在快速發展的人工智慧世界中，追求更強大、更多功能的架構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)，AI 的格局不斷變化，帶來了新的可能性和挑戰。
在本文中，我們將深入探討最先進的 AI 架構，探索 Transformer、JEPA 和其他前沿模型的關鍵特性、優勢和應用。無論您是經驗豐富的 AI 愛好者，還是剛開始探索這個迷人領域，本文都將為您提供最新進展的詳細且易於理解的概述，幫助您駕馭不斷發展的人工智慧領域。
Transformer 架構的崛起
Transformer 架構於 2017 年由 Vaswani 等人在開創性論文 “Attention is All You Need” 中首次提出，已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。與傳統的遞迴神經網路 (RNN) 和卷積神經網路 (CNN) 不同，Transformer 依賴一種稱為「注意力」的獨特機制來捕捉輸入資料中的長距離依賴關係和上下文資訊。
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，它使模型能夠在生成每個輸出 token 時，專注於輸入中最相關的部分。
Transformer 的強大之處在於它們處理長距離依賴關係的能力、它們的可平行處理性質，以及它們可擴展到更大、更複雜的資料集的能力。這些特性使 Transformer 成為各種 NLP 任務的首選，從機器翻譯和文本摘要到語言建模和問題解答。
探索聯合嵌入預測架構 (JEPA)
雖然 Transformer 在 NLP 領域佔據主導地位，但一類新的架構已經出現，它們有望徹底改變來自圖像的自我監督學習領域：聯合嵌入預測架構 (JEPA)。
JEPA 背後的關鍵思想是學習可以相互預測的表示，當提供額外資訊時，而不是像傳統的自我監督方法那樣尋求對資料增強的不變性。這種方法鼓勵模型捕捉有意義和高階的特徵，而不是專注於不相關的像素級細節。
JEPA 最突出的例子之一是由 Meta AI 的研究人員引入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」區塊，並使用它來預測同一圖像中各種「目標」區塊的表示。這種非生成方法允許模型學習語義級表示，而無需依賴手工製作的資料增強。
I-JEPA 中的關鍵設計選擇，例如遮罩策略和空間分佈式上下文區塊的使用，對於引導模型生成有意義和高階表示至關重要。經驗表明，I-JEPA 具有高度可擴展性，能夠在不到 72 小時內在 ImageNet 資料集上訓練大型視覺 Transformer (ViT) 模型，同時在各種任務中實現強大的下游效能。
與傳統生成模型相比，使用 JEPA 架構的主要優勢是什麼？
與傳統生成模型相比，使用聯合嵌入預測架構 (JEPA) 的主要優勢是：
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資料的生成模型不同，JEPA 學習在抽象嵌入空間中相互預測的表示。這允許模型優先考慮捕捉有意義、高階的語義特徵，而不是不相關的像素級細節。
避免表示崩潰
生成模型有時會遭受表示崩潰，其中模型無法學習多樣化和資訊豐富的表示。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，這鼓勵學習可以在提供額外資訊時相互預測的表示。
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)，可以具有高度可擴展性和效率。例如，I-JEPA 已被證明可以在不到 72 小時內在 ImageNet 資料集上訓練大型視覺 Transformer (ViT) 模型，同時實現強大的下游效能。
下游任務的多功能性
JEPA 不僅在高階任務（如圖像分類）中表現出強大的效能，而且在低階和密集預測任務（如物件計數和深度預測）中也表現出強大的效能。這種多功能性表明學習到的表示可以有效地捕捉語義和本地特徵。
與傳統生成模型相比，JEPA 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，以及在各種下游任務中展示多功能性。這些特性使 JEPA 成為推進自我監督學習技術水準和構建更強大、更具適應性的 AI 系統的有希望的方法。
與 JEPA 架構相比，Transformer 架構如何處理多模態資料
以下是 Transformer 架構和聯合嵌入預測架構 (JEPA) 如何處理多模態資料的比較：
用於多模態資料的 Transformer 架構
- Transformer 最初是為自然語言處理任務開發的，但已擴展到處理多模態資料。
- 多模態 Transformer 模型通常使用特定於模態的編碼器單獨編碼不同的模態（例如，文本、圖像、音訊），然後使用融合機制（如串聯或注意力）組合編碼的表示。
- 這使 Transformer 模型能夠有效地捕捉不同模態之間的互動和關係。
- 多模態 Transformer 模型的例子包括 VilBERT、VisualBERT 和 UNITER，它們已應用於視覺問題解答和圖像文本檢索等任務。
用於多模態資料的 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，專注於從單個模態（在本例中為圖像）學習表示。
- I-JEPA 通過從單個「上下文」區塊預測各種「目標」圖像區塊的表示來學習這些表示，而無需依賴手工製作的資料增強。
- 雖然 I-JEPA 尚未明確擴展到處理多模態資料，但學習預測表示的核心 JEPA 概念可能會應用於其他模態，如文本或音訊。
- 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 的多模態模型的操作方式。
Transformer 架構更明確地設計用於通過單獨編碼每個模態然後融合表示來處理多模態資料，而 JEPA 方法迄今為止一直專注於從單個模態學習表示。然而，JEPA 的預測性質可以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，但人們越來越有興趣探索結合多種方法優勢的混合架構。其中一個例子是 Mamba 架構，它旨在充分利用兩者的優勢。
Mamba 以敏捷和適應性強的蛇命名，是一種混合架構，它將 Transformer 的基於注意力的機制與 JEPA 的聯合嵌入預測能力相結合。通過結合這兩種強大的範例，Mamba 旨在創建一個更通用和更強大的模型，該模型可以在廣泛的任務中脫穎而出，從自然語言處理到電腦視覺等等。
Mamba 架構設計為高度模組化，允許無縫整合不同的組件，並輕鬆適應各種資料模態和問題領域。這種靈活性使 Mamba 成為開發真正的「通才」AI 模型（能夠應對各種任務和挑戰）的有希望的候選者。
多模態 AI 架構的最新技術
隨著人工智慧領域的不斷發展，越來越需要能夠有效處理和整合多種資料模態（如文本、圖像、音訊和視訊）的模型。這促使了多模態 AI 架構的出現，其旨在利用來自不同資料來源的互補資訊來提高系統的整體效能和能力。
開發多模態 AI 架構的關鍵挑戰之一是有效融合和表示各種資料模態。研究人員探索了一系列方法，從簡單的單模態特徵串聯到更複雜的技術，如基於注意力的融合和跨模態互動。
多模態 AI 架構的最新技術的著名例子包括用於圖像字幕的網狀記憶體 Transformer (M2 Transformer)，它將 Transformer 的強大功能與一種新型的基於記憶體的機制相結合，以提高圖像編碼和語言生成。另一個例子是來自 Meta AI 的 ImageBind 模型，它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 AI 領域的不斷發展，我們可以期望看到更多創新和通用的架構，這些架構可以無縫整合和處理廣泛的資料來源，為開發真正的通才 AI 系統鋪平道路。
總結
人工智慧的世界處於不斷變化的狀態，新的、令人興奮的架構正在快速湧現。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，AI 的格局不斷發展，帶來了新的可能性和挑戰。
在本文中，我們探討了這些前沿架構的關鍵特性、優勢和應用，以及多模態 AI 的新興趨勢。隨著我們繼續推進人工智慧領域的潛力界限，顯然未來將會有更多卓越的進展，從而改變我們與周圍世界互動和理解的方式。
無論您是經驗豐富的 AI 愛好者，還是剛開始探索這個迷人領域，本文都為您提供了最新進展的詳細且易於理解的概述，使您具備知識和見解來駕馭不斷發展的人工智慧領域。
