Die Zukunft der KI gestalten: Eine umfassende Umfrage zu Vision-Language-Pre-Training-Modellen und ihrer Rolle bei unimodalen und multimodalen Aufgaben

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In der neuesten Veröffentlichung veröffentlichter Artikel in Machine Intelligence Analysis befasst sich ein Forscherteam intensiv mit dem Bereich des Imaginative and prescient-Language-Pretrainings (VLP) und seinen Anwendungen bei multimodalen Aufgaben. Der Artikel untersucht die Idee des unimodalen Trainings und wie es sich von multimodalen Anpassungen unterscheidet. Anschließend demonstriert der Bericht die fünf wichtigen Bereiche von VLP: Merkmalsextraktion, Modellarchitektur, Vortrainingsziele, Vortrainingsdatensätze und nachgelagerte Aufgaben. Anschließend überprüfen die Forscher die bestehenden VLP-Modelle und wie sie sich an verschiedenen Fronten anpassen und im Feld entstehen.

Im Bereich der KI wird seit jeher versucht, die Modelle so zu trainieren, dass sie die Muster und Nuancen genauso wahrnehmen, denken und verstehen wie Menschen. Es wurden verschiedene Versuche unternommen, möglichst viele Dateneingabefelder einzubeziehen, beispielsweise visuelle, akustische oder textliche Daten. Die meisten dieser Ansätze haben jedoch versucht, das Downside des „Verstehens“ im unimodalen Sinne zu lösen.

Ein unimodaler Ansatz ist ein Ansatz, bei dem Sie eine Scenario nur anhand eines Aspekts beurteilen, z. B. bei einem Video konzentrieren Sie sich nur auf den Ton oder das Transkript davon, während Sie sich bei einem multimodalen Ansatz auf Sie selbst konzentrieren Versuchen Sie, so viele verfügbare Funktionen wie möglich ins Visier zu nehmen und sie in das Modell zu integrieren. Wenn Sie beispielsweise ein Video analysieren, achten Sie auf den Ton, die Transkription und den Gesichtsausdruck des Sprechers, um den Kontext wirklich zu „verstehen“.

Der multimodale Ansatz stellt eine Herausforderung dar, da er ressourcenintensiv ist und auch aufgrund der Tatsache, dass der Bedarf an großen Mengen gekennzeichneter Daten zum Trainieren geeigneter Modelle schwierig struggle. Auf Transformatorstrukturen basierende Vortrainingsmodelle haben dieses Downside gelöst, indem sie selbstüberwachtes Lernen und zusätzliche Aufgaben genutzt haben, um universelle Darstellungen aus großen, unbeschrifteten Daten zu lernen.

Unimodale Vortrainingsmodelle, beginnend mit BERT im NLP, haben durch die Feinabstimmung mit begrenzten gekennzeichneten Daten für nachgelagerte Aufgaben eine bemerkenswerte Wirksamkeit gezeigt. Forscher haben die Machbarkeit des Imaginative and prescient-Language-Pretrainings (VLP) untersucht, indem sie dieselbe Designphilosophie auf den multimodalen Bereich ausgeweitet haben. VLP verwendet Vortrainingsmodelle für große Datensätze, um semantische Korrespondenzen zwischen Modalitäten zu lernen.

Die Forscher untersuchen die Fortschritte des VLP-Ansatzes in fünf Hauptbereichen. Zunächst diskutieren sie, wie VLP-Modelle Bilder, Movies und Textual content vorverarbeiten und darstellen, um entsprechende Funktionen zu erhalten, und heben verschiedene verwendete Modelle hervor. Zweitens erforschen und untersuchen sie auch die Perspektive von Single-Stream und seiner Benutzerfreundlichkeit im Vergleich zu Twin-Stream-Fusion und Encoder-Solely-Design im Vergleich zu Encoder-Decoder-Design.

Der Artikel befasst sich mehr mit dem Vortraining von VLP-Modellen und kategorisiert sie in Vervollständigung, Übereinstimmung und bestimmte Typen. Diese Ziele sind wichtig, da sie dabei helfen, universelle visuelle und sprachliche Darstellungen zu definieren. Anschließend geben die Forscher einen Überblick über die beiden Hauptkategorien des Vortrainings der Datensätze, Bild-Sprachmodelle und Video-Sprachmodelle. Das Papier betont, wie der multimodale Ansatz dazu beiträgt, ein besseres Verständnis und eine höhere Genauigkeit im Hinblick auf das Verständnis des Kontexts und die Erstellung besser zugeordneter Inhalte zu erreichen. Abschließend stellt der Artikel die Ziele und Particulars nachgelagerter Aufgaben in VLP vor und betont deren Bedeutung für die Bewertung der Wirksamkeit vorab trainierter Modelle.

https://hyperlink.springer.com/content material/pdf/10.1007/s11633-022-1369-5.pdf
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Das Papier bietet einen detaillierten Überblick über die SOTA VLP-Modelle. Es listet diese Modelle auf und hebt ihre wichtigsten Funktionen und Leistungen hervor. Die genannten und behandelten Modelle bilden eine solide Grundlage für den technologischen Fortschritt auf dem neuesten Stand und können als Maßstab für zukünftige Entwicklungen dienen.

Basierend auf dem Forschungspapier scheint die Zukunft der VLP-Architektur vielversprechend und zuverlässig zu sein. Sie haben verschiedene Verbesserungsbereiche vorgeschlagen, beispielsweise die Einbeziehung akustischer Informationen, sachkundiges und kognitives Lernen, schnelle Abstimmung, Modellkomprimierung und -beschleunigung sowie domänenübergreifendes Vortraining. Diese Verbesserungsbereiche sollen das neue Zeitalter der Forscher dazu inspirieren, auf dem Gebiet der VLP voranzukommen und bahnbrechende Ansätze zu entwickeln.


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Anant ist Informatikingenieur und arbeitet derzeit als Datenwissenschaftler mit Erfahrung in den Bereichen Finanzen und KI-Produkte als Dienstleistung. Sein Ziel ist es, KI-gestützte Lösungen zu entwickeln, die bessere Datenpunkte schaffen und Alltagsprobleme wirkungsvoll und effizient lösen.




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