在人工智能快速发展的世界中，对更强大、更通用的架构的追求一直是近年来一些最令人兴奋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，到突破自监督学习界限的创新型联合嵌入预测架构（JEPAs），人工智能的格局在不断变化，提供了新的可能性和挑战。
在本文中，我们将深入探讨最先进的AI架构，探索Transformer、JEPA和其他前沿模型的关键特性、优势和应用。无论您是经验丰富的AI爱好者，还是刚开始探索这个迷人领域的新手，本文都将为您提供最新进展的详细且易于理解的概述，帮助您驾驭不断发展的人工智能领域。
Transformer架构的崛起
Transformer架构于2017年由Vaswani等人在开创性的论文《Attention is All You Need》中首次提出，并迅速成为自然语言处理（NLP）领域中最具影响力和最广泛采用的模型之一。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer依赖于一种独特的机制，称为“注意力”，以捕获输入数据中的长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，专注于输入中最相关的部分。
Transformer的强大之处在于其处理长程依赖关系的能力、其可并行化的性质以及其扩展到更大、更复杂数据集的能力。这些特性使Transformer成为各种NLP任务的首选，从机器翻译和文本摘要到语言建模和问题解答。
探索联合嵌入预测架构（JEPA）
虽然Transformer在NLP领域占据主导地位，但一种新型架构已经出现，它有望彻底改变图像自监督学习领域：联合嵌入预测架构（JEPA）。
JEPA背后的关键思想是学习可以相互预测的表示，同时提供额外的信息，而不是像传统的自监督方法那样寻求对数据增强的不变性。这种方法鼓励模型捕获有意义的、高层次的特征，而不是专注于不相关的像素级细节。
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），由Meta AI的研究人员推出。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种“目标”块的表示。这种非生成方法允许模型学习语义级别的表示，而无需依赖于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式上下文块的使用，对于引导模型生成有意义的、高层次的表示至关重要。经验表明，I-JEPA具有高度的可扩展性，能够在不到72小时内在ImageNet数据集上训练大型Vision Transformer（ViT）模型，同时在各种任务中实现强大的下游性能。
与传统生成模型相比，使用JEPA架构的主要优势是什么？
与传统生成模型相比，使用联合嵌入预测架构（JEPA）的主要优势包括：
优先考虑语义表示，而非像素级细节
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。这允许模型优先捕获有意义的、高层次的语义特征，而不是不相关的像素级细节。
避免表示崩溃
生成模型有时会遭受表示崩溃，即模型无法学习多样化和信息丰富的表示。JEPA通过使用不同编码器之间的非对称设计来解决这个问题，这种设计鼓励学习可以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），可以具有高度的可扩展性和效率。例如，I-JEPA已被证明能够在不到72小时内在ImageNet数据集上训练大型Vision Transformer（ViT）模型，同时实现强大的下游性能。
下游任务的多功能性
JEPA不仅在图像分类等高层次任务中表现出强大的性能，而且在对象计数和深度预测等低层次和密集预测任务中也表现出强大的性能。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。
与传统生成模型相比，JEPA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，并在各种下游任务中展示多功能性。这些特性使JEPA成为推进自监督学习领域最前沿技术并构建更强大和适应性更强的人工智能系统的有前途的方法。
与JEPA架构相比，Transformer架构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，但也已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后的表示。
- 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模型的示例包括VilBERT、VisualBERT和UNITER，这些模型已应用于视觉问题解答和图像-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，专注于从单个模态（在本例中为图像）学习表示。
- I-JEPA通过从单个“上下文”块预测各种“目标”图像块的表示来学习这些表示，而无需依赖于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，但学习预测表示的核心JEPA概念可能会应用于其他模态，如文本或音频。
- 未来的工作可以探索扩展JEPA以学习跨多个模态的联合表示，类似于基于Transformer的多模态模型的操作方式。
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方法到目前为止侧重于从单个模态学习表示。然而，JEPA的预测性质使其成为未来开发多模态架构的有希望的候选者。
Mamba架构：一种混合方法
虽然Transformer和JEPA在其各自领域取得了重大进展，但人们越来越有兴趣探索结合多种方法优点的混合架构。Mamba架构就是这样一个例子，旨在利用两者的优点。
Mamba以敏捷且适应性强的蛇命名，是一种混合架构，它将Transformer的基于注意力的机制与JEPA的联合嵌入预测能力集成在一起。通过结合这两种强大的范例，Mamba旨在创建一个更通用和更强大的模型，该模型可以在各种任务中脱颖而出，从自然语言处理到计算机视觉等等。
Mamba架构被设计为高度模块化，允许无缝集成不同的组件，并易于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“通用”AI模型的有希望的候选者，该模型能够应对各种任务和挑战。
多模态AI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（如文本、图像、音频和视频）的模型的需求变得越来越明显。这促使了多模态AI架构的出现，其旨在利用来自不同数据源的互补信息来增强系统的整体性能和功能。
开发多模态AI架构的关键挑战之一是各种数据模态的有效融合和表示。研究人员已经探索了一系列方法，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AI架构的著名示例包括用于图像字幕的网格记忆Transformer（M2 Transformer），它结合了Transformer的强大功能和一种新颖的基于记忆的机制，以提高图像编码和语言生成能力。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AI领域的不断发展，我们可以期待看到更多创新和通用的架构，可以无缝集成和处理各种数据源，为开发真正的通用AI系统铺平道路。
总结
人工智能世界瞬息万变，新的、令人兴奋的架构正以惊人的速度涌现。从彻底改变自然语言处理的开创性Transformer模型，到突破自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变化，提供了新的可能性和挑战。
在本文中，我们探讨了这些前沿架构的关键特性、优势和应用，以及多模态AI的新兴趋势。当我们继续突破人工智能领域可能实现的界限时，很明显，未来将会有更多非凡的进步，从而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AI爱好者，还是刚开始探索这个迷人领域的新手，本文都为您提供了最新进展的详细且易于理解的概述，为您提供了知识和见解，以驾驭不断发展的人工智能领域。
