스위스 EPFL(Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne)과 Apple이 개발한 4M 프레임워크는 다중 모드 비전 기본 모델 교육을 위한 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 프레임워크는 Transformer 기술을 교묘하게 활용하고 양식별 태거를 통해 다양한 유형의 입력 데이터를 처리하여 교차 양식 훈련의 많은 과제를 효과적으로 극복합니다. 그 혁신은 교육을 위한 입력 및 대상 마스크를 사용하여 여러 시각적 작업에서 탁월한 성능을 보여주는 데 있습니다.
스위스의 Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne과 Apple이 공동으로 출시한 4M 프레임워크는 다양한 양식에 걸쳐 기본 비전 모델을 훈련하는 과제를 해결합니다. 프레임워크는 Transformer 기술을 사용하여 양식별 태거를 통해 여러 입력 양식을 처리하여 확장성과 효율성을 향상시킵니다. 입력 및 대상 마스크로 훈련된 4M은 다양한 비전 작업에서 탁월한 성능을 발휘하여 큰 잠재력을 보여줍니다.
4M 프레임워크의 등장은 다중 모드 비전 기본 모델 훈련 기술의 상당한 발전을 의미하며 미래 인공 지능 애플리케이션 확장을 위한 견고한 기반을 제공합니다. 효율성과 확장성은 보다 혁신적인 애플리케이션의 출현을 촉진할 것이며 지속적인 관심과 심층적인 연구가 필요합니다.