برای سالها ، هوش مصنوعی (AI) تحولات چشمگیر داشته است ، اما همیشه در عدم توانایی خود در پردازش انواع مختلف داده ها به روشی که انسان انجام می دهد ، محدودیت اساسی داشته است. بیشتر مدل های هوش مصنوعی غیرعادی هستند ، به این معنی که آنها فقط در یک قالب مانند متن ، تصاویر ، فیلم یا صدا تخصص دارند. در حالی که برای کارهای خاص کافی است ، این رویکرد باعث ایجاد سفت و سخت می شود و از اتصال نقاط در انواع مختلف داده و درک واقعی آن جلوگیری می کند.
برای حل این ، هوش مصنوعی چند مدلی معرفی شد و به مدل ها اجازه می داد تا با چندین اشکال ورودی کار کنند. با این حال ، ساخت این سیستم ها آسان نیست. آنها به مجموعه داده های عظیم و دارای برچسب نیاز دارند ، که نه تنها پیدا کردن آن دشوار است بلکه برای ایجاد نیز گران و وقت گیر است. علاوه بر این ، این مدل ها معمولاً به تنظیم دقیق کار خاص نیاز دارند و باعث می شود که آنها در دامنه های جدید مقیاس منابع و دشوار باشند.
متا او SOLVER LLM تکراری چند حالته (MILS) تحولی است که این امر را تغییر می دهد. بر خلاف مدل های سنتی که برای هر کار جدید نیاز به آموزش مجدد دارند ، MILS از آن استفاده می کند یادگیری صفر برای تفسیر و پردازش قالب های داده غیب و بدون قرار گرفتن در معرض قبلی. به جای تکیه بر برچسب های از قبل موجود ، با استفاده از یک سیستم امتیاز دهی تکراری ، خروجی های خود را در زمان واقعی اصلاح می کند و به طور مداوم دقت آن را بدون نیاز به آموزش اضافی بهبود می بخشد.
مشکل با هوش مصنوعی مولتی مودال سنتی
هوش مصنوعی چند حالته ، که داده ها را از منابع مختلف برای ایجاد یک مدل یکپارچه پردازش و ادغام می کند ، پتانسیل عظیمی برای تغییر نحوه تعامل هوش مصنوعی با جهان دارد. بر خلاف هوش مصنوعی سنتی ، که به یک نوع ورودی داده متکی است ، هوش مصنوعی چند مدلی می تواند انواع مختلف داده ها ، مانند تبدیل تصاویر به متن ، تولید زیرنویس برای فیلم ها یا سنتز گفتار از متن را درک و پردازش کند.
با این حال ، سیستم های سنتی Multimodal AI با چالش های مهمی روبرو هستند ، از جمله پیچیدگی ، نیازهای بالای داده ها و مشکلات در تراز داده ها. این مدل ها به طور معمول پیچیده تر از مدل های UNIMODAL هستند که به منابع محاسباتی قابل توجهی و زمان آموزش طولانی تر نیاز دارند. انواع و اقسام داده های درگیر چالش های جدی برای کیفیت داده ها ، ذخیره سازی و افزونگی ایجاد می کند ، و چنین حجم داده هایی را برای ذخیره و پر هزینه برای پردازش گران می کند.
برای کارآمد ، AI چند حالته به مقادیر زیادی از داده های با کیفیت بالا از چندین روش نیاز دارد و کیفیت داده های متناقض در روش ها می تواند بر عملکرد این سیستم ها تأثیر بگذارد. علاوه بر این ، تراز کردن صحیح داده های معنی دار از انواع مختلف داده ها ، داده هایی که نشان دهنده همان زمان و مکان هستند ، پیچیده است. ادغام داده ها از روشهای مختلف پیچیده است ، زیرا هر روش دارای ساختار ، قالب و الزامات پردازش آن است و ترکیبات مؤثر را دشوار می کند. علاوه بر این ، مجموعه داده های دارای برچسب با کیفیت بالا که شامل چندین روش است ، اغلب کمیاب هستند ، و جمع آوری و حاشیه نویسی داده های چند مدال زمان بر و گران است.
با شناخت این محدودیت ها ، MILS متا AI از یادگیری صفر استفاده می کند ، و هوش مصنوعی را قادر می سازد تا وظایفی را انجام دهد که هرگز به صراحت آموزش و تعمیم دانش در زمینه های مختلف انجام نشده است. با یادگیری صفر ، MILS بدون نیاز به داده های دارای برچسب اضافی ، خروجی های دقیق را سازگار و تولید می کند ، و این مفهوم را با تکرار بیش از چندین خروجی تولید شده توسط AI و بهبود دقت از طریق یک سیستم امتیاز دهی هوشمند ، بیشتر می کند.
چرا یادگیری صفر شات یک تغییر دهنده بازی است
یکی از مهمترین پیشرفت های AI ، یادگیری صفر است که به مدل های AI اجازه می دهد تا وظایف را انجام دهند یا اشیاء را بدون آموزش خاص قبلی تشخیص دهند. سنتی یادگیری ماشین برای هر کار جدید به مجموعه داده های بزرگ و دارای برچسب متکی است ، به معنی مدل ها باید به صراحت در هر دسته مورد نیاز برای تشخیص آنها آموزش دیده باشند. این رویکرد در شرایطی که داده های آموزشی زیادی در دسترس باشد ، به خوبی کار می کند ، اما در شرایطی که داده های دارای برچسب کمیاب ، گران یا دستیابی به آن غیرممکن است ، به یک چالش تبدیل می شود.
یادگیری صفر شات این کار را با فعال کردن هوش مصنوعی در استفاده از دانش موجود در موقعیت های جدید تغییر می دهد ، دقیقاً مانند این که انسان از تجربیات گذشته استنباط می کند. به جای اینکه فقط به مثالهای برچسب زده شده تکیه کند ، مدل های صفر از اطلاعات کمکی مانند ویژگی های معنایی یا روابط متنی برای تعمیم در کارها استفاده می کنند. این توانایی باعث افزایش مقیاس پذیری ، کاهش وابستگی به داده ها و بهبود سازگاری می شود و باعث می شود هوش مصنوعی در برنامه های دنیای واقعی بسیار متنوع تر شود.
به عنوان مثال ، اگر یک مدل سنتی هوش مصنوعی که فقط روی متن آموزش داده می شود ، ناگهان خواسته می شود یک تصویر را توصیف کند ، بدون آموزش صریح در مورد داده های بصری مبارزه می کند. در مقابل ، یک مدل صفر شلیک مانند MIL می تواند بدون نیاز به نمونه های برچسب اضافی ، تصویر را پردازش و تفسیر کند. MILS با تکرار بیش از چندین خروجی تولید شده توسط AI و پالایش پاسخ های آن با استفاده از یک سیستم امتیاز دهی هوشمند ، در این مفهوم بهبود می یابد.
این رویکرد به ویژه در زمینه هایی که داده های حاشیه نویسی برای به دست آوردن محدود یا گران است ، مانند تصویربرداری پزشکی ، ترجمه نادر زبان و تحقیقات علمی نوظهور ، بسیار ارزشمند است. توانایی مدل های شات صفر برای سازگاری سریع با کارهای جدید بدون بازآفرینی ، آنها را ابزارهای قدرتمند برای طیف گسترده ای از برنامه ها ، از شناخت تصویر به پردازش زبان طبیعیبشر
چگونه MILS META AI درک چند حالته را تقویت می کند
MILS META AI راهی دقیق تر را برای هوش مصنوعی برای تفسیر و تصفیه داده های چند مدلی بدون نیاز به آموزش گسترده ارائه می دهد. این کار را از طریق یک فرآیند تک مرحله ای تکراری که توسط دو مؤلفه اصلی تأمین می شود ، می رسد:
- ژنراتور: الف مدل زبان بزرگ (LLM)، مانند Llama-3.1-8B ، که چندین تفسیر احتمالی از ورودی ایجاد می کند.
- گلزن: یک مدل چند مدلی از قبل آموزش دیده ، مانند کلیپ ، این تفسیرها را ارزیابی می کند و آنها را بر اساس دقت و ارتباط رتبه بندی می کند.
این فرآیند در یک حلقه بازخورد تکرار می شود ، به طور مداوم خروجی ها را تا زمانی که دقیق ترین و از نظر متنی دقیق ترین پاسخ حاصل شود ، همه بدون تغییر پارامترهای اصلی مدل ، تکرار می شود.
آنچه MILS را منحصر به فرد می کند بهینه سازی در زمان واقعی آن است. مدل های سنتی هوش مصنوعی به وزن های ثابت از پیش آموزش متکی هستند و برای انجام کارهای جدید نیاز به بازآفرینی سنگین دارند. در مقابل ، MILS در زمان آزمون به صورت پویا سازگار می شود و پاسخ های خود را بر اساس بازخورد فوری از گلزن پالایش می کند. این امر باعث می شود کارآمدتر ، انعطاف پذیر و کمتر به مجموعه داده های دارای برچسب بزرگ وابسته باشد.
MILS می تواند وظایف مختلف چندمودالی را انجام دهد ، مانند:
- شرح تصویر: زیرنویس های پالایش مکرر با LLAMA-3.1-8B و کلیپ.
- تجزیه و تحلیل ویدیو: با استفاده از VICLIP برای تولید توضیحات منسجم از محتوای بصری.
- پردازش صوتی: اعمال استفاده از ImageBind برای توصیف صداها به زبان طبیعی.
- نسل به تصویر به تصویر: افزایش پیش بینی ها قبل از تغذیه در مدل های انتشار برای کیفیت بهتر تصویر.
- انتقال سبک: تولید ویرایش بهینه شده برای اطمینان از تحولات بصری سازگار.
MILS با استفاده از مدل های از پیش آموزش به عنوان مکانیسم های امتیاز دهی به جای نیاز به آموزش اختصاصی چند مدلی ، عملکرد قدرتمند صفر را در کارهای مختلف ارائه می دهد. این امر باعث می شود که این یک رویکرد تحول آمیز برای توسعه دهندگان و محققان باشد و این امکان را فراهم می کند که استدلال چند حالته را در برنامه های کاربردی بدون بار بازآموزی گسترده فراهم کند.
چگونه MILS از AI سنتی بهتر عمل می کند
MILS به طور قابل توجهی از مدل های سنتی AI در چندین زمینه کلیدی ، به ویژه در راندمان آموزش و کاهش هزینه بهتر عمل می کند. سیستم های هوش مصنوعی معمولی به طور معمول برای هر نوع داده به آموزش جداگانه نیاز دارند ، که نه تنها مجموعه داده های دارای برچسب گسترده بلکه هزینه های محاسباتی بالایی را نیز در بر می گیرد. این جدایی مانعی برای دسترسی به بسیاری از مشاغل ایجاد می کند ، زیرا منابع مورد نیاز برای آموزش می تواند ممنوع باشد.
در مقابل ، MILS از مدل های از پیش آموزش استفاده می کند و خروجی ها را به صورت پویا تصفیه می کند و به طور قابل توجهی این هزینه های محاسباتی را کاهش می دهد. این رویکرد به سازمانها اجازه می دهد تا قابلیت های پیشرفته هوش مصنوعی را بدون بار مالی که معمولاً با آموزش مدل گسترده همراه است ، پیاده سازی کنند.
علاوه بر این ، MILS دقت و عملکرد بالایی را در مقایسه با مدل های هوش مصنوعی موجود در معیارهای مختلف برای زیرنویس ویدیویی نشان می دهد. فرآیند پالایش تکراری آن ، آن را قادر می سازد تا نتایج دقیق تر و متناسب تری نسبت به مدل های AI یک شات تولید کند ، که اغلب در تلاش برای تولید توضیحات دقیق از انواع جدید داده ها هستند. MILS با بهبود مداوم خروجی های آن از طریق حلقه های بازخورد بین ژنراتور و اجزای گلزن ، اطمینان می دهد که نتایج نهایی نه تنها با کیفیت بالا بلکه با تفاوت های خاص هر کار سازگار است.
مقیاس پذیری و سازگاری نقاط قوت اضافی MIL است که آن را از سیستم های سنتی هوش مصنوعی جدا می کند. از آنجا که نیازی به بازآموزی برای کارهای جدید یا انواع داده ها ندارد ، MIL ها می توانند در سیستم های مختلف AI در صنایع مختلف ادغام شوند. این انعطاف پذیری ذاتی آن را بسیار مقیاس پذیر و ضد آینده می کند و به سازمانها این امکان را می دهد تا با تکامل نیازهای خود ، از توانایی های خود استفاده کنند. از آنجا که مشاغل به طور فزاینده ای به دنبال بهره گیری از هوش مصنوعی بدون محدودیت مدلهای سنتی هستند ، MILS به عنوان یک راه حل تحول آمیز ظاهر شده است که ضمن ارائه عملکرد برتر در طیف وسیعی از برنامه ها ، کارآیی را افزایش می دهد.
خط پایین
MILS META AI در حال تغییر نحوه برخورد AI انواع مختلفی از داده ها است. به جای تکیه بر مجموعه داده های عظیم یا بازآموزی مداوم ، همانطور که کار می کند ، می آموزد و بهبود می یابد. این امر باعث می شود هوش مصنوعی در زمینه های مختلف انعطاف پذیرتر و مفیدتر شود ، خواه در حال تجزیه و تحلیل تصاویر ، پردازش صوتی یا تولید متن باشد.
MILS با اصلاح پاسخ های خود در زمان واقعی ، هوش مصنوعی را به نحوه پردازش اطلاعات انسان ، یادگیری از بازخورد و تصمیم گیری بهتر با هر مرحله نزدیک می کند. این رویکرد فقط مربوط به ساختن هوش مصنوعی نیست. این در مورد عملی کردن و سازگاری با چالش های دنیای واقعی است.
