瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院(EPFL)與蘋果的研究人員合作開發(fā)的4M框架在人工智能領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注。該框架的核心目標(biāo)是訓(xùn)練多模態(tài)基礎(chǔ)模型，能夠跨足多個模態(tài)和任務(wù)，以提高視覺處理的可伸縮性和多樣性。在自然語言處理領(lǐng)域，大型語言模型(LLMs)的訓(xùn)練已經(jīng)變得流行，但在視覺領(lǐng)域，仍然需要創(chuàng)建同樣靈活和可擴(kuò)展的模型。為了克服這些障礙，研究團(tuán)隊提出了一種訓(xùn)練單一Transformer編碼器-解碼器的策略，該策略使用了一種名為“Massively Multimodal Masked Modeling”(4M)的方法。

　　該方法通過結(jié)合遮蔽建模和多模態(tài)學(xué)習(xí)的優(yōu)點，實現(xiàn)了強大的跨模態(tài)預(yù)測編碼能力和共享場景表示。4M通過使用模態(tài)特定的分詞器，能夠?qū)⒉煌�格式的輸入轉(zhuǎn)換成集合或序列的標(biāo)記，從而使單一Transformer可以用于文本、邊界框、圖片或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征等各種模態(tài)的訓(xùn)練。這種標(biāo)記化的方法不僅提高了模型的兼容性和可伸縮性，還避免了使用任務(wù)特定的編碼器和頭部，使得Transformer能夠在任何模態(tài)下保持完全參數(shù)共享。

　　值得注意的是，4M框架在訓(xùn)練效率方面也取得了成功。它通過利用輸入和目標(biāo)遮蔽，即從所有模態(tài)中隨機選擇少量標(biāo)記作為模型輸入和另一組作為目標(biāo)，實現(xiàn)了對大量模態(tài)的高效訓(xùn)練目標(biāo)。這種策略在防止計算成本隨模態(tài)數(shù)量增加而急劇增加的同時，還允許在不同和大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，而無需多模態(tài)/多任務(wù)注釋。

　　總的來說，4M框架通過使用多模態(tài)遮蔽建模目標(biāo)，實現(xiàn)了可控生成模型的訓(xùn)練，這使得模型能夠根據(jù)任何模態(tài)進(jìn)行條件化。這為用戶意圖的多樣表達(dá)和各種多模態(tài)編輯任務(wù)提供了可能。通過對4M框架性能的深入分析，研究團(tuán)隊展示了其在許多視覺任務(wù)和未來發(fā)展中的巨大潛力。這一研究不僅對于提高視覺處理模型的靈活性和性能至關(guān)重要，也為人工智能領(lǐng)域的未來發(fā)展提供了有益的啟示。