Искусственный интеллект (ИИ) добился значительных успехов в последние годы, позволяя машинам выполнять сложные задачи и демонстрировать человеческие способности в определенных областях, особенно с бумом генеративного ИИ в 2023 году. всестороннее понимание мира и способность учиться и выполнять задачи в различных модальностях остается серьезной проблемой.
В достижении этой амбициозной цели мультимодальное обучение становится ключевым подходом. В этом блоге мы углубимся в важность мультимодального обучения и почему оно имеет решающее значение для раскрытия потенциала общего искусственного интеллекта.
Понимание мультимодального обучения
Мультимодальное обучение позволяет нейронным сетям одновременно обрабатывать и учиться на нескольких модальностях или источниках информации, таких как текст, изображения, видео, речь и данные датчиков.
Одной из новаторских работ в этой области была «Изучение переносимых визуальных моделей с помощью наблюдения за естественным языком» или CLIP, авторы которой демонстрируют превосходство выравнивания представлений изображений и соответствующих надписей. Контрастное обучение побуждает текстовые и графические представления, соответствующие одному и тому же образцу, быть близкими, отталкивая при этом представления других образцов. С другой стороны, классификация изображений выполняется пакетным способом, где матрица классификации W состоит из текстовых представлений. Однако из-за большого разнообразия заголовков, в других перспективных целевых метках, оба кодировщика способны усваивать богатые семантические значения. Это помогает ему хорошо выполнять задачи прогнозирования с нулевым выстрелом.
Интеграция нескольких модальностей в системы ИИ имеет несколько преимуществ, которые способствуют созданию общего искусственного интеллекта:
