Мультимодальное обучение

Мультимодальное обучение (англ. Multimodal Learning) — подход в машинном обучении, который использует данные из различных источников или модальностей, таких как текст, изображение, аудио и видео. Цель мультимодального обучения состоит в том, чтобы объединить информацию из различных источников для улучшения понимания и выполнения задач, что ведёт к более эффективным и точным моделям.^[1]

Фьюжн данных

Процесс объединения данных из различных модальностей для формирования единого представления называется фьюжн данных. Существует несколько подходов к фьюжн данных:

• Ранний фьюжн (early fusion) — объединение данных на начальном этапе обработки.
• Поздний фьюжн (late fusion) — объединение результатов анализа отдельных модальностей на завершающем этапе.
• Гибридный фьюжн (hybrid fusion) — комбинирование раннего и позднего подходов.^[1]

Архитектуры мультимодальных моделей

Для реализации мультимодального обучения используются различные архитектуры нейронных сетей и алгоритмы:

• Конкатенация признаков — объединение признаков из разных модальностей в единый вектор.
• Аттеншн-механизмы — использование внимания для взвешивания информации из разных модальностей.
• Генеративные модели — такие как VAE и GAN, которые могут генерировать данные на основе мультимодальных входных данных.^[2]

Применение

Обработка естественного языка и компьютерное зрение

Мультимодальные модели широко применяются в задачах, где необходимо объединение текстовой и визуальной информации, например:

• Визуальный вопрос-ответ (Visual Question Answering, VQA) — модели, способные отвечать на вопросы о содержимом изображений.
• Имидж-кэпшнинг (Image Captioning) — генерация текстового описания на основе изображения.^[2]

См. также

• Машинное обучение
• ChatGPT