引言
在快速发展的人工智能领域，对更强大、更通用的架构的追求一直是近年来一些最激动人心的突破背后的驱动力。从彻底改变自然语言处理的开创性 Transformer 模型到突破自我监督学习界限的创新型联合嵌入预测架构 (JEPA)，人工智能的格局在不断变化，提供了新的可能性和挑战。
在这篇综合性文章中，我们将深入探讨最先进的人工智能架构世界，探索 Transformer、JEPA 和其他尖端模型的关键特性、优势和应用。无论您是经验丰富的人工智能爱好者，还是刚刚开始探索这个迷人领域，本文都将为您提供最新进展的详细且易懂的概述，帮助您驾驭不断发展的人工智能领域。
Transformer 架构的兴起
Transformer 架构最初由 Vaswani 等人在 2017 年的突破性论文“Attention is All You Need”中提出，它已迅速成为自然语言处理 (NLP) 领域中最具影响力和应用最广泛的模型之一。与传统的循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN) 不同，Transformer 依靠一种称为“注意力”的独特机制来捕获输入数据中的远程依赖关系和上下文信息。
Transformer 架构的核心是两个关键组件：编码器和解码器。编码器接收输入序列并生成一组上下文表示，而解码器使用这些表示逐步生成输出序列。注意力机制在这个过程中起着至关重要的作用，它允许模型在生成每个输出标记时关注输入中最相关的部分。
Transformer 的强大之处在于它们能够处理远程依赖关系、可并行化的性质以及对更大、更复杂数据集的可扩展性。这些特性使 Transformer 成为从机器翻译和文本摘要到语言建模和问答等各种 NLP 任务的首选。
探索联合嵌入预测架构 (JEPA)
虽然 Transformer 在 NLP 领域占据主导地位，但一种新的架构类别已经出现，有望彻底改变从图像中进行自我监督学习的领域：联合嵌入预测架构 (JEPA)。
JEPA 背后的关键思想是学习能够在提供附加信息时相互预测的表示，而不是像传统的自我监督方法那样寻求数据增强的鲁棒性。这种方法鼓励模型捕获有意义的高级特征，而不是关注无关紧要的像素级细节。
JEPA 最突出的例子之一是基于图像的联合嵌入预测架构 (I-JEPA)，它是由 Meta AI 的研究人员提出的。 I-JEPA 的工作原理是从图像中获取单个“上下文”块，并使用它来预测同一图像中各个“目标”块的表示。这种非生成性方法允许模型学习语义级表示，而无需依赖手工制作的数据增强。
I-JEPA 中的关键设计选择，例如掩码策略和空间分布上下文块的使用，对于引导模型生成有意义的高级表示至关重要。经验证，I-JEPA 具有高度可扩展性，能够在不到 72 小时内在 ImageNet 数据集上训练大型视觉 Transformer (ViT) 模型，同时在各种任务中实现强大的下游性能。
使用 JEPA 架构相对于传统生成模型的主要优势是什么？
使用联合嵌入预测架构 (JEPA) 相对于传统生成模型的主要优势在于：
优先考虑语义表示而不是像素级细节
与专注于在像素空间中重建输入数据的生成模型不同，JEPA 学习在抽象嵌入空间中相互预测的表示。这使得模型能够优先捕获有意义的高级语义特征，而不是无关紧要的像素级细节。
避免表示崩溃
生成模型有时会遇到表示崩溃的问题，即模型无法学习多样化且信息丰富的表示。JEPA 通过在不同的编码器之间使用不对称设计来解决这个问题，这鼓励学习能够在提供额外信息时相互预测的表示。
可扩展性和效率
JEPA，例如基于图像的联合嵌入预测架构 (I-JEPA)，可以高度可扩展且高效。例如，I-JEPA 已经被证明能够在不到 72 小时内在 ImageNet 数据集上训练大型视觉 Transformer (ViT) 模型，同时在下游任务中实现强大的性能。
下游任务的多功能性
JEPA 不仅在图像分类等高级任务中表现出色，而且在目标计数和深度预测等低级和密集预测任务中也表现出色。这种多功能性表明学习到的表示可以有效地捕获语义和局部特征。
JEPA 相对于传统生成模型的主要优势在于它们能够优先考虑语义表示、避免表示崩溃、实现可扩展性和效率，以及在各种下游任务中表现出多功能性。这些特性使 JEPA 成为推进自我监督学习最新技术和构建更强大、更具适应性的人工智能系统的有前途的方法。
Transformer 架构与 JEPA 架构相比如何处理多模态数据？
以下是 Transformer 架构和联合嵌入预测架构 (JEPA) 如何处理多模态数据的比较：
用于多模态数据的 Transformer 架构
- Transformer 最初是为自然语言处理任务开发的，但后来也被扩展到处理多模态数据。
- 多模态 Transformer 模型通常使用特定于模态的编码器分别编码不同的模态（例如文本、图像、音频），然后使用连接或注意力等融合机制组合编码的表示。
- 这使得 Transformer 模型能够有效地捕获不同模态之间的交互和关系。
- 多模态 Transformer 模型的例子包括 VilBERT、VisualBERT 和 UNITER，它们已被应用于视觉问答和图像-文本检索等任务。
用于多模态数据的 JEPA 架构
- JEPA（联合嵌入预测架构）方法，以基于图像的 JEPA (I-JEPA) 模型为例，专注于从单一模态（在本例中为图像）学习表示。
- I-JEPA 通过预测来自单个“上下文”块的各个“目标”图像块的表示来学习这些表示，而无需依赖手工制作的数据增强。
- 虽然 I-JEPA 尚未明确扩展到处理多模态数据，但学习预测表示的 JEPA 核心概念可能会应用于文本或音频等其他模态。
- 未来的工作可以探索扩展 JEPA 以学习跨多种模态的联合表示，类似于基于 Transformer 的多模态模型的运作方式。
Transformer 架构更明确地设计用于处理多模态数据，方法是分别编码每个模态，然后融合表示，而 JEPA 方法到目前为止一直专注于从单一模态学习表示。然而，JEPA 的预测性质可能使其成为未来开发多模态架构的有希望的候选者。
Mamba 架构：混合方法
虽然 Transformer 和 JEPA 在各自的领域取得了重大进展，但人们越来越关注探索结合多种方法优势的混合架构。Mamba 架构就是这样一种例子，它旨在充分利用两者的优势。
Mamba，以敏捷且适应性强的蛇命名，是一种混合架构，它将 Transformer 基于注意力的机制与 JEPA 的联合嵌入预测能力相结合。通过结合这两种强大的范例，Mamba 旨在创建一个更通用、更强大的模型，该模型可以在从自然语言处理到计算机视觉等广泛的任务中表现出色。
Mamba 架构被设计为高度模块化的，允许无缝集成不同的组件，并轻松适应各种数据模态和问题领域。这种灵活性使 Mamba 成为开发真正的“通才”人工智能模型的有希望的候选者，该模型能够应对各种各样的任务和挑战。
多模态人工智能架构的最新技术
随着人工智能领域的不断发展，对能够有效处理和集成多种数据模态（例如文本、图像、音频和视频）的模型的需求变得越来越明显。这导致了多模态人工智能架构的出现，该架构旨在利用来自不同数据源的补充信息来增强系统的整体性能和能力。
开发多模态人工智能架构的一个关键挑战是有效融合和表示各种数据模态。研究人员探索了一系列方法，从简单地连接单模态特征到更复杂的技术，如基于注意力的融合和跨模态交互。
最先进的多模态人工智能架构的著名例子包括用于图像字幕的网格记忆 Transformer（M2 Transformer），它将 Transformer 的强大功能与一种新颖的基于记忆的机制相结合，以改进图像编码和语言生成。另一个例子是 Meta AI 的 ImageBind 模型，该模型旨在创建一个统一的嵌入空间，可以将各种视觉和文本模态绑定在一起。
随着多模态人工智能领域的不断发展，我们可以预期会出现更多创新和通用的架构，这些架构可以无缝地集成和处理各种数据源，为开发真正的通才人工智能系统铺平道路。
总结
人工智能的世界处于不断变化的状态，新的和令人兴奋的架构正在迅速涌现。从彻底改变自然语言处理的开创性 Transformer 模型到突破自我监督学习界限的创新型联合嵌入预测架构，人工智能的格局在不断发展，提供了新的可能性和挑战。
在本文中，我们探讨了这些尖端架构的关键特性、优势和应用，以及多模态人工智能的新兴趋势。随着我们继续挑战人工智能领域可能的极限，很明显，未来将出现更多非凡的进步，改变我们与周围世界互动和理解世界的方式。
无论您是经验丰富的人工智能爱好者，还是刚刚开始探索这个迷人领域，本文都为您提供了最新进展的详细且易懂的概述，为您提供了驾驭不断发展的人工智能领域的知识和见解。