スイスのローザンヌ工科大学 (EPFL) と Apple によって開発された 4M フレームワークは、マルチモーダル ビジョンの基本モデルのトレーニングに効率的でスケーラブルなソリューションを提供します。このフレームワークは、Transformer テクノロジーを巧みに利用し、モダリティ固有のタガーを通じてさまざまなタイプの入力データを処理し、クロスモーダル トレーニングの多くの課題を効果的に克服します。その革新性は、トレーニング用の入力マスクとターゲット マスクの使用にあり、複数の視覚タスクで優れたパフォーマンスを示します。
スイスのローザンヌ工科大学と Apple が共同で立ち上げた 4M フレームワークは、複数のモダリティにわたって視覚の基本モデルをトレーニングするという課題を解決します。このフレームワークは、Transformer テクノロジーを使用して、モダリティ固有のタガーを通じて複数の入力モダリティを処理し、スケーラビリティと効率を向上させます。入力マスクとターゲット マスクを使用してトレーニングされた 4M は、複数の視覚タスクで優れたパフォーマンスを発揮し、大きな可能性を示します。
4M フレームワークの出現は、マルチモーダル ビジョンの基本モデル トレーニング テクノロジーにおける大きな進歩を示し、将来の人工知能アプリケーションの拡張に強固な基盤を提供します。その効率性と拡張性は、より革新的なアプリケーションの出現を促進するものであり、継続的な注目と詳細な研究に値します。