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「AGIに向かって：LLMと基礎モデルが人生の学びの革命で果たす役割」

過去10年間、特にディープラーニングの成功を受けて、人工汎用知能（AGI）の構築の可能性について議論が続いています最終目標は...

ビジョン-言語モデルへのダイブ

人間の学習は、複数の感覚を共同で活用することによって新しい情報をより良く理解し、分析することができるため、本質的にマルチモーダルです。最近のマルチモーダル学習の進歩は、このプロセスの効果的性質からインスピレーションを得て、画像、ビデオ、テキスト、音声、ボディジェスチャー、表情、生理的信号などのさまざまなモダリティを使用して情報を処理しリンクするモデルを作成することに取り組んでいます。 2021年以降、ビジョンと言語のモダリティ（またはジョイントビジョン言語モデルとも呼ばれる）を組み合わせたモデル、例えばOpenAIのCLIPなどへの関心が高まっています。ジョイントビジョン言語モデルは、画像キャプショニング、テキストによる画像生成および操作、視覚的な質問応答など、非常に困難なタスクにおいて特に印象的な能力を示しています。この分野は引き続き進化しており、ゼロショットの汎化性能向上に貢献し、さまざまな実用的なユースケースにつながっています。 このブログ記事では、ジョイントビジョン言語モデルについて、それらのトレーニング方法に焦点を当てて紹介します。また、最新の進歩をこの領域で試すために🤗 Transformersを活用する方法も示します。 目次 はじめに 学習戦略 コントラスティブラーニング PrefixLM クロスアテンションを用いたマルチモーダル融合 MLM / ITM トレーニングなし データセット 🤗 Transformersでのビジョン言語モデルのサポート 研究の新たな展開 結論 はじめに モデルを「ビジョン言語」モデルと呼ぶとはどういうことでしょうか？ビジョンと言語のモダリティの両方を組み合わせるモデルということでしょうか？しかし、それは具体的にどういう意味を持つのでしょうか？ これらのモデルを定義するのに役立つ特徴の一つは、画像（ビジョン）と自然言語テキスト（言語）の両方を処理できる能力です。このプロセスは、モデルに求められる入力、出力、タスクに依存します。 たとえば、ゼロショット画像分類のタスクを考えてみましょう。入力画像といくつかのプロンプトを渡すことで、入力画像に対する最も可能性の高いプロンプトを取得します。 この猫と犬の画像はここから取得しました。…

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