Naukowcy z ETH Zurich i TUM wyjaśniają kluczowe aspekty adaptacji i uogólniania sztucznej inteligencji multimodalnej

Postęp w dziedzinie adaptacji i uogólniania modeli multimodalnych w sztucznej inteligencji

Nie ulega wątpliwości, że sztuczna inteligencja (AI) rozwija się w zawrotnym tempie w różnych dziedzinach. Jednak aby dokładnie ocenić jej postępy, należy wziąć pod uwagę nie tylko skuteczność modeli, ale także ich zdolność do adaptacji i uogólniania w specyficznych obszarach. Adaptacja dziedzinowa (Domain Adaptation – DA) oraz Uogólnianie dziedzinowe (Domain Generalization – DG) to dwa kluczowe zagadnienia, które przyciągają uwagę badaczy na całym świecie.

W obliczu ograniczonej dostępności wysokiej jakości danych treningowych oraz kosztów procesu uczenia modeli, istotne staje się projektowanie takich systemów, które potrafią skutecznie działać w nowych, nieznanych wcześniej domenach. Dotychczasowe badania w zakresie DA i DG koncentrowały się głównie na danych jednorodnych, takich jak obrazy czy serie czasowe. Jednak wraz z rozwojem dużych zbiorów danych multimodalnych pojawia się potrzeba stworzenia rozwiązań, które będą w stanie radzić sobie z adaptacją i uogólnianiem na różnych modalnościach. W niniejszym artykule przyjrzymy się najnowszym osiągnięciom w zakresie Multimodalnej Adaptacji Dziedzinowej (MMDA) i Multimodalnego Uogólniania Dziedzinowego (MMDG).

—

Kluczowe aspekty badawcze w MMDA i MMDG

Badacze z ETH Zurich oraz Technische Universität München (TUM) przeprowadzili szeroko zakrojony przegląd dotyczący postępów w adaptacji i uogólnianiu modeli multimodalnych. Ich analiza obejmuje pięć kluczowych tematów, które mają fundamentalne znaczenie dla dalszego rozwoju tej dziedziny:

1. Multimodalna adaptacja dziedzinowa

Celem tej techniki jest poprawa transferu wiedzy pomiędzy domenami, czyli trenowanie modelu na oznaczonych danych z jednej domeny i skuteczne jego dostosowanie do nowej, nieoznaczonej domeny docelowej, mimo różnic w rozkładach danych. Głównym wyzwaniem jest różnorodność i odmienność modalności oraz brak pełnych danych wejściowych we wszystkich modalnościach.

Aby sprostać tym wyzwaniom, naukowcy opracowali rozwiązania oparte na:
– Uczeniu kontrastowym,
– Uczeniu kontradyktoryjnym (adversarial learning),
– Technikach interakcji między modalnościami.

Do istotnych osiągnięć w tej dziedzinie należą frameworki MM-SADA oraz xMUDA, które umożliwiają skuteczniejsze łączenie i adaptację informacji pochodzących z różnych modalności.

2. Adaptacja w czasie testowania dla danych multimodalnych

W przeciwieństwie do klasycznej adaptacji dziedzinowej, która odbywa się przed wdrożeniem modelu, Multimodalna Adaptacja w Czasie Testowania (MMTTA) koncentruje się na dynamicznej samoadaptacji modeli podczas ich działania, bez konieczności korzystania z oznaczonych danych.

Największym wyzwaniem w tej dziedzinie jest ograniczona liczba danych źródłowych oraz ciągłe zmiany w rozkładzie danych, które sprawiają, że ponowne trenowanie modelu za każdym razem jest niepraktyczne. W celu rozwiązania tego problemu badacze wykorzystali:
– Techniki samonadzorowanego uczenia się,
– Metody estymacji niepewności.

Do kluczowych osiągnięć w MMTTA należą algorytmy READ (Reliability-Aware Attention Distribution) oraz Adaptive Entropy Optimization (AEO).

3. Multimodalne uogólnianie dziedzinowe

Multimodalne Uogólnianie Dziedzinowe (MMDG) dąży do trenowania modeli AI, które mogą skutecznie działać w zupełnie nowych domenach, nie mając wcześniej dostępu do ich danych.

Podobnie jak w przypadku poprzednich zagadnień, brak danych docelowych w czasie treningu stanowi istotne wyzwanie. Dodatkowo, różnice w rozkładach cech sprawiają, że trudno jest nauczyć modele reprezentacji, które są niezależne od domeny.

Aby temu zaradzić, badacze opracowali techniki takie jak:
– Oddzielanie cech (Feature Disentanglement),
– Transfer wiedzy między modalnościami (Cross-Modal Knowledge Transfer).

Do ważnych innowacji w tej dziedzinie należą algorytmy SimMMDG oraz MOOSA.

4. Wykorzystanie modeli bazowych w adaptacji i uogólnianiu

W ostatnich latach dużą popularność zyskały modele bazowe (foundation models), takie jak CLIP, które dzięki wcześniejszemu treningowi na dużych zbiorach danych wykazują bogatą znajomość różnych modalności.

Choć modele te wydają się idealnym rozwiązaniem dla problemów DA i DG, ich zastosowanie wiąże się z dużymi wymaganiami obliczeniowymi oraz ograniczoną możliwością adaptacji do specyficznych domen.

W celu rozwiązania tych problemów badacze zaproponowali metody takie jak:
– Augmentacja przestrzeni cech (Feature-Space Augmentation),
– Destylacja wiedzy (Knowledge Distillation),
– Generowanie syntetycznych danych (Synthetic Data Generation).

Dobrym przykładem praktycznego zastosowania tych metod są techniki CLIP-based feature augmentation oraz diffusion-driven synthetic data generation.

5. Dostosowanie modeli bazowych do nowych domen

Dostosowanie modeli bazowych do specyficznych zastosowań wymaga skutecznych metod fine-tuningu, które jednocześnie zminimalizują koszty obliczeniowe i ograniczenia wynikające z braku danych domenowych.

Do najważniejszych podejść w tej dziedzinie należą:
– Uczenie oparte na promptach (Prompt-Based Learning) – implementowane w modelach CoOp i CoCoOp,
– Dostrajanie za pomocą adapterów (Adapter-Based Tuning) – stosowane w rozwiązaniach CLIP-Adapter oraz Tip-Adapter.

—

Podsumowanie

Zagadnienia adaptacji i uogólniania modeli AI w kontekście danych multimodalnych stanowią jedno z największych wyzwań współczesnej sztucznej inteligencji. W artykule przedstawiono pięć kluczowych obszarów badawczych w tej dziedzinie, począwszy od klasycznych podejść opartych na augmentacji, aż po wykorzystanie modeli bazowych do efektywnego transferu wiedzy.

Przyszłość tej dziedziny będzie koncentrować się na opracowywaniu jeszcze bardziej wydajnych i odpornych na zmiany frameworków, które będą w stanie samodzielnie dostosowywać się do nowych warunków. Celem jest stworzenie modeli zdolnych do efektywnej nauki bez potrzeby dostępu do oznaczonych danych z domeny docelowej, co otworzy nowe możliwości w zastosowaniach AI w rzeczywistych scenariuszach.