歐洲將成立ChatGPT工作小組
聯合歐洲國家隱私監管機構的機構週四表示，已成立一個專門負責 ChatGPT 的工作小組
谷歌發布專門針對圖形資料的TensorFlow機器學習框架
谷歌最近正式推出了神經結構化學習（NSL），這是一個開源機器學習（人工智慧）框架，使用神經圖學習方法基於一組資料、各種圖表和不同結構的資料來訓練神經網路。
特別是，NSL 的建構是為了與TensorFlow（一個用於各種認知和語言理解任務中的機器學習的開源軟體庫）具有出色的兼容性，並且是專門為經驗豐富和缺乏經驗的機器學習從業者使用的。本質上，NSL 可以創建電腦視覺模型、部署 NLP，並根據醫療記錄或圖表、知識圖等圖形資料集運行預測。
神經結構化學習是一個開源機器學習框架
“在訓練過程中利用特定的結構訊號可以讓開發人員獲得具有更佳精度的模型，特別是當標記資料量相對較小時。小。” 基於結構化訊號的訓練也有助於創建更穩健的模型。這些類型的訓練技術已在Google內部廣泛使用，以更積極、更快的方式提高模型的效能，」TensorFlow 的工程團隊在部落格文章中表示。
NSL 可以透過全監督學習、半監督學習或無監督學習來訓練機器學習模型，從而創建模型，模型使用圖形訊號來標準化訓練過程，在某些情況下只需不到 5 行程式碼。
神經結構化學習框架的運作結構
此外，這個新框架還擁有許多內建工具，可以幫助開發人員建立自己的資料和 API，以最少的程式碼行數創建訓練對抗模型。
先前在 4 月份，Google Cloud 也推出了一些針對結構化資料的訓練解決方案，例如 BigQuery 和 AutoML Tables 中的連結表。
在其他與人工智慧領域相關的消息中，上週GoogleAI（前身為Google研究院）也發布了開源工具SM3——一個專門用於訓練大規模語言模型的優化器，例如Google的BERT和GPT2的OpenAI。
Github 上的 SM3 開源工具頁面
您可以在以下位址找到有關 NSL 機器學習框架的更多資訊：
- https://www.tensorflow.org/neural_structed_learning/
- https://medium.com/tensorflow/introducing-neural-structured-learning-in-tensorflow-5a802efd7afd
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