Meta推出V-JEPA模型利用AI高效补充受遮蔽部分
最后编辑时间:2024-02-22 14:05:45 来源:未知 作者:未知 阅读量: 未知
据介绍,相关 JEPA 架构及 I-JEPA / V-JPA 模型主打“预测能力”,号称可以以“人类理解”的方式,利用抽象性高效预测生成图片 / 视频中被遮蔽的部分。
IT之家注意到,研究人员使用一系列经过遮蔽处理的特定视频训练 I-JEPA / V-JEPA 模型,研究人员要求模型利用“抽象方式”填充视频中缺失的内容,从而让模型在填充间学习场景,进一步预测未来的事件或动作,进而达到对世界更深层次的理解。
研究人员表示,这种训练方法能够让模型专注于影片的高层次概念,而“不会钻牛角尖处理下游任务不重要的细节”,研究人员举例“人类观看内含树木的影片时,不会特别关心树叶的运动方式”,因此采用这种抽象概念的模型,相对于业界竞品效率更佳。
研究人员同时提到,V-JEPA 采用一种名为“Frozen Evaluations”的设计结构,即“模型在预训练之后,核心部分不会再改变”,因此只需要在模型之上添加小型专门层即可适应新任务,具有更高普适性。返回搜狐,查看更多
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