Đào tạo trước đa phương thức

Đào tạo trước đa phương thức là phương pháp đào tạo hệ thống deep learning để nhận biết nhiều nguồn và phương thức dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, âm thanh, video và hình ảnh. Nó được sử dụng trong một số ứng dụng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, truy xuất thông tin và học tập không giám sát.

Ý tưởng chung đằng sau việc đào tạo trước đa phương thức là đào tạo một mô hình duy nhất trên một tập dữ liệu lớn và đa dạng. Điều này cho phép mô hình học hỏi từ nhiều phương thức, mang lại cho nó sự mạnh mẽ và linh hoạt hơn. Mô hình này tìm hiểu cách biểu diễn chung cho một số tập dữ liệu, cho phép mô hình thực hiện tốt các tác vụ như phân loại, dịch thuật và phân tích cảm tính.

Các mô hình tiên tiến nhất như BERT và GPT-3 dựa trên đào tạo trước đa phương thức. Các mô hình này được đào tạo trước trên các tập dữ liệu lớn bao gồm hình ảnh, âm thanh và văn bản. Điều này cho phép chúng nhanh chóng thích ứng với nhiều nhiệm vụ và ứng dụng khác nhau.

Ưu điểm của đào tạo trước đa phương thức nằm ở khả năng khái quát hóa trên nhiều nhiệm vụ. Do đó, nó ngày càng được sử dụng nhiều trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, truy xuất thông tin và học tập không giám sát.

Nhược điểm của đào tạo trước đa phương thức là nó đòi hỏi sức mạnh tính toán và dữ liệu nhiều hơn đáng kể so với các mô hình học máy truyền thống. Điều này có nghĩa là việc đào tạo những mô hình này thường rất tốn kém.

Đào tạo trước đa phương thức đang nhanh chóng thu hút được sự chú ý trong lĩnh vực học sâu và nhiều ngành khác nhau. Các nhà nghiên cứu cũng như nhà phát triển đều có thể hưởng lợi từ khả năng thích ứng nhanh chóng với nhiều nhiệm vụ và khả năng nhận dạng nhiều phương thức của nó. Mặc dù chi phí ban đầu để đào tạo những mô hình này có thể cao nhưng lợi ích lâu dài sẽ vượt xa những hạn chế.