人工智慧正逐漸滲透到日常生活，其中對話式AI由於使用方便、回應快、易於個人化，已廣為消費者接受。不過對話式AI想進一步應用到更複雜的領域如醫療、金融、通訊等，就需要更大的模型及更快的訓練速度。近日NVIDIA在對話式AI有了突破性發展，並將成果開放原始碼分享，加速了社群研發腳步，也帶來新型態服務的可能性。
對話式AI是被廣泛應用的人工智慧類型之一，圖為對話式AI與人溝通時的螢幕顯示狀況。
NVIDIA於8月13日宣布創下三項自然語言理解效能紀錄：
- 最快訓練：採用內建1,472個GPU的NVIDIA V100 GPUNVIDIA DGX SuperPOD，成功把先進AI語言模型BERT-Large的訓練時間從數日縮短至53分鐘。此外，僅透過一台NVIDIA DGX-2系統在2.8天內就完成BERT-Large訓練。
- 最快推論：以NVIDIA T4 GPU運行NVIDIA TensorRT，在BERT-Base SQuAD資料集上僅用2.2毫秒就完成推論。遠低於許多即時應用要求的10 毫秒門檻，也大幅領先以CPU執行的40毫秒。
- 最大模型：NVIDIA在Transformers Model的基礎上建構與訓練出全球最大的語言模型，擁有83億個參數，足足比BERT-Large多出24倍，也因此NVIDIA把這個計畫稱為Project Megatron。
NVIDIA V100 GPUNVIDIA DGX SuperPOD超級電腦。
對話式AI已發展多年，如聊天機器人、語音助理、智慧音箱、語音搜尋等。但想要達到人類理解力的水準仍極為困難，主要原因是無法即時部署超大規模的AI模型。這次發表的幾項突破，就是在AI訓練與推論方面刷新速度紀錄，同時也建構出至今最大的語言模型。
以自然語言理解技術運行的AI服務，預計在未來幾年呈現指數成長。根據Juniper Research的報告，光是數位語音助理市場規模預計在未來5年內將從25 億美元成長到80億美元。Gartner也預測2021年，15%的客服互動將完全由AI執行，與2017年相比增加400%。
NVIDIA T4 GPU。
NVIDIA即日起也將對話式AI研發成果全面釋出給開發者，包括：
- NVIDIA GitHub BERT模型的訓練程式碼與PyTorch學習框架。
- NGC模型Scripts與TensorFlow的check-points。
- GitHub上針對TensorRT優化的BERT範例。
- Faster Transformer： C++語言API、TensorRT外掛與TensorFlow OP。
- MXNet Gluon-NLP包含AMP對BERT的支援方案（訓練與推論）。
- AI Hub上針對TensorRT優化的BERT Jupyter軟體說明註記。
- Megatron-LM：用來訓練超大型Transformer模型的PyTorch程式碼。
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