За последние несколько лет область искусственного интеллекта (ИИ) претерпела беспрецедентную эволюцию, и инновации появлялись быстрыми темпами. Мир видел применение ИИ в различных отраслях, от здравоохранения и образования до электронной коммерции и социальных сетей. Тем не менее, один критический аспект, который изменил правила игры в области ИИ, — это рост мультимодального обучения. Facebook, являющийся лидером в области инноваций в области искусственного интеллекта, представил свою MultiModal Framework (MMF), которая может кардинально изменить определение исследований и приложений в области искусственного интеллекта. В этой статье рассматривается MMF Facebook, предлагается понимание его функциональности и последствий для будущего ИИ.

Что такое ММФ?

MMF, или MultiModal Framework, — это платформа с открытым исходным кодом, представленная Исследовательской лабораторией искусственного интеллекта Facebook (FAIR) для облегчения исследований в области мультимодального искусственного интеллекта. MMF позволяет исследователям объединять несколько типов входных данных, включая изображения, текст, аудио и многое другое, в единую модель. Основная ценность платформы заключается в ее способности упростить процесс разработки моделей ИИ, которые могут понимать и генерировать сложные ответы на основе нескольких типов входных данных. Этот подход известен как мультимодальное обучение.

Почему мультимодальное обучение?

Традиционно большинство моделей ИИ были унимодальными, то есть они обрабатывали только один тип данных, например текст или изображения. Однако данные реального мира не являются одномодальными. Например, когда мы общаемся, мы не просто используем слова. Наше сообщение представляет собой комбинацию слов, тона, мимики и многого другого. Следовательно, чтобы ИИ лучше понимал и моделировал человеческий интеллект, ему необходимо обрабатывать данные из нескольких модальностей, отсюда и стремление к мультимодальному обучению.

Особенности ММФ

MMF предоставляет множество функций, которые делают его удобным инструментом для исследователей ИИ:

Единая структура

С MMF исследователи могут работать над несколькими задачами ИИ, не переключаясь между разными кодовыми базами. Независимо от того, разрабатываете ли вы систему распознавания изображений или модель генерации текста, вы можете делать все это в MMF.

Предварительно обученные модели

MMF поставляется с несколькими предварительно обученными моделями, что позволяет исследователям запускать свои проекты без обучения модели с нуля. Эти предварительно обученные модели также можно точно настроить на пользовательских наборах данных, обеспечивая…