Introdução à Adaptação Multimodal
A adaptação multimodal é uma técnica de Aprendizado de máquina que permite a transferência de conhecimento entre domínios diferentes, melhorando a capacidade de generalização dos modelos. Essa técnica é fundamental em aplicações de Inteligência artificial, pois permite que os modelos se adaptem a novos ambientes e domínios sem a necessidade de treinamento adicional.
Adaptação Multimodal de Domínio (MMDA)
A Adaptação Multimodal de Domínio (MMDA) é uma técnica que visa melhorar a transferência de conhecimento entre domínios treinando um modelo em um domínio de origem rotulado que se adapte efetivamente a um domínio de destino não rotulado, apesar de mudanças de distribuição. Os desafios principais da MMDA incluem características distintas de várias modalidades e entradas ausentes entre modalidades. As técnicas utilizadas para superar esses desafios incluem Aprendizado adversarial, Aprendizado contrastivo e técnicas de interação entre modalidades.
Adaptação Multimodal no Tempo de Teste (MMTTA)
A Adaptação Multimodal no Tempo de Teste (MMTTA) se concentra na capacidade do modelo de se ajustar dinamicamente durante a inferência sem precisar de dados rotulados. O obstáculo principal da MMTTA é a escassez de dados do domínio de origem e mudanças contínuas de distribuição. As técnicas utilizadas para superar esses desafios incluem Aprendizado auto-supervisionado e estimativa de incerteza.
Generalização Multimodal de Domínio (MMDG)
A Generalização Multimodal de Domínio (MMDG) visa treinar modelos de IA que possam generalizar para domínios completamente novos sem exposição prévia. Os desafios principais da MMDG incluem a ausência de dados do domínio de destino durante o treinamento e inconsistências nas distribuições de recursos. As técnicas utilizadas para superar esses desafios incluem Desentrelaçamento de recursos e Transferência de conhecimento entre modalidades.
Adaptação de Domínio e Generalização com Modelos Fundamentais Multimodais
A adaptação de domínio e generalização com modelos fundamentais multimodais discute o uso de modelos fundamentais como CLIP (Interconexão de Linguagem e Imagem) para melhorar a adaptação de domínio e generalização de domínio. As vantagens dos modelos fundamentais incluem pré-treinamento e compreensão rica de modalidades diversas. No entanto, os desafios incluem altas demandas computacionais e restrições de adaptabilidade. As técnicas utilizadas para superar esses desafios incluem augmentação do espaço de recursos, destilação de conhecimento e geração de dados sintéticos.
Adaptação de Modelos Fundamentais Multimodais
A adaptação de modelos fundamentais multimodais trata da questão de ajustar finamente os modelos fundamentais para fins de adaptação. As técnicas utilizadas para superar esses desafios incluem Aprendizado baseado em prompt e Ajuste baseado em adaptador. Os trabalhos recentes incluem CoOp, CoCoOp, CLIP-Adaptador e Tip-Adaptador.
Em resumo, a adaptação multimodal é uma técnica fundamental em aplicações de Inteligência artificial, permitindo a transferência de conhecimento entre domínios diferentes e melhorando a capacidade de generalização dos modelos. As técnicas de adaptação multimodal incluem MMDA, MMTTA, MMDG e adaptação de domínio e generalização com modelos fundamentais multimodais. Além disso, a adaptação de modelos fundamentais multimodais é uma área de pesquisa em constante evolução, com novas técnicas e aplicações sendo desenvolvidas regularmente.
