谷歌SmartCompose技术：如何实现邮件智能预测

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2023-08-31 02:11:06

SmartCompose技术实现

在GoogleI/O2018上，谷歌介绍了Gmail中的一项新特性，智能预测拼写功能：SmartCompose，该新特性利用机器学习，交互式地为正在写邮件的用户提供补全句子的预测建议，从而让用户更快地撰写邮件。SmartCompose基于此前智能回复（SmartReply）技术开发而来，SmartCompose提供了全新的方式来帮助用户撰写邮件，无论用户是在回一封来件还是从草稿箱起草一封新邮件。

谷歌在开发SmartCompose的过程中，遭遇到了以下这些关键挑战:

延迟
用户规模
公平性和用户隐私
找到对的模型

为了解决延迟问题，谷歌将一个RNN-LM神经网络与一个BoW模型结合起来，结合后的模型在速度上比seq2seq模型要快，且只轻微牺牲了预测质量。在该混合算法中，谷歌通过把词嵌套们平均分配在每个区域内，来对邮件主题和此前的邮件内容进行编码。

为了实现加速，谷歌使用了一个完整TPUv2Pod来执行实验。在这情况下，谷歌能够在一天之内将一个模型训练至收敛状态。在谷歌训练出速度上更快的混合模型之后，初始版本的SmartCompose在一个标准CPU上运行时，依旧存在几百毫秒的平均服务延迟，这与SmartCompose努力预测语句来帮用户节省时间的特点是不相符的。

谷歌在训练过程中积极降低潜在的偏倚，并且进行了广泛的测试来确保，模型只记忆多种用户都使用的常识语句。未来，谷歌将持续研究改良语言生成模型的预测质量，采用最先进的构架和试用最新、最先进的训练技术来实现这一目标。

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