至顶网软件频道消息: Oracle发布了它自主开发的旨在简化人工智能项目工具代码的第二天,Salesforce.com也加入了这场战争。
Salesforce今天宣布开源TransmogrifAI,这是一款用于自动化AI计划的本土软件,相比Oracle工具来说它解决了任务的不同方面。数据库巨头Oracle的目标是简化将模型连接到应用的任务,而Salesforce则专注于使构建这些模型变得更容易。
开发AI并非易事。对Salesforce来说尤其如此,Salesforce通过近几年打造的Einstein系列机器学习功能处理了来自数千个企业组织的数据。
Salesforce必须为每个客户实施独立的模型,以满足将不同企业的记录分开的要求。这样做也有很强的技术动机:不同类型的信息需要不同类型的AI才能以最佳方式处理。但是,为每个项目从头开始手动创建神经网络是不切实际的,因此TransmogrifAI诞生了。
该工具使工程师能够自动生成针对特定数据而量身定制的机器学习模型,被称为是现有人工智能自动化解决方案的更灵活的替代方案,例如谷歌基于云的AutoML服务。据Salesforce称,这些产品通常只支持很小范围的用例,并且最初设计是用于处理像照片这样的非结构化数据,而不是结构化的业务记录。
TransmogrifAI可以对创建AI所涉及的所有主要任务实施自动化,首先是初始数据准备阶段,在此阶段TransmogrifAI工具可以提取姓名和电话号码等重要信息,同时丢弃不适用的信息。
然后,TransmogrifAI将数据组织成AI模型可用的专有格式,针对准备好的记录运行各种不同的算法,直到找到最适合该项目的算法。
Salesforce声称,该工具让工程师创建模型所需的时间从数周缩短至数小时,而且TransmogrifAI具有可扩展性,能够支持从几千到几百万条记录的项目。
据Salesforce称,它已在内部使用TransmogrifAI来部署“数千个客户特定的机器学习模型”,每天进行约30亿次预测。该工具已经过大规模的现场测试,这一事实将吸引来那些自己实施AI项目、需要规避风险的大型企业。
TransmogrifAI是用Scala编程语言编写的,运行在流行的开源数据处理引擎Spark上。 Salesforce已经在专门的网站上发布了该工具的代码以及开发人员文档。
好文章,需要你的鼓励
苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
在Cloudera的“价值观”中,企业智能化的根基可以被概括为两个字:“源”与“治”——让数据有源,智能可治。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。