ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาโลกได้เห็นพลังของโมเดลรากฐานโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ผ่านการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลอันยิ่งใหญ่ที่ทำงานทั่วไปให้เสร็จสมบูรณ์รวมถึงการสนทนากับมนุษย์เช่นในกรณีของ Chatgpt แต่โมเดลพื้นฐานที่นำไปสู่ระบบชีวภาพคืออะไร?
รายงานใหม่จากสถาบันวิจัย IDIAP ที่ตั้งอยู่ในสวิตเซอร์แลนด์ให้ภาพรวมของการวิจัยในปัจจุบันเกี่ยวกับการใช้แบบจำลองพื้นฐานในชีวภาพ ที่กระดาษชื่อเรื่องแบบจำลองพื้นฐานและชีวภาพ: การสำรวจและมุมมองนอกจากนี้ยังสรุปความก้าวหน้าที่สามารถนำมาใช้กับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับชีวภาพเช่นความแม่นยำในการรับรู้และเพิ่มความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว
“ สำหรับความรู้ของเราบทความนี้เป็นการสำรวจครั้งแรกที่ตรวจสอบการประยุกต์ใช้แบบจำลองพื้นฐานในชีวภาพ” Sébastien Marcel นักวิจัยอาวุโสของสถาบันวิจัย IDIAPประกาศบน LinkedIn ในวันพฤหัสบดี
นอกเหนือจาก Marcel แล้วบทความยังได้ร่วมเขียนโดย Hatef Otroshi นักวิจัยหลังปริญญาเอกที่สถาบัน
ขณะนี้มีการทดสอบแบบจำลองพื้นฐานในโดเมนที่แตกต่างกันรวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์การประมวลผลเสียงและการประมวลผลแบบหลายโหมด ตัวอย่างเช่นการศึกษาบางอย่างได้แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่หลายรูปแบบที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้วเช่น GPT-4 สามารถทำได้และข้อมูลไอริสโดยไม่ต้องปรับแต่งเพิ่มเติม
เกณฑ์มาตรฐานหลายอย่างแสดงให้เห็นว่าแบบจำลองพื้นฐานที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนจะมีประสิทธิภาพสำหรับงานไบโอเมตริกซ์ในขณะที่เอกสารบางฉบับพยายามปรับแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับปัญหาไบโอเมตริกซ์ นักวิจัยคนอื่น ๆ ได้ใช้การเรียนรู้ด้วยตนเองเพื่อเรียนรู้การเป็นตัวแทนไบโอเมตริกซ์จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับและประเมินแบบจำลองสำหรับงานดาวน์สตรีม
อย่างไรก็ตามการวิจัยยังเน้นถึงข้อ จำกัด ในการใช้แบบจำลองพื้นฐานในชีวภาพ
“ เราสามารถจินตนาการถึงการทำงานในอนาคตได้มากขึ้นในการพัฒนาโมเดลรากฐานไบโอเมตริกซ์ด้วยแอพพลิเคชั่นที่กว้างขึ้นและประสิทธิภาพที่ดีขึ้นสำหรับงานไบโอเมตริกซ์ที่แตกต่างกัน” กระดาษบันทึก
สถาบันวิจัย IDIAP กำลังจัดประชุมเชิงปฏิบัติการครั้งแรกที่สำรวจรูปแบบพื้นฐานสำหรับงานการจดจำใบหน้าและท่าทางภายใต้ชื่อ International Workshop on Foundation ภาษาขนาดใหญ่หลายรูปแบบและแบบจำลองการกำเนิดสำหรับการจดจำใบหน้าและท่าทาง (FM & LLM & GM2025- การประชุมเชิงปฏิบัติการจะจัดขึ้นในระหว่างการประชุม IEEE Conference เกี่ยวกับการรับรู้ใบหน้าอัตโนมัติและการรับรู้ท่าทางระหว่างวันที่ 27 ถึง 29 พฤษภาคม
นอกเหนือจากการประชุมเชิงปฏิบัติการแล้วหัวข้อจะมีการหารือกันที่ระหว่างวันที่ 19 ถึง 20 พฤษภาคมจัดโดยสถาบันพร้อมกับสมาคมยุโรปเพื่อชีวภาพ () และศูนย์วิจัยเทคโนโลยีการระบุตัวตน (-
หัวข้อบทความ
------
