Facebook совершенствует модели ИИ для анализа видео

Facebook в своем блоге поделился деталями двух внутренних проектов искусственного интеллекта, направленных на создание более мощных обучаемых моделей.

С проектом Learning from Videos, компания будет обучать свои ИИ-системы на немаркированных видеороликах, созданных пользователями. Это позволит нейросетям учиться на глобальных потоках общедоступных видео, охватывающих почти все страны и сотни языков.

Обычно исследователи обучают модели ИИ с помощью наборов данных, в которых отдельные файлы вручную помечаются описательными метками. Такое обучение с наставником (supervised learning) ограничивает размер тренировочного набора данных и мешает реализовать весь потенциал моделей машинного обучения.

«Наши системы ИИ не только улучшат точность, но и смогут адаптироваться к нашему быстро меняющемуся миру, распознавать нюансы и визуальные подсказки в разных культурах и регионах», — пишут исследователи Facebook. Компания использует ИИ для выполнения различных задач, от рекомендации контента до применения политик в соцсетях.

Новый подход, называемый обучение с самоконтролем (self-supervised learning), Facebook уже опробует в функции Instagram Reels — для рекомендации видео, схожих с теми, которые пользователи просматривали недавно.

Вторым из представленных проектов стал TimeSformer. В его рамках создаётся первая модель ИИ для обработки видео, построенная полностью на «Трансформерах» — высокоэффективных обучаемых моделях, разработанных для анализа текста. Благодаря этой технологии, как утверждает Facebook, TimeSformer расходует в 10 раз меньше вычислительных ресурсов, чем традиционные модели, и обучается в три раза быстрее их.

Другим преимуществом TimeSformer является возможность тренировать алгоритм на видеоклипах длиной до нескольких минут: лучшие сверточные нейросети (CNN) сегодня способны работать с видеофрагментами всего в несколько секунд. Таким образом теперь появляется реальная возможность научить ИИ понимать сложные действия, разворачивающиеся в видео.

Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI