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國內(nèi)怎么用openai的dalle（中國怎么用opensea）

發(fā)布時間：2023-03-13 04:39:50 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 105 問大家

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本文目錄:

1、如何看待自然語言處理未來的走向？
2、openai國內(nèi)類似公司
3、dota2怎么挑戰(zhàn)openai？
4、openai怎么讓代碼分段輸出

國內(nèi)怎么用openai的dalle（中國怎么用opensea）

一、如何看待自然語言處理未來的走向？

和CV等領(lǐng)域的融合越來越密切，多模態(tài)研究成為熱點。融合知識的預訓練模型系統(tǒng)。多模態(tài)研究是未來重要的研究方向。

多模態(tài)研究之前主要是CV的研究者在研究，投的期刊會議大都是CV領(lǐng)域。從Image Caption到后來的Visual Commensense Reasoning，CV領(lǐng)域的很多任務(wù)其實都是多模態(tài)的，需要考慮自然語言文本等特征。

這些任務(wù)傳統(tǒng)的解決辦法主要是使用圖像編碼器（ResNet等），文本編碼器（RNN等），再加上一些其他的技巧如注意力機制，模型的架構(gòu)和思路沒有很多突破。

從大規(guī)模預訓練語言模型出現(xiàn)之后（BERT等），多模態(tài)研究迎來了新的發(fā)展熱潮?；赥ransformer架構(gòu)的編碼器具有強大的編碼能力，近兩年來很多關(guān)于多模態(tài)預訓練的工作也開始展開。

多模態(tài)預訓練模型也是基于多層Transformer架構(gòu)，文本和圖像一起輸入模型，通過多頭注意力機制讓模型充分地學習文本和圖像的關(guān)聯(lián)依賴。模型（VL-BERT等）在多模態(tài)下游任務(wù)上也取得了SOTA的效果。

多模態(tài)預訓練的工作幾乎都是用來解決多模態(tài)任務(wù)的（或者說一些和自然語言有關(guān)的CV任務(wù)），很少有工作探索通過多模態(tài)預訓練幫助自然語言處理任務(wù)。

EMNLP 2020復旦大學的一篇工作作出了一些探索《Unsupervised Natural Language Inference via Decoupled Multimodal Contrastive Learning》，通過解耦的結(jié)構(gòu)，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)的預訓練，幫助解決自然語言理解任務(wù)。通過多模態(tài)數(shù)據(jù)幫助自然語言處理會是邁向大一統(tǒng)模型的必經(jīng)階段。

國內(nèi)怎么用openai的dalle（中國怎么用opensea）

聊到多模態(tài)，就不得不提到OpenAI的幾個工作（Image-GPT，CLIP，DALLE）。DALLE的效果驚艷，但仍然是基于Transformer結(jié)構(gòu)的，采用自回歸損失函數(shù)的預訓練模型。DALLE通過使用單獨的生成模型（VQVAE）幫助生成圖像。

本質(zhì)上和上面的多模態(tài)預訓練模型沒有架構(gòu)上的突破，但是DALLE往前邁了一步，即可以直接通過自然語言生成圖像。OpenAI進一步豐富了大家的想象力，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)的自然語言處理必將成為未來發(fā)展的重要方向。

二、openai國內(nèi)類似公司

OpenAI是一家機器學習領(lǐng)域的公司，國內(nèi)類似的公司有語聯(lián)智能、搜狗研究院、小米AI Lab、百度科學實驗室等。 These companies specialize in deep learning, natural language processing and computer vision, among other AI-related subjects.

三、dota2怎么挑戰(zhàn)openai？

1、首先openai開放了5V5模式，然而目前為止，在已經(jīng)進行的577場比賽中人類僅獲得兩場勝利，可想而知人機的實力超強。

國內(nèi)怎么用openai的dalle（中國怎么用opensea）