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成伟介绍,实际上,人工智能给出的建议在全面性上是超过人的。但目前来说,我们还需要给人工智能进行专病的训练,就好比带小孩一样,要拿很多正确的习题或者说病例来训练他、“投喂”他,必须得教他1+1=2、不能是1+1=3。训练最大的难点就在于我们需要保证前期训练的内容是正确的,但这种“数据清洗”的过程非常耗时,需要专业的人去“标化”,所以我们到这一步还有一段距离。而患者和医生所用的模型是不一样的,现在已有的数据库可以回答一些诊断问题,但它所用到的训练材料不是非常专业、广泛的正确材料,它可能只是用一些指南或者教科书等很成熟的材料进行训练的结果。
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朱西产还强调,端到端模型的优势,在于减少各模块之间信息传递过程中的丢失问题,通过Transformer构成一个更大的网络,训练过程中实现更多参数的全局最优;另外,还可以提升开发效率,实现全局优化及更强的泛化性等。“上限很高,但难度也很大。”他直言,要真正实现“全场景都能开”,目前的端到端模型还差得很远,尤其是达到“一段式端到端”,几乎不可能。
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