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CVPR‘24:與任務無關的多模態數據也能提升Transformer性能|港中文&騰訊

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CVPR‘24:與任務無關的多模態數據也能提升Transformer性能|港中文&騰訊

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原標題:CVPR‘24:與任務無關的多模態數據也能提升Transformer性能|港中文&騰訊
關鍵字:騰訊,數據,模型,任務,線性
文章來源:量子位
內容字數:3708字

內容摘要:


Yiyuan 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI萬萬沒想到,與任務無直接關聯的多模態數據也能提升Transformer模型性能。
比如訓練一個圖像分類模型,除了標注好類別的圖像數據集,增加視頻、音頻、點云等模態數據,也能顯著提升模型在圖像分類上的性能。
這樣一來,在AI訓練階段就可以減少與特定任務直接相關的標注數據需求,可以節省大量成本,或在數據有限的任務上提供新解決思路。
這個神奇的發現來自港中文MMLab和騰訊AI Lab的合作研究,相關論文已被CVPR 2024接收,引起廣泛關注。
從無關數據中學習有用知識具體來說,團隊提出了一種稱為多模態通路(Multimodal Pathway)的新框架。
該框架允許Transformer模型在處理特定模態的數據時,同時利用其他模態中的無關數據進行訓練,從而在不增加額外推理成本的前提下顯著提升模型性能。
多模態通路的核心技術是跨模態重參數化(Cross-Modal Re-parameterization)*。
這一技術的創新之處在于,它通過結構上的智能重組,使得模型能夠在保持原有計算成本的同時,增加從其他模態學習的能力。
對于已經被廣泛運用


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作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關注科技行業新突破

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