Multimodal Embeddings: новый подход в искусственном интеллекте

Исследователи искусственного интеллекта (ИИ) традиционно разделяют его на отдельные области: обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение (CV), робототехника, человеко-компьютерный интерфейс (HCI) и другие. Однако многие практические задачи требуют интеграции этих областей, например, автономные транспортные средства, персонализированное обучение или агенты ИИ.

Решением этой проблемы стали мультимодальные вложения — численные представления данных, которые модели учатся создавать самостоятельно в процессе обучения. Они позволяют объединять различные типы данных и использовать их для решения сложных задач.

Например, модель CLIP кодирует текст и изображения в общее пространство вложений. Это позволяет ей выполнять такие задачи, как классификация изображений без предварительной подготовки и поиск изображений по текстовому запросу.

Основная идея заключается в том, что модель учится сопоставлять разные виды информации таким образом, чтобы похожие концепции располагались близко друг к другу. В дальнейшем это позволяет использовать её для таких задач, как распознавание текста, перевод видео в текст и наоборот, поиск похожих изображений и других. читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.