文章插图
至此,整个系统的基本算法分析阐述完毕,在未来,不仅仅可以对Actor进行优化,还可以对整个自适应架构进行优化 。此外对应自适应架构而言,Actor并不唯一,这意味在未来引入多模态完全成为可能,对于AI助手的扩展能力也将进一步扩充 。至于在这一结构是否能够在小样本,小模型下达到期望效果就将交于时间进行考量了 。
体会
目前通过初步探索以及部分模块的实现,作者对于整个系统的设计与实现有了大致理解 。目前在本文提到的模块中存在大量优化空间 。例如在AI助手的聊天模块中,采用单纯的结构,对于注意力机制的实现较为简陋,在未来可以考虑参考[10]架并对其架构进行轻量化削减引入这一模块 。同时在最终生成文本阶段,除了可以考虑参考YOLO全回归预测外,还可以考虑引入CNN[11]在词向量空间中做进一步信息提取,还可以降低网络参数提高运行效率 。而在自适应架构中,对应强化学习部分,可以考虑比DDPG[12]算法更加优良稳定的算法 。在GAN部分,可以试着引入新的优化,参考 Model[13]将生成器直接生成 。跨过本文提到的AI私人智能助手,当下在NLP领域中各路模型百花齐放,今日火爆的更是达到了惊人的效果 。在大模型[14],大数据的加持下,AI充满了希望和挑战,属于智能的时代才刚刚开始,尽管好的效果依然随着大模型,大算力发展 。
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