Apple の最新の研究では、ビジュアル モデルのパフォーマンスが、そのパラメータの量および事前トレーニング データの量と正の相関があることを示しています。この研究では、自己回帰画像モデルを通じて「パラメーターが多いほどパフォーマンスが向上する」というルールを検証し、下流のタスクで良好なパフォーマンスを維持しながら、モデルの容量を数十億のパラメーターに拡張することに成功しました。 このブレークスルーは、将来の画像モデルのパフォーマンス向上と最適化のための重要な理論的基礎と新たな研究の方向性を提供し、人工知能分野のさらなる発展のための強固な基盤も築きます。
Apple の研究者は、自己回帰画像モデルを通じてビジュアル モデルの「パラメータが多いほどパフォーマンスが向上する」というルールを検証し、事前トレーニング データの容量または量が増加するにつれてモデルのパフォーマンスが向上し続けることをさらに証明しました。 。研究者らは、モデルの容量を数十億のパラメーターに簡単に拡張できると同時に、下流のタスクで優れたパフォーマンスを発揮することを検証し、将来の画像モデルのパフォーマンス向上と最適化のための新しい研究の方向性とアイデアを提供しました。この研究結果は、将来の画像モデルの開発と応用の方向性を示し、より高性能で強力な画像モデルの到来を告げる非常に重要な成果です。近い将来、この研究結果に基づいてさらに革新的なアプリケーションが登場すると信じています。