Sẽ có bộ tiêu chuẩn đánh giá dành cho trí tuệ nhân tạo

Bộ Tiêu chuẩn trên do tập đoàn MLPerf cung cấp, cụ thể đây là điểm chuẩn công bằng và hữu ích để đo lường hiệu suất đào tạo và suy luận của phần cứng, phần mềm và dịch vụ của Máy học (Machine Learning). Tập đoàn này tin rằng một bộ điểm chuẩn được chấp nhận rộng rãi sẽ có lợi cho toàn bộ cộng đồng, bao gồm các nhà nghiên cứu, nhà phát triển, nhà sản xuất phần cứng, người xây dựng khung máy học, nhà cung cấp dịch vụ đám mây, nhà cung cấp ứng dụng và người dùng cuối.

Bằng cách đo lường các sản phẩm trí tuệ nhân tạo theo các tiêu chí trong bộ tiêu chuẩn này, các công ty có thể xác định giải pháp sản phẩm tối ưu và tự tin họ đang triển khai các giải pháp phù hợp và đúng hướng.

Bộ tiêu chuẩn mang tên MLPerf Inference v0.5, xoay quanh ba kỹ năng học máy: phân loại hình ảnh, nhận diện vật thể và dịch máy. Do khả năng xử lý khác nhau trên các thiết bị khác nhau, "điểm chuẩn" cho AI trên các nền tảng như điện thoại, máy chủ hay chip cũng được thiết lập riêng biệt.

Với khả năng xử lý khác nhau của các thiết bị khác nhau, bộ tiêu chuẩn sẽ có các điểm chuẩn riêng cho AI trên các nền tảng khác nhau như điện thoại thông minh, máy chủ và chip.

Trong thông cáo báo chí của tập đoàn, họ lưu ý rằng bộ điểm chuẩn bao gồm các mô hình áp dụng cho nhiều ứng dụng bao gồm lái xe tự động và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trên nhiều yếu tố hình thức, bao gồm điện thoại thông minh, PC, máy chủ cạnh và nền tảng điện toán đám mây trong dữ liệu trung tâm. MLPerf Inference v0.5 sử dụng kết hợp các mô hình và bộ dữ liệu được chọn cẩn thận để đảm bảo rằng kết quả có liên quan đến các ứng dụng trong thế giới thực. Nó sẽ kích thích sự đổi mới trong cộng đồng học thuật và nghiên cứu và thúc đẩy công nghệ tiên tiến nhất.

Bằng cách đo lường suy luận, bộ điểm chuẩn này sẽ cung cấp thông tin có giá trị về việc mạng lưới thần kinh được đào tạo có thể xử lý dữ liệu mới nhanh như thế nào để cung cấp những hiểu biết hữu ích. Trước đây, MLPerf đã phát hành bộ điểm chuẩn Đào tạo v0.5 đồng hành dẫn đến 29 kết quả khác nhau đo lường hiệu suất của các hệ thống tiên tiến để đào tạo mạng lưới thần kinh sâu.

Apple có thể là người đóng góp chính cho tập đoàn MLPerf. Hiện tại, Apple tiếp tục xuất bản các bài viết về Machine Learning trong Tạp chí Machine Learning; phát triển các công cụ máy học cho các nhà phát triển của họ; thúc đẩy các công việc Machine Learning tại Apple và giới thiệu một loạt video về công việc Machine Learning  tại Apple và vào ngày 20 tháng 6.

Cùng với việc cung cấp hướng dẫn thực tế tốt nhất cho các công ty trong lĩnh vực AI, bộ tiêu chuẩn sẽ giúp kích thích sự đổi mới hơn nữa trong bối cảnh các tổ chức hiện vẫn còn chậm chạp trong việc tiếp nhận công nghệ mới.

Trong một tuyên bố mới đây, ông Peter Mattson - chủ tịch của MLPerf cho biết “bằng cách tạo ra các số liệu phổ biến và có liên quan để đánh giá các framework phần mềm máy học mới, máy gia tốc phần cứng, nền tảng điện toán đám mây và điện toán biên trong các tình huống thực tế; các điểm chuẩn này sẽ tạo ra một sân chơi bình đẳng ngay cả với những công ty nhỏ nhất cũng có thể sử dụng".