🧠 Сегодня хотелось бы поделиться с вами размышлениями о self-supervised learning (SSL) - одном из ключевых ингредиентов последних прорывов в области искусственного интеллекта.
SSL позволяет моделям обучаться на огромных объемах неразмеченных данных, что расширило возможности глубокого обучения во многих областях. Сегодня SSL лежит в основе передовых моделей в обработке естественного языка (например, перевод и большие языковые модели), аудио (например, data2vec) и компьютерного зрения (например, модель SEER, обученная на миллиарде изображений, и DINOv2).
Однако, обучение SSL моделей напоминает приготовление гурманского блюда - это сложное искусство с высоким порогом вхождения. Для успешного "рецепта" SSL требуется правильный подход к выбору задач и тщательно отобранные гиперпараметры.
Недавно была опубликована новая "Self-Supervised Learning Cookbook", которая представляет собой практическое руководство для исследователей и специалистов AI по освоению SSL и экспериментированию с его возможностями. В книге также содержатся советы и хитрости от более чем дюжины авторов из разных университетов и известных исследователей из Meta AI, таких как Yann LeCun.
Благодаря этому руководству, исследователи смогут освоить базовые техники и принципы SSL, а также получить доступ к рекомендациям по выбору гиперпараметров, архитектур и оптимизаторов. Это поможет им успешно реализовать методы SSL и продолжать двигать данное направление вперед.
Paper: https://arxiv.org/abs/2304.12210
#ai #ssl #gpt #llm