ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว การแสวงหาสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพและหลากหลายยิ่งขึ้นเป็นแรงผลักดันเบื้องหลังความก้าวหน้าที่น่าตื่นเต้นที่สุดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ตั้งแต่โมเดล Transformer ที่ปฏิวัติการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ไปจนถึงสถาปัตยกรรมเชิงคาดการณ์แบบ Joint-Embedding (JEPA) ที่กำลังผลักดันขอบเขตของการเรียนรู้แบบกำกับตนเอง ภูมิทัศน์ของ AI มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา นำเสนอความเป็นไปได้และความท้าทายใหม่ๆ
ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกเข้าไปในโลกของสถาปัตยกรรม AI ที่ล้ำสมัย สำรวจคุณสมบัติหลัก จุดแข็ง และการใช้งานของ Transformers, JEPAs และโมเดลล้ำสมัยอื่นๆ ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ที่ชื่นชอบ AI ที่มีประสบการณ์ หรือเพิ่งเริ่มสำรวจสาขาที่น่าสนใจนี้ บทความนี้จะให้ภาพรวมโดยละเอียดและเข้าถึงได้ง่ายเกี่ยวกับความก้าวหน้าล่าสุด ช่วยให้คุณสำรวจภูมิทัศน์ของปัญญาประดิษฐ์ที่มีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา
การเติบโตของสถาปัตยกรรม Transformer
สถาปัตยกรรม Transformer ซึ่งเปิดตัวครั้งแรกในบทความที่ปฏิวัติวงการ “Attention is All You Need” โดย Vaswani และคณะ ในปี 2017 ได้กลายเป็นหนึ่งในโมเดลที่มีอิทธิพลและได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางที่สุดในสาขาการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ไม่เหมือนกับโครงข่ายประสาทเทียมแบบเรียกซ้ำ (RNN) และโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN) แบบดั้งเดิม Transformers อาศัยกลไกที่ไม่เหมือนใครที่เรียกว่า “attention” เพื่อจับภาพการพึ่งพาระยะยาวและข้อมูลตามบริบทภายในข้อมูลนำเข้า
หัวใจหลักของสถาปัตยกรรม Transformer คือส่วนประกอบสำคัญสองส่วน ได้แก่ ตัวเข้ารหัส (encoder) และตัวถอดรหัส (decoder) ตัวเข้ารหัสจะรับลำดับอินพุตและสร้างชุดของการแสดงตามบริบท ในขณะที่ตัวถอดรหัสจะใช้การแสดงเหล่านี้เพื่อสร้างลำดับเอาต์พุตทีละขั้นตอน กลไก attention มีบทบาทสำคัญในกระบวนการนี้ ทำให้โมเดลสามารถโฟกัสไปที่ส่วนที่เกี่ยวข้องมากที่สุดของอินพุตเมื่อสร้างแต่ละโทเค็นเอาต์พุต
พลังของ Transformers อยู่ที่ความสามารถในการจัดการกับการพึ่งพาระยะยาว ลักษณะที่สามารถขนานกันได้ และความสามารถในการปรับขนาดให้ใหญ่ขึ้นและซับซ้อนมากขึ้น คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้ Transformers เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับงาน NLP ที่หลากหลาย ตั้งแต่การแปลด้วยเครื่องและการสรุปข้อความ ไปจนถึงการสร้างแบบจำลองภาษาและการตอบคำถาม
สำรวจสถาปัตยกรรมเชิงคาดการณ์แบบ Joint-Embedding (JEPA)
ในขณะที่ Transformers ครอบงำภูมิทัศน์ของ NLP สถาปัตยกรรมคลาสใหม่ได้เกิดขึ้นซึ่งพร้อมที่จะปฏิวัติสาขาการเรียนรู้แบบกำกับตนเองจากรูปภาพ: สถาปัตยกรรมเชิงคาดการณ์แบบ Joint-Embedding (JEPA)
แนวคิดหลักเบื้องหลัง JEPA คือการเรียนรู้การแสดงที่สามารถคาดการณ์ซึ่งกันและกันได้เมื่อมีข้อมูลเพิ่มเติมให้ แทนที่จะแสวงหาความไม่แปรเปลี่ยนต่อการเพิ่มพูนข้อมูลเช่นเดียวกับวิธีการเรียนรู้แบบกำกับตนเองแบบดั้งเดิม วิธีการนี้กระตุ้นให้โมเดลจับภาพคุณสมบัติที่มีความหมายและระดับสูง แทนที่จะเน้นไปที่รายละเอียดระดับพิกเซลที่ไม่เกี่ยวข้อง
หนึ่งในตัวอย่างที่โดดเด่นที่สุดของ JEPA คือสถาปัตยกรรมเชิงคาดการณ์แบบ Joint-Embedding ที่ใช้รูปภาพ (I-JEPA) ซึ่งเปิดตัวโดยนักวิจัยที่ Meta AI I-JEPA ทำงานโดยการใช้บล็อก “บริบท” เดียวจากรูปภาพ และใช้เพื่อทำนายการแสดงของบล็อก “เป้าหมาย” ต่างๆ ภายในรูปภาพเดียวกัน วิธีการที่ไม่ใช่เชิงสร้างสรรค์นี้ช่วยให้โมเดลเรียนรู้การแสดงระดับความหมายโดยไม่ต้องอาศัยการเพิ่มพูนข้อมูลที่สร้างขึ้นด้วยมือ
ตัวเลือกการออกแบบที่สำคัญใน I-JEPA เช่น กลยุทธ์การปิดบังและการใช้บล็อกบริบทที่กระจายตัวในเชิงพื้นที่ มีความสำคัญในการนำทางโมเดลไปสู่การสร้างการแสดงที่มีความหมายและระดับสูง ในเชิงประจักษ์ I-JEPA ได้รับการแสดงให้เห็นว่าสามารถปรับขนาดได้อย่างมาก โดยมีความสามารถในการฝึกอบรมโมเดล Vision Transformer (ViT) ขนาดใหญ่บนชุดข้อมูล ImageNet ในเวลาไม่ถึง 72 ชั่วโมง ในขณะที่บรรลุประสิทธิภาพปลายทางที่แข็งแกร่งในงานที่หลากหลาย
ข้อดีหลักของการใช้สถาปัตยกรรม JEPA เหนือโมเดลเชิงสร้างสรรค์แบบดั้งเดิมคืออะไร
ข้อดีหลักของการใช้สถาปัตยกรรมเชิงคาดการณ์แบบ Joint-Embedding (JEPA) เหนือโมเดลเชิงสร้างสรรค์แบบดั้งเดิมคือ:
การจัดลำดับความสำคัญของการแสดงเชิงความหมายเหนือรายละเอียดระดับพิกเซล
ไม่เหมือนกับโมเดลเชิงสร้างสรรค์ที่มุ่งเน้นไปที่การสร้างข้อมูลนำเข้าใหม่ในพื้นที่พิกเซล JEPA เรียนรู้การแสดงที่คาดการณ์ซึ่งกันและกันในพื้นที่ฝังนามธรรม สิ่งนี้ช่วยให้โมเดลจัดลำดับความสำคัญของการจับภาพคุณสมบัติเชิงความหมายระดับสูงที่มีความหมาย เหนือรายละเอียดระดับพิกเซลที่ไม่เกี่ยวข้อง
หลีกเลี่ยงการยุบการแสดง
โมเดลเชิงสร้างสรรค์บางครั้งอาจประสบปัญหาการยุบการแสดง ซึ่งโมเดลไม่สามารถเรียนรู้การแสดงที่หลากหลายและให้ข้อมูลได้ JEPA แก้ไขปัญหานี้โดยใช้การออกแบบที่ไม่สมมาตรระหว่างตัวเข้ารหัสที่แตกต่างกัน ซึ่งส่งเสริมการเรียนรู้การแสดงที่สามารถคาดการณ์ซึ่งกันและกันได้เมื่อมีข้อมูลเพิ่มเติมให้
ความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพ
JEPA เช่น สถาปัตยกรรมเชิงคาดการณ์แบบ Joint-Embedding ที่ใช้รูปภาพ (I-JEPA) สามารถปรับขนาดและมีประสิทธิภาพสูงได้ ตัวอย่างเช่น I-JEPA ได้รับการแสดงให้เห็นว่าสามารถฝึกอบรมโมเดล Vision Transformer (ViT) ขนาดใหญ่บนชุดข้อมูล ImageNet ในเวลาไม่ถึง 72 ชั่วโมง ในขณะที่บรรลุประสิทธิภาพปลายทางที่แข็งแกร่ง
ความสามารถรอบด้านในงานปลายทาง
JEPA ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งไม่เพียงแต่ในงานระดับสูง เช่น การจัดหมวดหมู่รูปภาพเท่านั้น แต่ยังรวมถึงงานระดับต่ำและการทำนายแบบหนาแน่น เช่น การนับวัตถุและการทำนายความลึกอีกด้วย ความสามารถรอบด้านนี้บ่งชี้ว่าการแสดงที่เรียนรู้สามารถจับภาพทั้งคุณสมบัติเชิงความหมายและคุณสมบัติในท้องถิ่นได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ข้อดีหลักของ JEPA เหนือโมเดลเชิงสร้างสรรค์แบบดั้งเดิมคือความสามารถในการจัดลำดับความสำคัญของการแสดงเชิงความหมาย หลีกเลี่ยงการยุบการแสดง บรรลุความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพ และแสดงให้เห็นถึงความสามารถรอบด้านในงานปลายทางที่หลากหลาย คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้ JEPA เป็นแนวทางที่มีแนวโน้มในการพัฒนาสถานะของศิลปะในการเรียนรู้แบบกำกับตนเอง และสร้างระบบ AI ที่มีความสามารถและปรับตัวได้มากขึ้น
สถาปัตยกรรม Transformer จัดการกับข้อมูลหลายรูปแบบอย่างไร เมื่อเทียบกับสถาปัตยกรรม JEPA
นี่คือการเปรียบเทียบว่าสถาปัตยกรรม Transformer และสถาปัตยกรรมเชิงคาดการณ์แบบ Joint-Embedding (JEPA) จัดการกับข้อมูลหลายรูปแบบอย่างไร:
สถาปัตยกรรม Transformer สำหรับข้อมูลหลายรูปแบบ
- Transformers ได้รับการพัฒนาขึ้นครั้งแรกสำหรับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ แต่ได้รับการขยายเพื่อจัดการกับข้อมูลหลายรูปแบบเช่นกัน
- โมเดล Transformer หลายรูปแบบโดยทั่วไปจะเข้ารหัสรูปแบบที่แตกต่างกัน (เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง) แยกกันโดยใช้ตัวเข้ารหัสเฉพาะรูปแบบ จากนั้นรวมการแสดงที่เข้ารหัสโดยใช้กลไกการรวม เช่น การต่อกันหรือ attention
- สิ่งนี้ช่วยให้โมเดล Transformer สามารถจับภาพปฏิสัมพันธ์และความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- ตัวอย่างของโมเดล Transformer หลายรูปแบบ ได้แก่ VilBERT, VisualBERT และ UNITER ซึ่งได้รับการนำไปใช้กับงานต่างๆ เช่น การตอบคำถามด้วยภาพและการดึงข้อมูลรูปภาพ-ข้อความ
สถาปัตยกรรม JEPA สำหรับข้อมูลหลายรูปแบบ
- แนวทาง JEPA (Joint-Embedding Predictive Architecture) ซึ่งเป็นตัวอย่างโดยโมเดล JEPA ที่ใช้รูปภาพ (I-JEPA) มุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้การแสดงจากรูปแบบเดียว (ในกรณีนี้คือรูปภาพ)
- I-JEPA เรียนรู้การแสดงเหล่านี้โดยการทำนายการแสดงของบล็อกรูปภาพ “เป้าหมาย” ต่างๆ จากบล็อก “บริบท” เดียว โดยไม่ต้องอาศัยการเพิ่มพูนข้อมูลที่สร้างขึ้นด้วยมือ
- แม้ว่า I-JEPA จะยังไม่ได้รับการขยายอย่างชัดเจนเพื่อจัดการกับข้อมูลหลายรูปแบบ แต่แนวคิด JEPA หลักของการเรียนรู้การแสดงเชิงคาดการณ์อาจถูกนำไปใช้กับรูปแบบอื่นๆ เช่น ข้อความหรือเสียง
- งานในอนาคตอาจสำรวจการขยาย JEPA เพื่อเรียนรู้การแสดงร่วมกันในหลายรูปแบบ คล้ายกับวิธีการทำงานของโมเดลหลายรูปแบบที่ใช้ Transformer
สถาปัตยกรรม Transformer ได้รับการออกแบบอย่างชัดเจนมากขึ้นเพื่อจัดการกับข้อมูลหลายรูปแบบโดยการเข้ารหัสแต่ละรูปแบบแยกกัน จากนั้นจึงรวมการแสดง ในขณะที่แนวทาง JEPA มุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้การแสดงจากรูปแบบเดียว อย่างไรก็ตาม ลักษณะการคาดการณ์ของ JEPA อาจทำให้เป็นผู้สมัครที่มีแนวโน้มสำหรับการพัฒน สถาปัตยกรรมหลายรูปแบบในอนาคต
สถาปัตยกรรม Mamba: แนวทางแบบผสมผสาน
ในขณะที่ Transformers และ JEPAs ได้สร้างความก้าวหน้าที่สำคัญในโดเมนที่เกี่ยวข้อง มีความสนใจเพิ่มมากขึ้นในการสำรวจสถาปัตยกรรมแบบผสมผสานที่รวมจุดแข็งของหลายแนวทางเข้าด้วยกัน ตัวอย่างหนึ่งคือ สถาปัตยกรรม Mamba ซึ่งมีเป้าหมายที่จะใช้ประโยชน์จากสิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลก
Mamba ซึ่งตั้งชื่อตามงูที่ว่องไวและปรับตัวได้ เป็นสถาปัตยกรรมแบบผสมผสานที่รวมกลไกที่ใช้ attention ของ Transformers เข้ากับความสามารถในการคาดการณ์แบบ joint-embedding ของ JEPAs ด้วยการรวมกระบวนทัศน์ที่ทรงพลังทั้งสองนี้ Mamba พยายามสร้างแบบจำลองที่หลากหลายและแข็งแกร่งยิ่งขึ้น ซึ่งสามารถเก่งในงานที่หลากหลาย ตั้งแต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติไปจนถึงวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์และอื่นๆ
สถาปัตยกรรม Mamba ได้รับการออกแบบให้มีความเป็นโมดูลาร์สูง ทำให้สามารถรวมส่วนประกอบต่างๆ ได้อย่างราบรื่น และปรับให้เข้ากับรูปแบบข้อมูลและโดเมนปัญหาต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย ความยืดหยุ่นนี้ทำให้ Mamba เป็นผู้สมัครที่มีแนวโน้มสำหรับการพัฒนาโมเดล AI “generalist” ที่แท้จริง ซึ่งสามารถจัดการกับงานและความท้าทายที่หลากหลาย
สถานะของศิลปะในสถาปัตยกรรม AI หลายรูปแบบ
ในขณะที่สาขาปัญญาประดิษฐ์ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ความต้องการแบบจำลองที่สามารถจัดการและรวมรูปแบบข้อมูลหลายรูปแบบได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ ได้กลายเป็นที่ชัดเจนมากขึ้น สิ่งนี้ได้ก่อให้เกิดการเกิดขึ้นของสถาปัตยกรรม AI หลายรูปแบบ ซึ่งมีเป้าหมายที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลเสริมจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมและความสามารถของระบบ
หนึ่งในความท้าทายที่สำคัญในการพัฒนาสถาปัตยกรรม AI หลายรูปแบบคือการรวมและการแสดงรูปแบบข้อมูลต่างๆ อย่างมีประสิทธิภาพ นักวิจัยได้สำรวจแนวทางที่หลากหลาย ตั้งแต่การต่อคุณสมบัติ unimodal อย่างง่าย ไปจนถึงเทคนิคที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การรวมที่ใช้ attention และปฏิสัมพันธ์ข้ามรูปแบบ
ตัวอย่างที่โดดเด่นของสถาปัตยกรรม AI หลายรูปแบบที่ล้ำสมัย ได้แก่ Meshed-Memory Transformer for Image Captioning (M2 Transformer) ซึ่งรวมพลังของ Transformers เข้ากับกลไกที่ใช้หน่วยความจำแบบใหม่ เพื่อปรับปรุงทั้งการเข้ารหัสรูปภาพและการสร้างภาษา อีกตัวอย่างหนึ่งคือโมเดล ImageBind จาก Meta AI ซึ่งพยายามสร้างพื้นที่ฝังแบบรวมที่เป็นหนึ่งเดียว ซึ่งสามารถผูกรูปแบบภาพและข้อความต่างๆ เข้าด้วยกันได้
ในขณะที่สาขา AI หลายรูปแบบยังคงก้าวหน้า เราคาดว่าจะได้เห็นสถาปัตยกรรมที่เป็นนวัตกรรมและหลากหลายมากยิ่งขึ้น ซึ่งสามารถรวมและประมวลผลแหล่งข้อมูลที่หลากหลายได้อย่างราบรื่น ปูทางไปสู่การพัฒนาระบบ AI generalist อย่างแท้จริง
สรุป
โลกของปัญญาประดิษฐ์อยู่ในสถานะที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา โดยมีสถาปัตยกรรมใหม่และน่าตื่นเต้นเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว ตั้งแต่โมเดล Transformer ที่ปฏิวัติการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ไปจนถึงสถาปัตยกรรมเชิงคาดการณ์แบบ Joint-Embedding ที่กำลังผลักดันขอบเขตของการเรียนรู้แบบกำกับตนเอง ภูมิทัศน์ของ AI มีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา นำเสนอความเป็นไปได้และความท้าทายใหม่ๆ
ในบทความนี้ เราได้สำรวจคุณสมบัติหลัก จุดแข็ง และการใช้งานของสถาปัตยกรรมล้ำสมัยเหล่านี้ รวมถึงแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ใน AI หลายรูปแบบ ในขณะที่เรายังคงผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ในสาขาปัญญาประดิษฐ์ เป็นที่ชัดเจนว่าอนาคตจะมีความก้าวหน้าที่โดดเด่นยิ่งขึ้น เปลี่ยนแปลงวิธีที่เราโต้ตอบและเข้าใจโลก รอบตัวเรา
ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ที่ชื่นชอบ AI ที่มีประสบการณ์ หรือเพิ่งเริ่มสำรวจสาขาที่น่าสนใจนี้ บทความนี้ได้ให้ภาพรวมโดยละเอียดและเข้าถึงได้ง่ายเกี่ยวกับความก้าวหน้าล่าสุด ติดตั้งคุณด้วยความรู้และข้อมูลเชิงลึกเพื่อสำรวจภูมิทัศน์ของปัญญาประดิษฐ์ที่มีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา
“`