Многомодальный искусственный интеллект: революция в обработке данных с помощью раннего объединения
Многомодальный искусственный интеллект сталкивается с фундаментальными проблемами при эффективной одновременной интеграции и обработке различных типов данных. Современные методологии в основном опираются на стратегии позднего объединения (late-fusion), при которых отдельно предварительно обученные унимодальные модели объединяются, например, к языковым моделям добавляются кодировщики зрения. Этот подход, хотя и удобен, поднимает критические вопросы об оптимальности для истинного многомодального понимания. … Читать далее