近日,科技媒体marktechpost报道,苹果工程师与法国索邦大学合作研究显示,在多模态AI领域,从头训练的早期融合模型展现出显著优势。
当前多模态AI主要依赖后期融合策略,即将预训练的单模态模型组合使用,但这种方法难以实现真正的跨模态理解,且在大规模任务中计算资源分配复杂。
研究团队对比了早期融合与后期融合模型,发现两者性能相当,但早期融合模型在低计算预算下更高效、更易扩展。此外,专家混合(MoE)稀疏架构被证明能动态分配参数,优化不同模态处理能力,尤其在小规模模型中表现突出。实验结果表明,原生多模态模型结合稀疏架构,可能成为构建高效多模态AI系统的关键路径。这一突破为未来AI技术发展提供了新思路。
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