Bloquer le spam par e-mail est une bataille permanente et en évolution constante, et la dernière technique de Gmail permet une amélioration de 38 % de la détection grâce à une meilleure identification du texte. Les spammeurs utilisent souvent des homoglyphes (caractères ressemblant de manière superficielle à des lettres réelles), des caractères invisibles, du sur-mots-clés et d’autres «manipulations adverses du texte» pour contourner les modèles de classification de texte de Gmail qui identifient les attaques de hameçonnage, les escroqueries et autres contenus nocifs. 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 périphérie, 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 ligne de base de 38 %», tout en réduisant à la fois le taux de faux positifs (de 19,4 %) et l’utilisation de unités de traitement de tenseur (de 83 %). RETVec parvient à ces améliorations en étant doté d’un modèle de plongement de mots très léger (~ 200k paramètres), ce qui nous permet de réduire la taille du modèle de transformateur à des performances égales ou meilleures, et d’avoir la possibilité de diviser le calcul entre l’hôte et le TPU de manière efficace en termes de réseau et de mémoire.
« Les livres de Penguin Random House disent maintenant explicitement ‘non’ à la formation IA »
‘Écrit par Emma Roth, dont le portfolio couvre aussi bien les percées technologiques grand public, les dynamiques de l’industrie du
