百度飞桨平台功能介绍,用飞桨做自然语言的处理

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《百度飞桨》平台功能介绍

百度飞桨能做什么？

1、飞桨(PaddlePaddle)是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体。

2、据了解，百度飞桨从2016年正式开源以来，经过多次迭代升级，具备开发便捷的深度学习框架、超大规模深度学习模型训练技术、多端多平台部署的高性能推理引擎、产业级开源模型库四大领先优势。

3、目前飞桨开发生态已经凝聚了265万开发者，有97位优秀的开发者成为了百度飞桨开发者技术专家(PPDE)，平台服务了超过10万家企业，覆盖金融、交通、物流等数十个行业。

技术优势

开发便捷的深度学习框架

飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计，拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构，对普通开发者而言更容易上手并具备领先的训练性能。飞桨自然完备兼容命令式和声明式两种编程范式，并可以一行命令实现动静转换，兼顾灵活开发、高效训练和便捷部署三大特点。此外，飞桨深度学习框架还提供了领先的深度学习自动化技术，网络结构自动设计的模型效果可以媲美人类专家设计的模型效果。

超大规模深度学习模型训练技术

飞桨突破了超大规模深度学习模型训练技术，领先其它框架实现了千亿特征、万亿参数、数百节点并行训练的能力，解决了超大规模深度学习模型的在线学习和部署难题，实现了超万亿规模参数模型的实时更新。此外，飞桨还覆盖支持包括模型并行、流水线并行在内的最广泛并行模式和加速策略，引领了大规模分布式训练技术的发展趋势。

多端多平台部署的高性能推理引擎

飞桨对推理部署提供全方位支持，可以将模型便捷地部署到云端服务器、移动端以及边缘端等不同平台设备上，并拥有全面领先的推理速度，同时兼容其它开源框架训练的模型。飞桨推理引擎支持广泛的AI芯片，特别是对国产硬件做到了最全面的适配。

产业级开源模型库

飞桨建设了大规模的官方模型库，算法总数达到140多个，包含经过产业实践长期打磨的主流模型以及在国际竞赛中的夺冠模型;同时提供面向语义理解、图像分类、目标检测、图像分割、语音合成等场景的多个端到端开发套件，满足企业低成本开发和快速集成的需求。

用飞桨做自然语言的处理

“飞浆”就是提供了一个深入学习的平台。深度学习框架承上启下，下接芯片、大型计算机系统，上承各种业务模型、行业应用，是智能时代的操作系统。并且，深度学习技术已经具备了很强的通用性，正在推动人工智能进入工业大生产阶段，呈现出标准化、自动化和模块化的特点。

百度深度学习技术平台部总监马艳军也在会上首次对外公布了PaddlePaddle全景图，而PaddlePaddle的中文名被百度敲定为“飞浆”。集核心框架、工具组件和服务平台为一体的端到端开源深度学习平台，囊括支持面向真实场景应用、达到工业级应用效果的模型，针对大规模数据场景的分布式训练能力、支持多种异构硬件的高速推理引擎等。

“飞浆”对NLP还是比较重视的，现代 NLP 领域的一个核心便是语言模型 ，可以说它无处不在，一方面它给 NLP 发展带来巨大推动，是多个领域的关键部分，但另一方面，成也萧何败也萧何，语言模型其实也限制了 NLP 发展，比如说在创新性生成式任务上，还有如何用语言模型获得双向信息。

神经网络的灵感来自于人体大脑结构,人在思考问题的时候,神经冲动就会在神经突触所连接的无数神经元中传递.据说成人大脑中有1000亿个神经元,比宇宙中星球的数量还多.我们的神经网络就是模拟用很多的节点来处理信息,不过神经网络和大脑还是有区别的,因为大脑的神经冲动传导的过程中不仅仅只有”是”和”非”,还有强弱,缓急之分.

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