Искусственный интеллект и его развитие
Искусственный интеллект (ИИ) значительно продвинулся в различных областях. Однако для полной оценки его прогресса необходимо учитывать универсальность и адаптивность ИИ моделей для конкретных доменов. Адаптация домена (DA) и обобщение домена (DG) привлекли внимание исследователей по всему миру.
Значение мультимодальной адаптации и обобщения
С учетом ограниченности “хороших” данных, модели, обученные на ограниченных источниках, должны хорошо работать в новых областях. Исследования в области DA и DG продолжаются, и теперь акцент сместился на мультимодальные данные. Исследователи стремятся найти решения для мультимодальной адаптации (MMDA) и обобщения (MMDG), сталкиваясь с новыми вызовами.
Ключевые направления исследований
Недавнее исследование от ETH Цюрих и Технического университета Мюнхена охватывает пять основных тем:
- Мультимодальная адаптация домена: Цель – улучшить передачу знаний между доменами, обучая модель на размеченном источнике и адаптируя ее к неразмеченному целевому домену. Исследователи используют методы, такие как противостоящее обучение и контрастное обучение, для решения проблем.
- Адаптация во время тестирования: Мультимодальная адаптация во время тестирования (MMTTA) позволяет модели динамически подстраиваться во время вывода без необходимости в размеченных данных. Используются методы самообучения и оценки неопределенности.
- Обобщение домена: Мультимодальное обобщение (MMDG) направлено на обучение моделей, способных обобщать на новые домены без предварительного опыта. Исследуются методы разбиения признаков и передачи знаний между модальностями.
- Использование мультимодальных моделей-основ: Обсуждаются модели, такие как CLIP, которые улучшают DA и DG. Хотя они многообещающие, их использование требует значительных вычислительных ресурсов.
- Адаптация мультимодальных моделей-основ: Исследуются методы, такие как обучение с подсказками и настройка адаптеров, для уменьшения вычислительных затрат и нехватки данных.
Заключение
Обсуждается проблема обобщаемости и адаптивности в мультимодальных приложениях. Приведены примеры работ и методов, которые помогают решать эти задачи. Исследования продолжаются, и необходимо развивать более эффективные и устойчивые модели.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите, где возможно применение автоматизации и как ваши клиенты могут извлечь выгоду из ИИ.
- Выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение, учитывая множество доступных вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI.
- На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами.
Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
