Das bestehende Modell von DAMO wird bereits in großem Umfang im Ökosystem von Alibaba eingesetzt, um den KI-Chatbot für den Kundendienst und die Suchmaschine auf den Einzelhandelsplattformen von Alibaba zu unterstützen. Das Modell kam auch bei der Textanalyse von medizinischen Aufzeichnungen und der epidemiologischen Untersuchung durch die CDCs in verschiedenen Städten Chinas im Kampf gegen COVID-19 zum Einsatz.
„Wir freuen uns über diesen neuen Durchbruch in der Entwicklung von NLP erzielt zu haben“, sagte Si Luo, Leiter der NLP-Forschung an der Alibaba DAMO-Akademie. „NLP als Kerntechnologie untermauert nicht nur die verschiedenen Geschäftsbereiche von Alibaba, die Hunderte von Millionen von Kunden bedienen, sondern sie kann jetzt auch im Kampf gegen das Coronavirus unterstützen. Wir hoffen, dass wir unsere führenden Technologien auch in dieser Krise weiterhin nutzen und zur Gemeinschaft beitragen können.“
Auf der General Language Understanding Evaluation (GLUE), einer Plattform zur Bewertung und Analyse von NLP-Systemen, messen sich jedes Jahr die internationalen Schlüsselspieler der KI, darunter Google, Facebook, Microsoft und Standard. Das maschinelle Multitasking-Modell StructBERT von Alibaba, das auf dem Sprachmodell BERT basiert, aber auch Wort- und Satzstrukturen einbezieht, liefert beeindruckende empirische Ergebnisse zu einer Vielzahl von Aufgaben, was dazu führt, dass die GLUE-Benchmark bis zu 90,3 beträgt – und damit die menschliche Basislinie von 87,1 übertrifft. Es steigert auch die Leistung in vielen Anwendungen zum Sprachverständnis, wie z.B. Stimmungsanalyse, Texterfassung und Beantwortung von Fragen.
Das Modell des maschinellen Lernens von Alibaba erweist sich nicht zum ersten Mal als überlegen: Am 20. Juni 2019 übertraf das Alibaba-Modell die menschlichen Werte, als es mit dem Microsoft Machine Reading Comprehension-Datensatz getestet wurde, einem der weltweit anspruchsvollsten Tests für das Leseverständnis im Bereich der künstlichen Intelligenz. Das Modell erzielte bei der Frage-Antwort-Aufgabe von MS Marco eine Punktzahl von 0,54 und übertraf damit die menschliche Punktzahl von 0,539, eine von Microsoft vorgegebene Benchmark. Im Jahr 2018 erzielte Alibaba auch beim Stanford Question Answering Dataset – ebenfalls eine der weltweit beliebtesten Herausforderungen für das maschinelle Leseverständnis – eine höhere Punktzahl als der menschliche Benchmark.
In den vergangenen Monaten hat Alibaba seine proprietären Technologien zur Eindämmung des Coronavirus eingesetzt. Die Alibaba DAMO Academy hat mit chinesischen medizinischen Einrichtungen zusammengearbeitet, um ein KI-System zu entwickeln, das die Diagnose und Analyse des Virus beschleunigen kann. Im Februar stellte die Alibaba Cloud ihre KI-basierte Cloud-Plattform für globale Forschungseinrichtungen kostenlos zur Verfügung, um die virale Gensequenzierung, das Protein-Screening und andere Forschungsarbeiten zur Behandlung oder Prävention des Virus zu beschleunigen.
- Weitere Einzelheiten über den GLUE Benchmark finden Sie unter: https://gluebenchmark.com/leaderboard
- Für Alibabas Forschungsarbeit zum StructBERT besuchen Sie bitte: https://arxiv.org/pdf/1908.04577.pdf
- Für Alibabas allgemeine technologische Unterstützung bei der Bekämpfung des Coronavirus besuchen Sie bitte: https://www.alizila.com/millions-tap-into-alibaba-technologies-to-resume-work-online/
