深度学习驱动的多模态语言技术平台：Delta在滴滴的实践与挑战

13-1DELTA是一个基于深度学习的语言技术平台，由滴滴公司(AILabs)开发，专注于对话理解、语音交互、自然语言处理(NLP)和语音识别等领域。该平台的创始人在The Ohio State University获得计算机科学博士学位，期间专攻有监督机器学习和语音处理，后在Microsoft Research实习，进行基于深度学习的情绪识别研究。 在滴滴的工作经历中，该团队覆盖了多个关键任务，包括文本意图识别、文本情感分析、文本摘要、机器翻译、司机和车载交互的智能客服支持、司乘安全相关的文本序列标注、对话管理和语音识别等。此外，还涉及声纹识别、语音情绪识别、关键词唤醒以及语音增强等技术，展示了对多模态任务的强大支持，如语音、文本与外部特征的融合。 然而，早期平台面临的问题主要体现在代码分散、知识共享不足、数据处理模块不统一等方面。这导致了任务繁多但重复工作较多，且NLP和语音功能相对独立，缺乏跨领域的特征融合能力。为了解决这些问题，13-1DELTA平台被设计为易用且高效的解决方案，提供了以下特点： - 支持多种NLP和语音任务模型，用户可以直接进行模型训练，无需从零开始。 - 针对工业界常见的多模态场景进行了优化，如语音、文本和外部特征的集成。 - 提供高度可定制的配置文件，便于适应不同的应用场景和需求。 - 并行数据处理和模型训练速度优化，减少研发过程中的重复工作。 - 采用Op形式封装特征和预处理模块，确保线上线下的数据处理一致性。 - 支持跨操作系统、异构推理、多图推理和混合部署，具有良好的兼容性。 - 包含模型压缩、裁剪和量化功能，降低内存占用和提高运行效率。 - 统一的输入输出接口，使模型对外透明，便于集成到其他系统。 - 内部模型和组件模块化设计，便于开发者灵活调用和扩展。 - 基本模块经过严格测试，性能稳定高效，适用于大规模生产环境。 通过TrainingPipeline，该平台提供了快速部署和持续研发的支持，使得研究成果能迅速转化为实际应用，并加速了研究进程。13-1DELTA平台的发布标志着滴滴在人工智能领域的技术创新，有助于提升公司的业务效率和用户体验，同时也为其他公司提供了借鉴和标准化工具，促进了行业内的知识共享和最佳实践传播。