マルチモーダルな大規模モデル: 人工知能が世界を理解する方法を広げる

人工知能が生産性においてもたらす変化に徐々に触れ始めた後、人々は人工知能を現実世界の抽象的な物事の分析に使用して、異なるモード間の障壁を打ち破ることができないかについて考え始めました。明らかに、制限を破りたい場合は、まず人工知能にコンテンツを理解させる必要があります。マルチモーダル大規模モデルの出現により、この問題に対する解決策が提供されます。

まず、人間の学習能力が非常に優れているのは、同じものを視覚や聴覚など複数の感覚で観察・理解し、異なる側面から分析できるからであるということを理解する必要があります。分析内容は当社がこれまで蓄積してきた知識や経験と結びついております。しかし、たとえ現時点で関連する経験がなくても、人間は何度も繰り返してこのことについて理解を深めていくことができます。

人工知能に人間と同じ学習能力を持たせるにはどうすればよいでしょうか?人工知能が世界を認識するチャネルを広げる必要があることは疑いの余地がありません。現在の主流の研究方向は、まず人間の神経を模倣したチップを研究し、分析能力を確立することだ。具体的なモデル開発に関しては、最初のステップは、各モダリティを学習し、マーキングを通じて区別して理解できるようにモデルをトレーニングすること、第 2 に、すべてのモデルの軽量変換を実行し、デコード方法を最適化すること、そして第 3 に、モダリティ間の相関により、人工知能はコンテンツの動的なマーキングを通じて同じコンテンツを包括的に理解することができます。

この開発プロセスは基本的に、さまざまなコンテンツを分割し、相関トレーニングを実施することです。データをマークすることにより、機械は同じものに対する人間の感情を異なる​​次元で理解することができ、それによって実際の認知をシミュレートすることができます。マルチモーダル大規模モデルの開発は、間違いなく人工知能の実世界の深い理解を促進し、その論理的能力を強化し、それによってより多くの可能性を開発するでしょう。

大規模なマルチモーダル モデルの開発は、間違いなく人間の世界認識の幅をさらに広げ、もともと抽象的なものをより理解しやすい方法で私たちに提示できるようになります。

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