簡介
在快速發展的人工智能領域，對更強大和通用的架構的追求一直是近年來一些最令人興奮的突破背後的驅動力。從徹底改變自然語言處理的開創性 Transformer 模型到突破自我監督學習界限的創新聯合嵌入預測架構 (JEPA)，人工智能領域的格局在不斷變化，提供了新的可能性和挑戰。
在這篇全面的文章中，我們將深入探討最先進的人工智能架構世界，探索 Transformer、JEPA 和其他尖端模型的關鍵特性、優勢和應用。無論您是經驗豐富的人工智能愛好者，還是剛剛開始探索這個迷人的領域，本文都將為您提供最新進展的詳細且易於理解的概述，幫助您在不斷變化的人工智能領域中找到方向。
Transformer 架構的興起
Transformer 架構最早由 Vaswani 等人在 2017 年的突破性論文「注意力就是您所需要的」中提出，並迅速成為自然語言處理 (NLP) 領域中最具影響力和應用最廣泛的模型之一。與傳統的遞歸神經網絡 (RNN) 和卷積神經網絡 (CNN) 不同，Transformer 依靠一種稱為「注意力」的獨特機制來捕獲輸入數據中的長程依賴關係和上下文信息。
Transformer 架構的核心是兩個關鍵組件：編碼器和解碼器。編碼器接收輸入序列並生成一組上下文表示，而解碼器使用這些表示逐步生成輸出序列。注意力機制在這個過程中起著至關重要的作用，它允許模型在生成每個輸出標記時關注輸入中最相關的部分。
Transformer 的強大之處在於它們能夠處理長程依賴關係、它們的可並行化性質以及它們對更大、更複雜數據集的可擴展性。這些特性使 Transformer 成為從機器翻譯和文本摘要到語言建模和問答等各種 NLP 任務的首選。
探索聯合嵌入預測架構 (JEPA)
雖然 Transformer 在 NLP 領域佔據主導地位，但一種新的架構出現了，它有望徹底改變從圖像中進行自我監督學習的領域：聯合嵌入預測架構 (JEPA)。
JEPA 背後的核心理念是學習在提供額外信息時可以相互預測的表示，而不是像傳統的自我監督方法那樣尋求數據增強的不變性。這種方法鼓勵模型捕獲有意義的高級特徵，而不是關注無關緊要的像素級細節。
JEPA 最突出的例子之一是由 Meta AI 的研究人員提出的基於圖像的聯合嵌入預測架構 (I-JEPA)。 I-JEPA 的工作原理是從圖像中獲取單個「上下文」塊，並使用它來預測同一圖像中各種「目標」塊的表示。這種非生成性方法允許模型學習語義級表示，而無需依賴手工製作的數據增強。
I-JEPA 中的關鍵設計選擇，例如掩碼策略和空間分佈上下文塊的使用，對於引導模型生成有意義的高級表示至關重要。經實驗證明，I-JEPA 具有高度可擴展性，能夠在 72 小時內在 ImageNet 數據集上訓練大型 Vision Transformer (ViT) 模型，同時在各種任務中實現強大的下游性能。
使用 JEPA 架構比傳統生成模型有哪些關鍵優勢？
使用聯合嵌入預測架構 (JEPA) 比傳統生成模型的關鍵優勢在於：
優先考慮語義表示而不是像素級細節
與專注於在像素空間中重建輸入數據的生成模型不同，JEPA 學習在抽象嵌入空間中相互預測的表示。這允許模型優先捕獲有意義的高級語義特徵，而不是無關緊要的像素級細節。
避免表示崩潰
生成模型有時會遇到表示崩潰的問題，即模型無法學習到多樣化和信息豐富的表示。 JEPA 通過在不同的編碼器之間使用不對稱設計來解決這個問題，這鼓勵學習在提供額外信息時可以相互預測的表示。
可擴展性和效率
JEPA，例如基於圖像的聯合嵌入預測架構 (I-JEPA)，可以高度可擴展和高效。例如，I-JEPA 已被證明能夠在 72 小時內在 ImageNet 數據集上訓練大型 Vision Transformer (ViT) 模型，同時實現強大的下游性能。
下游任務的多功能性
JEPA 不僅在圖像分類等高級任務中表現出色，而且在目標計數和深度預測等低級和密集預測任務中也表現出色。這種多功能性表明學習到的表示可以有效地捕獲語義和局部特徵。
JEPA 相對於傳統生成模型的主要優勢在於它們能夠優先考慮語義表示、避免表示崩潰、實現可擴展性和效率，以及在廣泛的下游任務中表現出多功能性。這些特性使 JEPA 成為推進自我監督學習最新技術和構建更強大、適應性更強的人工智能系統的有前途的方法。
與 JEPA 架構相比，Transformer 架構如何處理多模態數據？
以下是 Transformer 架構和聯合嵌入預測架構 (JEPA) 如何處理多模態數據的比較：
用於多模態數據的 Transformer 架構
- Transformer 最初是為自然語言處理任務開發的，但也被擴展到處理多模態數據。
- 多模態 Transformer 模型通常使用特定於模態的編碼器分別對不同的模態（例如文本、圖像、音頻）進行編碼，然後使用串聯或注意力等融合機制組合編碼的表示。
- 這允許 Transformer 模型有效地捕獲不同模態之間的交互和關係。
- 多模態 Transformer 模型的例子包括 VilBERT、VisualBERT 和 UNITER，它們已被應用於視覺問答和圖像文本檢索等任務。
用於多模態數據的 JEPA 架構
- JEPA（聯合嵌入預測架構）方法，以基於圖像的 JEPA (I-JEPA) 模型為例，專注於從單一模態（在本例中為圖像）學習表示。
- I-JEPA 通過預測來自單個「上下文」塊的各種「目標」圖像塊的表示來學習這些表示，而無需依賴手工製作的數據增強。
- 雖然 I-JEPA 尚未明確擴展到處理多模態數據，但學習預測表示的核心 JEPA 概念可能會應用於文本或音頻等其他模態。
- 未來的研究可以探索擴展 JEPA 以學習跨多個模態的聯合表示，類似於基於 Transformer 的多模態模型的運作方式。
Transformer 架構通過分別對每個模態進行編碼然後融合表示來更明確地設計用於處理多模態數據，而 JEPA 方法到目前為止一直專注於從單一模態學習表示。然而，JEPA 的預測性質使其成為未來開發多模態架構的有希望的候選者。
Mamba 架構：一種混合方法
雖然 Transformer 和 JEPA 在各自的領域取得了重大進展，但人們越來越關注探索結合多種方法優勢的混合架構。 Mamba 架構就是這樣一個例子，它旨在充分利用兩者的優勢。
Mamba 以敏捷且適應性強的蛇命名，是一種混合架構，它將 Transformer 的基於注意力的機制與 JEPA 的聯合嵌入預測功能集成在一起。通過結合這兩種強大的範例，Mamba 試圖創建一個更加通用和穩健的模型，該模型可以在從自然語言處理到計算機視覺及其他領域的廣泛任務中表現出色。
Mamba 架構被設計為高度模塊化，允許無縫集成不同的組件，並輕鬆適應各種數據模態和問題領域。這種靈活性使 Mamba 成為開發真正的「通才」人工智能模型的有希望的候選者，該模型能夠應對各種任務和挑戰。
多模態人工智能架構的最新技術
隨著人工智能領域的不斷發展，對能夠有效處理和集成多種數據模態（例如文本、圖像、音頻和視頻）的模型的需求變得越來越明顯。這導致了多模態人工智能架構的出現，其目的是利用來自不同數據源的補充信息來增強系統的整體性能和能力。
開發多模態人工智能架構的關鍵挑戰之一是如何有效地融合和表示各種數據模態。研究人員探索了一系列方法，從簡單地串聯單模態特徵到更複雜的技術，如基於注意力的融合和跨模態交互。
最先進的多模態人工智能架構的著名例子包括用於圖像描述的網格記憶 Transformer (M2 Transformer)，它將 Transformer 的強大功能與新穎的基於記憶的機制相結合，以改進圖像編碼和語言生成。另一個例子是 Meta AI 的 ImageBind 模型，該模型旨在創建一個統一的嵌入空間，可以將各種視覺和文本模態結合在一起。
隨著多模態人工智能領域的繼續發展，我們可以預計會看到更多創新和通用的架構，這些架構可以無縫地集成和處理廣泛的數據源，為開發真正的通才人工智能系統鋪平道路。
總結
人工智能的世界處於不斷變化的狀態，新的和令人興奮的架構正在迅速出現。從徹底改變自然語言處理的開創性 Transformer 模型到突破自我監督學習界限的創新聯合嵌入預測架構，人工智能領域的格局在不斷變化，提供了新的可能性和挑戰。
在本文中，我們探討了這些尖端架構的關鍵特性、優勢和應用，以及多模態人工智能的新興趨勢。隨著我們繼續突破人工智能領域的可能性界限，很明顯，未來將迎來更多顯著的進步，改變我們與周圍世界互動和理解世界的方式。
無論您是經驗豐富的人工智能愛好者，還是剛剛開始探索這個迷人的領域，本文都為您提供了最新進展的詳細且易於理解的概述，為您提供了在不斷變化的人工智能領域中找到方向的知識和見解。