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阿里妈妈宣布开源两项AI技术 可提升15%用户请求匹配精准度

DoNews9月15日消息(翟继茹)15日,阿里妈妈宣布同时开源两项AI技术:曲率空间学习框架和联邦学习解决方案。据介绍,两项开源技术可提高数据隐私保护能力,预计可降低80%的存储消耗量和提升15%的用户请求匹配精准度。

据了解,曲率空间学习框架(Curvature Learning Framework,简称CLF)是中国首个经过工业级场景验证的曲率空间深度学习框架;联邦学习解决方案(Elastic Federated Learning Solution,简称EFLS),是百亿级工业场景跨企业合作的联邦学习解决方案。

阿里妈妈方面介绍用户即日起可在GitHub搜索“Curvature-Learning-Framework”,9月30日以后搜索“Elastic-Federated-Learning-Solution”,查看两个项目的开源文件。

阿里妈妈技术人士表示,曲率空间学习框架已经在阿里妈妈业务中展现出很高的应用潜力。基于淘宝搜索广告场景,曲率空间能精准建模十亿级商家与用户的交互行为,利用空间曲率变化实现数据的“定向放大”与“精准分割”。系统全量上线后,存储消耗量降低80%,用户侧请求匹配精准度相对提升15%。

阿里妈妈解释,联邦学习解决方案具备三大特点:

1.大规模高可用:云原生实现方案支持百亿规模数据求交;多种验证方式保证最终结果的完整性和正确性;精简的训练交互协议与高效的底层实现,保证分布式训练的高吞吐;精细的状态恢复与模型校验,确保分布式容灾的正确性。 

2.加密保护隐私:通过数据安全与计算安全两种手段以保障用户隐私,支持多种隐私保护方案以提供安全和性能的最佳平衡。

3.更强大更便捷:首次开源了基于水平聚合、层次聚合的两种模型,并通过可视化web界面方便任务流程的开发、配对、调度和管理,极大地提升迭代效率。

“AI技术是新一代生产力。在基于庞大的工业级场景应用成熟后,我们选择向社会开放这些技术能力,以最大化共享AI技术红利,共同进步。”阿里妈妈CTO郑波表示。



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