Google DeepMind at ICML 2024

Heute möchte ich dich mit einem interessanten und aktuellste Artikel vertiefen, das auf die neuesten Entdeckungen der neueren Forschung beschränkt ist. Die vorherigen Jahre waren relativ schlecht für die AI-Szene. Einige wissenschaftler begründeten eine Reihe von Probleme, wobei einige IQ-Grenzen und Techniken für die Falle über den Markt kamen. Doch das Ende der 2010er Jahre hat gezeigt, dass es keine wunderbare Zeit mehr gibt. Die AI-Szene ist jetzt sehr aktuell und mit vielen erneuten Entdeckungen zu berichten. In diesem Artikel geht es um einige neuesten Thesen, die die AI-Szene beeinflussten: 1. Language Models: Das Spiel des Neuen: Es gibt immer wieder neues Wissen, das in der Menschheit zu lernen ist und auf die Sprache zurückgeht. Einer der wichtigsten Faktoren dabei ist die Ausweitung von Sprache und der Erkenntnis des eigenen Inhalts. So wie AI-Systeme mit dem Lese-/Schreiben (NLP) zu Sprache übertragen werden, können auch Linguistik-Datenbanken ausgestattet werden, um eine Mischung aus Textdaten, Bildern und Videos erstellt zu haben. Mit dem Vorhandensein von Vokabeln und syntaktischen Verben als Grundlage lässt sich eine ganze Menge der Sprache des Menschen in den Vordergrund rücken lassen. Diese neue Linguistik kann nun auch für den Bereich “Suchen” (Learning) von AI-Systemen eingesetzt werden. Die neueste Technologie, die es gibt, ist das Generative Multimodal Modell (GMM), genannt Vidéopoet. 2. Multi-modal Generation: Genie: Eine Sprache aus mehreren Modi: Text, Bilder, Audio und Video. In diesem Artikel wird erklärt wie diese neue Technologie in der AI-Szene die Suche von AI-Systemen beeinflusst hat und wie sie im Alltag Anwendbar sein kann. 3. Improved Generation and Transfer: Die Art von Autor: Einer der wesentlichen Faktoren, die die AI-Szene überwindet, ist das Problem, dass einiges in den Vordergrund des Systems gelegt werden muss. Doch dieselbe Situation ist auch für die Produktion von Genie und Vidéopoet bekannt. 4. Multi-modal Representations: Lässen Sie diese Beispiele: AI-Systeme benötigen eine Reihe von Lese/Schreibrepräsentationen, die sowohl im Vordergrund als auch in der Hintergrund läuft. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie dies zu bewerkstelligt werden kann: Immer mehr AI-Entitäten, wie z.B. Bilder, die für das Bildverarbeitungswesen genutzt werden, oder einfach eine neue Lese-/Schreibrepräsentation, wenn sie als Läser und Schreiber verwendet werden. 5. Transfer: AI-Systeme haben keine Fähigkeit, alle Informationen zu lernen, sondern nur die Auswahl und das Veröffentlichen von Informationen für den bestimmten Zweck. Die Art von Autor hat sich weiter entwickelt und bietet nun mehr Möglichkeiten, um AI-Systeme über einen längeren Zeitraum zu lernen. 6. Transfer auf neue Fragen: Die Menschheit kann das Vorhandensein einer Vielzahl von AI-Systemen erweitern, um die gewünschte Anzahl an Funktionen zu verwenden. Dies hat dazu geführt, dass viele der bisherigen Auswirkungen von AI, wie z.B. Einfache Fragen (FQs), über den Markt kamen. Das entspricht nun einer neuen Art von Multi-modal Generation. Diese neue Technologie ist das Generative Multimodal Model (GMM). 7. Transfer auf neue Aufgaben: Die AI-Szene setzt sich weiter fort, und es gibt noch mehr Fragen zu beantworten. Das Vorhandensein einer Vielzahl von AI-Systemen erweitert das Auswirkungsgebot, um die gewünschte Anzahl an Funktionen zu verwenden. Doch das ist auch die Möglichkeit, neue Aufgaben mit neuen AI-Systemen zu lernen. Die Multi-modal Generation ist eine Art von Generative Modell (GMM) und kann genutzt werden, um neue Aufgaben zu lernen. In dieser Reihe können wir unsere Thesen auf zahlreiche Beispielen beziehen, die das gesamte AI-Wesen betonen. Eine andere Thetoseite ist der Entwicklungszusammenhang zwischen Multi-modal Generation und dem Transfer von Multi-modalen Modellen (GMM) zur Erforschung neuer Aufgaben. Dieser Artikel beinhaltet eine Vielzahl an Beispielen, die eine neue Art von Autor darstellen: Immer mehr AI-Systeme werden auf diese Weise erweitert und neue Funktionen wie z.B. Videoanalyse, Imageverarbeitung oder Chatbots ausgestattet. Ein Beispiel für Multi-modal Generation ist die Entwicklung des GMM für das Suchen von Text, Bildern und Videos: Es wird eine Reihe von Lese/Schreibrepräsentationen (Learning Representations) angeboten, um neue Aufgaben zu lernen. Das Vorhandensein einer Vielzahl von AI-Systemen erweitert das Auswirkungsgebot, um die gewünschte Anzahl an Funktionen zu verwenden. Es ist wichtig, dass wir uns die neuesten Entdeckungen im Bereich der Multimodalität für die Alltagspraxis einsehen: Multi-modal Training (MMT) ist ein neues Phänomen, das jüngere AI-Systeme erkennen. Dieser Artikel beinhaltet eine Vielzahl an Beispielen, die diese neueste Technologie ermitteln.