«`html
Проблема и решение
Основная задача в развитии классификации и извлечения информации на основе глубокого обучения заключается в получении надежных представлений без необходимости в повторном обучении или размеченных данных. Множество приложений зависит от предварительно обученных моделей, но такие модели часто не учитывают специфические детали для оптимальной работы. Разработка метода, который улучшает производительность фиксированных представлений без повторного обучения, станет важным вкладом в эту область.
Новые подходы
Исследователи из Университета Амстердама и valeo.ai разработали метод под названием FUNGI (Features from UNsupervised GradIents), который улучшает замороженные эмбеддинги, используя информацию градиентов из методов самообучения. Этот метод адаптивен и может применяться к любой предварительно обученной модели без изменения ее параметров.
Этапы работы FUNGI
Метод FUNGI работает в три основных этапа:
- Извлечение градиентов: вычисление градиентов с использованием последних скрытых слоев моделей Vision Transformer.
- Снижение размерности: сопоставление высокоразмерных градиентов с целевой размерностью с помощью бинарной случайной проекции.
- Конкатенация: объединение градиентов с эмбеддингами и дальнейшее сжатие с помощью PCA.
Преимущества FUNGI
FUNGI значительно улучшает результаты на различных тестах, включая визуальные, текстовые и аудио наборы данных. В задачах классификации kNN метод показывает относительное увеличение на 4.4% по сравнению со всеми моделями ViT. В условиях недостатка данных метод также демонстрирует увеличение точности на 2.8%.
Заключение
FUNGI предлагает эффективный способ улучшения эмбеддингов предварительно обученных моделей, сохраняя производительность на высоком уровне без повторного обучения. Адаптивность и вычислительная эффективность делают его значительным достижением в области обучения представлениям, что позволяет эффективно использовать ИИ в условиях ограниченных ресурсов и данных.
Как ваш бизнес может использовать ИИ
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и где возможно применение автоматизации.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Дополнительная информация
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале.
Попробуйте AI Sales Bot. Это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании!
«`
