Facebook презентовал модульную конструкцию Pythia для зрительных и языковых мультимодальных моделей искусственного интеллекта.

Что это:

Pythia - это основа глубокого обучения, которая поддерживает многозадачность в области видения и языка. Построенный на платформе PyTorch с открытым исходным кодом от Facebook, модульная конструкция позволяет исследователям быстро создавать, воспроизводить и оценивать модели искусственного интеллекта. Pythia предназначен для визуальных и языковых задач, таких как ответы на вопросы, связанные с визуальными данными, и автоматическое создание подписей к изображениям.Pythia позволяет исследователям беспрепятственно создавать, воспроизводить и оценивать модели искусственного интеллекта.

Что он делает:

Функции включают эталонные реализации, чтобы показать, как предыдущие современные модели достигли соответствующих результатов тестов, и быстро оценить производительность новых моделей. В дополнение к многозадачности Pythia также поддерживает распределенное обучение и различные наборы данных, а также настраиваемые потери, показатели, планирование и оптимизаторы.

Почему это важно:

Pythia позволяет разработчикам сосредоточиться на более быстром прототипировании и экспериментах. Facebook надеемся, что устранение некоторых препятствий позволит программистам быстрее разработать новые способы общения людей и интеллектуальных машин. Pythia также должна помочь исследователям разработать адаптивный AI, который объединяет различные виды понимания в более контекстное мультимодальное понимание. 

Основные характеристики Pythia:

1. Многозадачность: Pythia поддерживает многозадачность и распределенное обучение.
2. Наборы данных: он также поддерживает различные встроенные наборы данных, включая VizWiz, VQA, TextVQA и VisualDialog.
3. Настройка: Эта структура поставляется с функциями настройки, такими как пользовательские потери, метрики, планирование, тензорная доска в соответствии с требованиями клиентов.
4. Оценка производительности: Pythia помогает измерять производительность новых моделей.
5. Ссылочные реализации: Pythia ссылается на некоторые реализации, чтобы показать, как предыдущие современные модели достигли соответствующих результатов тестов.

Основная цель презентации Pythia в открытом доступе - ускорить модели AI и их результаты. Все больше и больше компаний внедряют AI в свои продукты, надеясь понять своих пользователей, предоставить более качественные услуги, стать готовыми к будущему и т. д. Но, тем не менее, существует разрыв между обычными разработчиками и дорогостоящими инструментами разработки AI.

Pythia стремилась восполнить этот пробел и упростить для сообщества развитие успешных систем.