AI加速：使用TorchAcc实现Bert模型分布式训练加速_人工智能平台 PAI(PAI)
阿里云PAI为您提供了部分典型场景下的示例模型，便于您便捷地接入TorchAcc进行训练加速。本文为您介绍如何在BERT-Base分布式训练中接入TorchAcc并实现训练加速。
中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势 趋势 9: 文本生成——从规范文本到自由文本
趋势 9: 文本生成——从规范文本到自由文本 文本生成这两年很火，从生成古诗词到生成新闻报道，再到写作文。这方面的研究价值是很大的，它的趋势是从生成规范性的文本到生成自由文本。比如，我们可以从数据库里面生成一个可以模板化的体育报道，这个模板是很规范的；然后我们可以再向自由文本过渡，比如写作文。
中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势 趋势 7: 文本情感分析——从事实性文本到情感文本
趋势 7: 文本情感分析——从事实性文本到情感文本 多年以前，很多人都在做新闻领域的事实性文本，而如今，搞情感文本分析的似乎更受群众欢迎，这一块在商业和政府舆情上也都有很好的应用。
中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势 趋势 6: 文本理解与推理——从浅层分析向深度理解迈进
趋势 6: 文本理解与推理——从浅层分析向深度理解迈进 Google等都已经推出了这样的测试机——以阅读理解作为一个深入探索自然语言理解的平台。就是说，给计算机一篇文章，让它去理解，然后人问计算机各种问题，看计算机是否能回答。这样做是很有难度的，因为答案就在这文章里面，人会很刁钻地问计算机。所以说阅读理解是现在竞争的一个很重要的点。
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