模型
- 推理优化：Blade模型推理
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数据获取困难
- 智能标注：iTags、智能抠图
- 自监督学习：Moby
- 多模态预训练：Vit基于的模型
- 小样本学习：结构化模型
总结
阿里云在深度学习领域的应用广泛且技术先进，但在模型效果优化、工程优化及数据获取方面面临较大挑战。通过标准化解决方案和多种优化技术，可以有效应对这些挑战。
