Последние исследования Apple показывают, что производительность визуальной модели положительно коррелирует с количеством ее параметров и объемом данных для предварительного обучения. Это исследование подтвердило правило «чем больше параметров, тем выше производительность» с помощью модели авторегрессионного изображения и успешно расширило емкость модели до миллиардов параметров, сохранив при этом ее хорошую производительность в последующих задачах. Этот прорыв обеспечивает важную теоретическую основу и новое направление исследований для повышения производительности и оптимизации будущих моделей изображений, а также закладывает прочную основу для дальнейшего развития в области искусственного интеллекта.
Исследователи из Apple подтвердили правило «чем больше параметров, тем выше производительность» визуальной модели с помощью авторегрессионной модели изображения, еще раз доказав, что по мере увеличения емкости или количества данных предварительного обучения модель может продолжать улучшать производительность. . Исследователи подтвердили, что емкость модели можно легко расширить до миллиардов параметров и в то же время она имеет хорошую производительность при выполнении последующих задач, обеспечивая новые направления исследований и идеи для будущего улучшения и оптимизации производительности модели изображения.Этот результат исследования имеет большое значение, указывая направление развития и применения будущих моделей изображений и предвещая скорое появление более производительных и мощных моделей изображений. Я считаю, что в ближайшем будущем мы увидим больше инновационных приложений, основанных на результатах этого исследования.