Нова та вдосконалена система JEPA, запропонована Yann LeCun з Meta, розширює можливості моделей штучного інтелекту. Раніше LeCun вважав, що спільно-вбудовуючі прогностичні архітектури (JEPA) мають переваги над генеративними моделями штучного інтелекту, оскільки JEPA концентрується на прогнозуванні відсутньої інформації, а не просто на тексті. Перша модель, I-JEPA, навчалася шляхом створення внутрішньої моделі зовнішнього світу, що робило її більш схожою на навчання людини.
Тепер дослідницька команда Meta представила другу модель JEPA, V-JEPA, яка спеціалізується на аналізі відео. V-JEPA може прогнозувати відсутні або замасковані частини відео в абстрактному просторі представлення. Пасивно спостерігаючи, модель отримує розуміння контексту та засвоює навички, які спостерігає. У відміну від традиційних моделей, які вимагають маркування даних, V-JEPA використовує самонавчання на різних відео для поліпшення здатностей машинного навчання.
Meta вважає, що V-JEPA може значно покращити розуміння машинами світу через аналіз візуального контенту. Yann LeCun вказує на те, що ця модель може дозволити машинам досягти більш узагальненого мислення та планування. Шляхом слідування навчальному процесу, подібному до людського, машини можуть формувати внутрішні моделі оточення, пристосовуватися до нових ситуацій та ефективно виконувати складні завдання.
Meta стверджує, що V-JEPA потребує більш ефективної навчання та менше вибірки порівняно з генеративними моделями. На відміну від моделей, які намагаються заповнити кожен відсутній піксель, V-JEPA може проігнорувати непередбачувану інформацію, що призводить до кращих результатів навчання. Хоча в даний час V-JEPA спрямований лише на візуальний контент і не обробляє звук, Meta досліджує можливість включення звуку у модель у майбутньому.
В даний час V-JEPA є лише дослідницькою моделлю та не доступний для безпосереднього використання в системах комп’ютерного зору. Але доступ до нього можна отримати на GitHub з метою наукових досліджень. Meta запрошує дослідників розширити свою роботу та пропонує V-JEPA за ліцензією Creative Commons Noncommercial.
З цим останнім розробленням Meta продовжує пошуки в межах технології штучного інтелекту. Шляхом створення високорозвиненої машинної інтелектуальності, що моделює процеси людського навчання, Meta має на меті створити машини, які можуть розуміти, пристосовуватися і ефективно планувати, що врешті-решт значно сприятиме розвитку галузі штучного інтелекту.
Часті запитання:
1. Що таке JEPA?
JEPA означає спільно-вбудовуючі прогностичні архітектури. Це система, розроблена Yann LeCun з Meta, яка фокусується на прогнозуванні відсутньої інформації, а не просто на тексті.
2. Яка різниця між I-JEPA та V-JEPA?
I-JEPA є першою моделлю JEPA, яка створює внутрішню модель зовнішнього світу, що робить її більш схожою на навчання людини. V-JEPA, з іншого боку, спеціалізується на аналізі відео і може прогнозувати відсутні або замасковані частини відео в абстрактному просторі представлення.
3. Як V-JEPA навчається?
V-JEPA навчається, пасивно спостерігаючи, і отримує розуміння контексту та засвоює навички за допомогою самонавчання на різних відео. Воно не вимагає маркування даних, як традиційні моделі.
4. Чи може V-JEPA обробляти звукову інформацію?
Наразі V-JEPA спрямований лише на візуальний контент і не обробляє звук. Однак Meta вивчає можливість включення звуку до моделі в майбутньому.
5. Чи доступний V-JEPA для безпосереднього використання?
Ні, V-JEPA наразі є дослідницькою моделлю і не доступний для безпосереднього використання в системах комп’ютерного зору. Однак його можна отримати на GitHub з метою наукових досліджень.
Визначення:
JEPA: Спільно-вбудовуючі прогностичні архітектури – система, розроблена Yann LeCun з Meta, яка фокусується на прогнозуванні відсутньої інформації, а не просто на тексті.
Генеративні моделі штучного інтелекту: Моделі штучного інтелекту, які генерують новий контент, такий як зображення або текст, на основі наявних даних.
Самонавчання: Тип навчання машин, при якому модель вивчається з даних без маркування, без необхідності явного маркування людиною.
Системи комп’ютерного зору: Технологія, яка дозволяє комп’ютерам розуміти і аналізувати візуальний контент, такий як зображення або відео.
Пов’язані посилання:
– GitHub: Отримайте доступ до V-JEPA на GitHub з метою наукових досліджень.
– Meta: Дізнайтеся більше про Meta та її досягнення в галузі технології штучного інтелекту.
The source of the article is from the blog mivalle.net.ar