如果說ImageNet改變了計算機(jī)視覺,那么在知識圖譜領(lǐng)域能夠擁有與之分量匹敵的數(shù)據(jù)集就非OGB(Open Graph Benchmark)莫屬。僅僅三年時間,OGB-wikikg2就被冠以知識圖譜“世界杯”的榮譽(yù)。

就在近期最新一輪的知識圖譜實力“角逐賽”中,度小滿團(tuán)隊?wèi){借自創(chuàng)的TranS 模型占據(jù)榜首。與之同臺競技的對手包括深度學(xué)習(xí)三巨頭、圖靈獎得主LeCun、Yoshua Bengio坐鎮(zhèn)的Meta FAIR實驗室和MILA實驗室,還包括360、螞蟻金服、第四范式等耳熟能詳?shù)膰鴥?nèi)大廠。

那么度小滿這次奪冠的OGB挑戰(zhàn)賽,到底是什么來頭?為何會引得全球頭部玩家都聚焦于此同臺競技?

OGB挑戰(zhàn)賽由斯坦福大學(xué)于2019年發(fā)起,是國際公認(rèn)的知識圖譜基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集代表,它的提出是為了促進(jìn)可擴(kuò)展、可重復(fù)的圖機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)研究,賽事具有質(zhì)量高、規(guī)模大、場景復(fù)雜、難度高等特性。此次度小滿奪冠的OGB-wikikg2是OGB三大類任務(wù)之一,這項任務(wù),需要在1700多萬個事實三元組中精準(zhǔn)預(yù)測實體間的潛在關(guān)系。

這項賽事已經(jīng)成為了眾多科技巨頭、科研院所和高校團(tuán)隊試驗技術(shù)成果的試金石。例如全球頂級人工智能實驗室Meta FAIR,也會選擇OGB-wikikg2來展示自身的實力。FAIR成立于2013年,可謂是匯聚了AI界的頂級人才,圖靈獎得主、深度學(xué)習(xí)三巨頭之一的Yann LeCun坐鎮(zhèn)該實驗室。其它大牛還有VC維和SVM的締造者Vladimir Vapnik、提出隨機(jī)梯度下降法的Léon Bottou,做出高性能PHP虛擬機(jī)HHVM的作者們。當(dāng)然還包括像何愷明、田淵棟這樣的知名華人AI學(xué)者。

從FAIR實驗室“走出來”的科研項目,很多都可以說是在AI界里名聲大噪。例如“換臉神器”DeepFace、構(gòu)建自然語言問答系統(tǒng)的Memory Networks,以及開源深度學(xué)習(xí)框架Torch的更新和推廣等等。

另一位圖靈獎得主、深度學(xué)習(xí)巨頭Yoshua Bengio坐鎮(zhèn)的MILA實驗室,也選擇OGB-wikikg2作為“試煉場”。MILA實驗室是目前學(xué)術(shù)界從事深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)最大的實驗室。