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第24章 多模态预训练大模型成为人工智能基础设施。

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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-Image Pre-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,Stable Diffusion 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。股市有风险,投资需谨慎!

知音难觅,也是人生常态,一曲众寡,尽管少有人懂,但是我自有我的风采

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