Metaho Yann LeCun posouvá hranice modelů umělé inteligence s uvedením nové a vylepšené JEPA systému. LeCun preferoval Joint-Embedding Predictive Architectures (JEPA) před generativními modely umělé inteligence, protože JEPA se zaměřuje na předpovídání chybějících informací spíše než na text. První model I-JEPA se učil tím, že vytvořil interní model vnějšího světa, což jej činí podobnějším lidskému učení.
Nyní tým Metaho výzkumu představil druhý JEPA model, V-JEPA, který se specializuje na analýzu videa. V-JEPA dokáže předpovídat chybějící nebo zastřené části videa v abstraktním reprezentačním prostoru. Při pasivním pozorování model získává porozumění kontextu a učí se dovednosti, které pozoruje. Na rozdíl od tradičních modelů, které vyžadují označená data, V-JEPA využívá samoškolení na různých videích k rozšíření schopností strojového učení.
Meta věří, že V-JEPA může výrazně zlepšit stroje ve vnímání světa analýzou vizuálního obsahu. Yann LeCun naznačuje, že tento model může umožnit strojům dosáhnout obecnějšího úsudku a plánování. Tím, že se řídí procesem učení více podobným lidskému, stroje mohou vytvořit interní modely prostředí, přizpůsobit se novým situacím a efektivně dokončit složité úkoly.
Meta tvrdí, že V-JEPA je účinnější při trénINKu a vyžaduje méně vzorů ve srovnání s generativními modely. Na rozdíl od modelů, které se snaží zaplnit každý chybějící pixel, V-JEPA může zanedbat nepředvídatelné informace a dosáhnout lepších trénovacích výsledků. Ačkoli se V-JEPA v současnosti zaměřuje pouze na vizuální obsah a nezpracovává zvuk, Meta zkoumá možnost do budoucna do modelu začlenit zvuk.
Zatímco V-JEPA je momentálně výzkumným modelem a není okamžitě dostupný pro použití v systémech počítačového vidění, lze ho pro výzkumné účely nalézt na GitHubu. Meta vyzývá výzkumníky, aby svou práci rozšířili, a nabízí V-JEPA pod licencí Creative Commons Noncommercial.
S tímto nejnovějším vývojem Meta nadále posouvá hranice technologie umělé inteligence. Vytvářením pokročilé strojové inteligence, která napodobuje procesy lidského učení, Meta si klade za cíl vytvořit stroje, které dokážou porozumět, přizpůsobit se a plánovat efektivně, a tím významně posunout pole umělé inteligence.
Časté otázky:
1. Co znamená JEPA?
JEPA znamená Joint-Embedding Predictive Architectures. Jedná se o systém vyvinutý Yannem LeCunem z Mety, který se zaměřuje na předpovídání chybějících informací spíše než na text.
2. Jaký je rozdíl mezi I-JEPA a V-JEPA?
I-JEPA je první model JEPA, který vytváří interní model vnějšího světa, což jej činí podobnějším lidskému učení. V-JEPA se naopak specializuje na analýzu videa a dokáže předpovídat chybějící nebo zastřené části videa v abstraktním reprezentačním prostoru.
3. Jak se V-JEPA učí?
V-JEPA se učí pasivním pozorováním, získává porozumění kontextu a získává dovednosti pomocí samoškolení na různých videích. Nevyžaduje označená data jako tradiční modely.
4. Dokáže V-JEPA zpracovávat zvuk?
V-JEPA se momentálně zaměřuje pouze na vizuální obsah a nezpracovává zvuk. Meta však zkoumá možnost do budoucna začlenit zvuk do modelu.
5. Je V-JEPA okamžitě k dispozici?
Ne, V-JEPA je momentálně výzkumným modelem a není okamžitě dostupný pro použití v systémech počítačového vidění. Nicméně lze na GitHubu nalézt přístup k němu pro výzkumné účely.
Definice:
JEPA: Joint-Embedding Predictive Architectures, systém vyvinutý Meta Yannem LeCunem, který se zaměřuje na předpovídání chybějících informací spíše než na text.
Generativní modely umělé inteligence: Modely umělé inteligence, které generují nový obsah, jako jsou obrázky nebo text, na základě existujících dat.
Samoškolení: Druh strojového učení, při kterém model se učí z nelabelovaných dat bez potřeby explicitního označování od lidí.
Systémy počítačového vidění: Technologie, která umožňuje počítačům porozumět a analyzovat vizuální obsah, jako jsou obrázky nebo videa.
Související odkazy:
– GitHub: Přístup k V-JEPA na GitHubu pro výzkumné účely.
– Meta: Dozvězte se více o Metě a jejích pokrocích v technologiích umělé inteligence.
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar