La récente découverte révolutionnaire des chercheurs d’Apple dans le domaine de l’apprentissage automatique a ouvert de nouvelles perspectives en matière de technologie. En mettant en œuvre une méthode multi-modale, ils ont réussi à former de grands modèles de langage (LLMs), débloquant ainsi le potentiel de systèmes d’intelligence artificielle plus flexibles et puissants.
Dans un article de recherche publié sur arxiv.org, Apple a détaillé leur approche innovante. En utilisant une combinaison de données image-légende, image-texte entrelacées et texte seul, les LLMs ont été formés pour traiter à la fois des informations visuelles et linguistiques. Ce mélange unique a permis aux modèles d’accomplir des tâches telles que la légendage d’images intelligentes et l’inférence de significations en langage naturel.
Une découverte clé de la recherche était l’impact significatif du choix de l’encodeur d’images et de la résolution d’images sur les performances globales. Ces facteurs se sont révélés avoir une plus grande influence que la conception du connecteur vision-langage. En optimisant ces composants, Apple a pu améliorer les capacités de leurs modèles de langage.
Une expérience avec un modèle MM1 de 30 milliards de paramètres a démontré les impressionnantes capacités d’apprentissage contextuel de la formation multi-modale. Cette percée permet aux modèles d’accomplir des tâches de raisonnement complexes à travers plusieurs images, dépassant les prompts traditionnels de « chaîne de pensée ».
La stratégie d’Apple d’être un « suiveur rapide » plutôt qu’un « premier arrivé » est évidente dans leur recherche de technologies révolutionnaires. Le PDG Tim Cook a récemment reconnu l’investissement annuel de 1 milliard de dollars de l’entreprise pour intégrer l’intelligence artificielle dans leurs technologies existantes. Cook a également déclaré qu’Apple prévoit de partager les détails de leur travail en cours en IA plus tard cette année, avec des annonces potentielles attendues lors de la WWDC en juin.
Non seulement Apple rattrape ses concurrents dans l’adoption des technologies liées à l’IA, mais elle donne également la priorité à la protection de la vie privée des utilisateurs. En développant des méthodes qui préservent la vie privée des utilisateurs tout en améliorant leurs capacités en matière d’apprentissage automatique, Apple vise à répondre à une préoccupation qui n’a pas été suffisamment prise en compte par les services de chatbot existants.
L’investissement d’Apple dans la formation multi-modale des réseaux neuronaux témoigne de leur engagement à faire progresser les capacités d’apprent…
Questions Fréquemment Posées
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