Aprendizaje multimodal con predicción del siguiente token para grandes modelos multimodal

Área de la Ciencia:

• La inteligencia artificial es inteligencia artificial.
• Aprendizaje automático Aprendizaje automático.
• Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador

Sus antecedentes:

• El aprendizaje multimodal, que integra texto, imágenes y video, es un desafío clave de la IA.
• Los enfoques actuales a menudo se basan en arquitecturas especializadas como modelos de difusión o marcos de composición.
• La predicción del próximo token tiene modelos de lenguaje avanzados, pero su aplicación multimodal es limitada.

Objetivo del estudio:

• Para presentar Emu3, una nueva familia de modelos multimodales.
• Demostrar un enfoque unificado para el aprendizaje multimodal utilizando solo la predicción del siguiente token.
• Para lograr un rendimiento de vanguardia en diversas tareas multimodales.

Principales métodos:

• Los modelos de Emu3 fueron entrenados exclusivamente utilizando la predicción del siguiente token.
• Los modelos fueron evaluados en tareas de percepción y generación a través de múltiples modalidades.
• Las aplicaciones específicas incluyeron la generación de vídeo y el modelado de visión-lenguaje-acción.

Principales resultados:

• Emu3 logró un rendimiento comparable al de los modelos específicos de tareas y los sistemas emblemáticos.
• El modelo demostró capacidades de generación de vídeo de alta fidelidad.
• Emu3 realizó con éxito tareas de generación de lenguaje de visión intercaladas y tareas de manipulación robótica.

Conclusiones:

• El aprendizaje multimodal unificado es alcanzable a través de la predicción del próximo token.
• Emu3 ofrece una base sólida para la IA multimodal a gran escala.
• Este enfoque allana el camino para una inteligencia multimodal más general y unificada.