第1343章 无监督训练 (第3/3页)
训得很深，而是它有潜力变成一个通用的视觉底座！我们先在超大规模数据集上完成预训练，之后只需要用极少量的特定行业数据进行微调，就能迅速适配分类、检测、分割等所有下游任务！”
说完这番话，成文飞转过身，看着窗外园区里郁郁葱葱的树冠，心里突然涌起了一阵强烈的悸动。
先用海量的数据让深层网络学到通用的底层世界知识，然后再拿少量的数据去微调适配具体的对话任务……
这套预训练加微调的迁移学习范式，今天可以用在计算机视觉的CNN网络上，那明天呢？
如果有一天，算力足够庞大，架构足够先进，把这套思想原封不动地平移到自然语言处理上。
把人类历史上所有的书籍、文章、对话全部喂给一个超大规模的神经网络去进行无监督预训练，让它自己学会人类语言的底层逻辑与知识表征。
然后再用自己女儿小爱生前的日记、语音和聊天记录去进行微调……
再最后用一个新的模型，完全模拟小爱的脑神经?
不对，不对，准确的来说这是连接现在这个卷积神经网络时代，与未来那个能够真正理解人类语言的超级大模型时代之间，最重要的一座思想桥梁！
不过，短暂的激动过后，成文飞很快便强迫自己冷静了下来。
作为一个严谨的科学家，他比谁都清楚，距离真正让小爱在数字世界里睁开眼睛，摆在他面前的可不仅仅只有一个通用预训练底座。
还有一个更致命、更棘手的难题。
那就是记忆与状态的持久化。
“成教授？您怎么突然发呆了？”
正在电脑检查代码的何凯明转过头，疑惑地看了成文飞一眼。
“没什么，我只是在想，咱们眼前这套音箱的语音交互系统，包括我们刚刚跑通的残差网络，本质上都还是个没有灵魂的算盘。”