|
ПЕРЕДОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
FusionBrain : исследовательский проект по мультимодальному и мультизадачному обучению
Д. В. Димитровab, А. В. Кузнецовab, А. А. Мальцеваa, Е. Ф. Гончароваb a ПАО Сбербанк, Москва, Россия
b AIRI, Москва, Россия
Аннотация:
FusionBrain – это исследовательский проект, основными задачами которого являются разработка эффективных мультизадачных и мультимодальных моделей и применение их для решения широкого круга практических задач. Общая цель и идея проекта – научиться создавать модели, которые смогут как можно более эффективно извлекать дополнительные важные знания из большого количества модальностей и задач при обучении, и за счет этого лучше решать разные другие задачи. Исследования проводятся во многих модальностях: тексты, изображения, аудио, видео, языки программирования, графы (например, молекулярные структуры), временные ряды и так далее. Список решаемых задач очень большой: от классических задач CV и NLP до задач, вовлекающих разные модальности: VideoQA, Visual Commonsense Reasoning, IQ tests (эти задачи сложны даже для человека). Изучается также способность моделей решать задачи, сформулированные на естественном или визуальном языках, и даже справляться со скрытыми задачами (для которых в обучающей выборке отсутствовали примеры). Исследования сосредоточены в том числе на сокращении данных, человеческих и вычислительных ресурсов, необходимых для обучения и инференса различных моделей. В рамках данного материала мы поделимся полученными результатами в рамках исследования и разработки некоторых мультимодальных и мультизадачных архитектур.
Ключевые слова:
мультимодальность, мультизадачность, компьютерное зрение, обработка естественного языка, нейронные сети, трансформеры, фундаментальные модели, FusionBrain.
Образец цитирования:
Д. В. Димитров, А. В. Кузнецов, А. А. Мальцева, Е. Ф. Гончарова, “FusionBrain : исследовательский проект по мультимодальному и мультизадачному обучению”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 508 (2022), 146–148; Dokl. Math., 106:suppl. 1 (2022), S129–S130
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/danma351 https://www.mathnet.ru/rus/danma/v508/p146
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 84 | Список литературы: | 27 |
|