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多模态预训练大模型成为人工智能基础设施。
人工智能正在从文本、语音、视觉等单模态智能,向着多种模态融合的通用人工智能方向发展。
多模态统一建模,目的是增强模型的跨模态语义对齐能力,打通各个模态之间的关系,使得模型逐步标准化。
目前,技术上的突出进展来自于CLIP(匹配图像和文本)和BEiT-3(通用多模态基础模型)。
基于多领域知识,构建统一的、跨场景、多任务的多模态基础模型已成为人工智能的重点发展方向。
未来大模型作为基础设施,将实现图像、文本、音频统一知识表示,并朝着能推理、能回答问题、能总结、做创作的认知智能方向演进。
基于深度学习的多模态预训练是认知智能快速发展的重要推动力。
构建多场景、多任务的预训练大模型将加速模型标准化进程,为人工智能模型成为基础设施创造条件。
深度学习模型的不断完善、互联网海量真实数据的积累和生成式预训练的广泛应用,使得人工智能模型在自然语言理解、语音处理、计算机视觉等领域地交叉应用取得显着进展。
2022年,技术上的突出进展来自于BEiT-3多模态基础模型,该模型在视觉-语言任务处理上具备出色表现,包括视觉问答、图片描述生成和跨模态检索等。
BEiT-3通过统一的模型框架和骨干网络(backbone)建模,能够更加轻松地完成多模态编码和处理不同的下有任务。
另一方面,CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePre-training)的广泛应用也促进了多模态模型的技术发展。
CLIP作为基于对比学习的预训练模型,负责从文本特征映射到图像特征,能够指导GAN或扩散模型(DiffusionModel)生成图像。
在文生图领域,StableDiffusion也使用了CLIP,它能够通过文本提示调整模型,并借助扩散模型改善图像质量。
与此同时,开源极大的促进了多模态的融合和预训练模型的发展。
通过开源来降低模型使用门槛,将大模型从一种新兴的AI技术转变为稳健的基础设施,已成为许多大模型开发者的共识。
多模态预训练模型的发展将重塑人工智能商业模式,并为人们的生产生活方式带来积极影响。
对个人而言,类似CLIP的多模态模型,将使更多非技术出身的人能够表达自己的创造力,无需再借助工具和编程专业能力。
对企业来说,多模态预训练模型将成为企业生产效率提升的关键。
商业模式上,具备大数据、算力资源和模型开发能力的科技企业,将会成为模型服务的提供方,帮助企业将基础模型的能力与生产流程融合起来,实现效率和成本最优。
认知智能的发展,不会局限在文本或图像等单一的模态上。
未来,如何针对不同模态建立更高效的模型架构和统一的骨干网络,使得大模型能够广泛地支持各种下游任务将成为主要挑战。
在此基础上,更多的挑战来自于挖掘不同模态(如图像-文本,文本-自然语言,视频-文本)数据间的相关信息,并巧妙的设计预训练任务,让模型更好的捕捉不同模态信息之间的关联。
语音、视觉和多模态预训练模型将加速人工智能向通用基础模型方向演进。
在这个演进过程中,深度学习与强化学习相互促进发展,融合大量行业知识,模型将具备在不断变化的环境中快速适应的灵活性。
建立统一的、跨场景、多任务的多模态基础模型会成为人工智能发展的主流趋势之一。
随着技术的不断成熟,大模型在开发成本、易用性、开发周期、性能上会更具优势,给产品化和商业化带来更多可能性。
注:(免责申明)本文仅为个人笔记,内含个股仅仅是作为分析参考,不能作为投资决策的依据,不构成任何建议,据此入市风险自担。
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