Bloquer le spam par e-mail est une bataille constante et en évolution permanente, et la dernière technique de Gmail permet d’améliorer la détection de 38 % grâce à une meilleure identification du texte. Les spammeurs utilisent souvent des homoglyphes (caractères ressemblant fortement à des lettres réelles), des caractères invisibles, une surcharge par mots-clés et d’autres «manipulations adverses du texte» pour contourner les modèles de classification de texte de Gmail qui identifient les attaques par hameçonnage, les escroqueries et d’autres contenus dangereux. Google contre-attaque avec RETVec (Resilient & Efficient Text Vectorizer). Open sourced par Google Research, cette approche «aide les modèles à atteindre des performances de classification de pointe et réduit considérablement le coût de calcul», tout en prenant en charge «toutes les langues et tous les caractères UTF-8 sans nécessiter de prétraitement du texte». Cela le rend idéal pour les cas d’utilisation en ligne, sur le Web et d’autres utilisations à grande échelle: dans Gmail, RETVec a amélioré le «taux de détection de spam par rapport à la version de base de 38 %», tout en réduisant à la fois le taux de faux positifs (de 19,4 %) et l’utilisation de l’unité de traitement de tenseur (de 83 %). RETVec parvient à ces améliorations en arborant un modèle de plongée de mots très léger (~ 200k paramètres), ce qui nous permet de réduire la taille du modèle de transformateur à des performances égales ou supérieures, et de pouvoir diviser le calcul entre l’hôte et le TPU de manière efficace en termes de réseau et de mémoire.
Les Problèmes Communs Rencontrés par la Société dans l’Utilisation Efficace des Derniers Développements de l’Intelligence Artificielle
Les Problèmes Communs Rencontrés par la Société dans l’Utilisation Efficace des Derniers Développements de l’Intelligence Artificielle Introduction L’intelligence artificielle (IA)