要點:

1. Transformers是人工智能領(lǐng)域最重要的創(chuàng)新之一，通過自注意機(jī)制實現(xiàn)并行處理，從而能夠捕捉信息序列中的隱藏關(guān)系，加速訓(xùn)練并提高性能。

2. 通過跨模態(tài)任務(wù)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語言和視覺等領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的潛力，能夠集成不同感官輸入，取得出色的性能。

3. 最新研究表明，多模態(tài)神經(jīng)元在Transformer模型中出現(xiàn)，可以處理圖像和文本信息，對于實現(xiàn)多模態(tài)理解具有重要作用，對于游戲策略預(yù)測到蛋白質(zhì)設(shè)計等多個任務(wù)具有廣泛的應(yīng)用前景。

站長之家（ChinaZ.com）9月28日 消息:近年來，Transformers成為了人工智能領(lǐng)域最重要的創(chuàng)新之一。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)于2017年推出，徹底改變了機(jī)器理解和生成人類語言的方式。

與它們的前身不同，Transformers依靠自注意機(jī)制并行處理輸入數(shù)據(jù)，使它們能夠捕捉信息序列中的隱藏關(guān)系和依賴性。這種并行處理能力不僅加速了訓(xùn)練時間，還為開發(fā)具有高度復(fù)雜性和性能的模型打開了道路，比如著名的ChatGPT。

論文地址:https://arxiv.org/pdf/2308.01544.pdf

近年來，我們已經(jīng)看到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各種任務(wù)中的出色表現(xiàn)。它們改變了語言任務(wù)、視覺任務(wù)等領(lǐng)域。但真正的潛力在于跨模態(tài)任務(wù)，它們整合了各種感覺模態(tài)，如視覺和文本。這些模型已經(jīng)通過額外的感覺輸入進(jìn)行增強(qiáng)，在需要理解和處理來自不同信息源的任務(wù)上取得了令人印象深刻的性能。

這一研究揭示了深度網(wǎng)絡(luò)中個體單元內(nèi)部運(yùn)作的豐富信息。正如圖像分類器中的卷積單元可以檢測顏色和圖案，隨后的單元可以識別物體類別一樣，Transformers中出現(xiàn)了多模態(tài)神經(jīng)元。這些神經(jīng)元對具有相似語義的圖像和文本具有選擇性。

此外，即使視覺和語言分別學(xué)習(xí)，多模態(tài)神經(jīng)元仍然可以出現(xiàn)。它們能夠有效地將視覺表示轉(zhuǎn)化為連貫的文本。這種在不同模態(tài)之間對齊表示的能力具有廣泛的影響，使語言模型成為各種需要序列建模的任務(wù)的強(qiáng)大工具，從游戲策略預(yù)測到蛋白質(zhì)設(shè)計。這一研究不僅揭示了多模態(tài)模型的內(nèi)部機(jī)制，還為機(jī)器跨模態(tài)理解和生成提供了深刻的見解。這有望推動人工智能在多模態(tài)智能應(yīng)用中的發(fā)展。

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