Meta AI 的 MILS：改变零样本多模态 AI 的游戏规则

多年来，人工智能 (AI)取得了令人瞩目的发展，但它始终存在一个根本性的限制，即无法像人类一样处理不同类型的数据。大多数 AI 模型都是单峰的，这意味着它们只专注于一种格式，如文本、图像、视频或音频。虽然这种方法足以完成特定任务，但它使 AI 变得僵化，无法将多种数据类型联系起来并真正理解上下文。

为了解决这个问题，多模态 AI 应运而生，让模型能够处理多种形式的输入。然而，建立这些系统并不容易。它们需要大量的标记数据集，这些数据集不仅难以找到，而且创建起来既昂贵又耗时。此外，这些模型通常需要针对特定任务进行微调，这使得它们资源密集，难以扩展到新领域。

Meta AI 的 Multimodal Iterative LLM Solver (MILS)就是一项改变这一现状的开发成果。与需要为每个新任务重新训练的传统模型不同，MILS 使用零样本学习来解释和处理未见过的数据格式，而无需事先接触。它不依赖预先存在的标签，而是使用迭代评分系统实时优化其输出，从而不断提高其准确性，而无需额外训练。

传统多模态 AI 的问题

多模态 AI 可以处理和整合来自不同来源的数据，从而创建统一的模型，在改变 AI 与世界互动的方式方面具有巨大的潜力。与依赖单一类型数据输入的传统 AI 不同，多模态 AI 可以理解和处理多种数据类型，例如将图像转换为文本、为视频生成字幕或从文本合成语音。

然而，传统的多模态 AI 系统面临着巨大的挑战，包括复杂性、高数据要求和数据对齐困难。这些模型通常比单模态模型更复杂，需要大量的计算资源和更长的训练时间。所涉及的数据种类繁多，对数据质量、存储和冗余提出了严峻的挑战，使得这种数据量存储成本高昂，处理成本高昂。

为了有效运作，多模态 AI 需要来自多种模态的大量高质量数据，而不同模态之间数据质量不一致会影响这些系统的性能。此外，正确对齐来自各种数据类型的有意义的数据（代表相同时间和空间的数据）非常复杂。来自不同模态的数据集成非常复杂，因为每种模态都有其结构、格式和处理要求，因此很难进行有效的组合。此外，包含多种模态的高质量标记数据集通常很少，而收集和注释多模态数据既费时又费钱。

认识到这些局限性，Meta AI 的 MILS 利用零样本学习，使 AI 能够执行从未明确训练过的任务，并在不同情境中概括知识。借助零样本学习，MILS 可以调整并生成准确的输出，而无需额外的标记数据，通过迭代多个 AI 生成的输出并通过智能评分系统提高准确性，进一步推进了这一概念。

为什么零样本学习会改变游戏规则

AI 最重要的进步之一是零样本学习，它允许 AI 模型在未经过事先特定训练的情况下执行任务或识别物体。传统的机器学习依赖于大型标记数据集来完成每项新任务，这意味着模型必须针对它们需要识别的每个类别进行明确训练。当有大量训练数据可用时，这种方法效果很好，但在标记数据稀缺、昂贵或无法获得的情况下，这种方法就变成了一项挑战。

零样本学习改变了这一现状，它使 AI 能够将现有知识应用于新情况，就像人类从过去的经验中推断意义一样。零样本模型不再仅仅依赖标记示例，而是使用辅助信息（例如语义属性或上下文关系）来跨任务进行泛化。这种能力增强了可扩展性，减少了数据依赖性，提高了适应性，使 AI 在实际应用中更加通用。

例如，如果一个传统的、仅接受文本训练的 AI 模型突然被要求描述一幅图像，那么如果没有对视觉数据进行明确的训练，它将很难完成。相比之下，像 MILS 这样的零样本模型可以处理和解释图像，而无需额外的标记示例。MILS 通过迭代多个 AI 生成的输出并使用智能评分系统完善其响应，进一步改进了这一概念。

这种方法在标注数据有限或获取成本昂贵的领域尤其有价值，例如医学成像、稀有语言翻译和新兴科学研究。零样本模型无需重新训练即可快速适应新任务，使其成为从图像识别到自然语言处理等广泛应用的强大工具。

Meta AI 的 MILS 如何增强多模态理解

Meta AI 的 MILS 为 AI 提供了一种更智能的方式来解释和改进多模态数据，而无需进行大量的再训练。它通过由两个关键组件驱动的迭代两步过程实现这一点：

生成器：大型语言模型 (LLM)，例如 LLaMA-3.1-8B，它可以对输入创建多种可能的解释。
评分器（Scorer）：预先训练的多模态模型（如 CLIP）会评估这些解释，并根据准确性和相关性对其进行排名。

该过程在反馈循环中重复，不断改进输出，直到获得最精确、最符合上下文的响应，所有这些都无需修改模型的核心参数。

MILS 的独特之处在于其实时优化。传统 AI 模型依赖于固定的预训练权重，需要对新任务进行大量重新训练。相比之下，MILS 在测试时会动态调整，根据评分器的即时反馈来改进其响应。这使得它更高效、更灵活，并且更少地依赖大型标记数据集。

MILS 可以处理各种多模式任务，例如：

图像字幕：使用 LLaMA-3.1-8B 和 CLIP 迭代细化字幕。
视频分析：使用 ViCLIP 生成连贯的视觉内容描述。
音频处理：利用 ImageBind 以自然语言描述声音。
文本到图像生成：在将提示输入到扩散模型之前对其进行增强，以获得更好的图像质量。
风格转换：生成优化的编辑提示，以确保视觉上一致的转换。

MILS 通过使用预先训练的模型作为评分机制，而不是要求专门的多模态训练，在不同任务中提供强大的零样本性能。这使其成为开发人员和研究人员的一种变革性方法，使多模态推理能够集成到应用程序中，而无需进行大量的重新训练。

MILS 如何胜过传统 AI

MILS 在几个关键领域的表现明显优于传统 AI 模型，尤其是在训练效率和降低成本方面。传统 AI 系统通常需要对每种类型的数据进行单独训练，这不仅需要大量标记数据集，而且还会产生高昂的计算成本。这种分离为许多企业带来了可访问性障碍，因为训练所需的资源可能令人望而却步。

相比之下，MILS 利用预先训练的模型并动态优化输出，从而显著降低这些计算成本。这种方法使组织能够实现高级 AI 功能，而无需承担通常与大量模型训练相关的财务负担。

此外，与现有的 AI 模型相比，MILS 在各种视频字幕基准测试中表现出较高的准确度和性能。其迭代细化过程使其能够产生比一次性 AI 模型更准确、更符合上下文的结果，而一次性 AI 模型通常很难从新数据类型生成精确的描述。通过生成器和评分器组件之间的反馈循环不断改进其输出，MILS 确保最终结果不仅是高质量的，而且还能适应每个任务的具体细微差别。

可扩展性和适应性是 MILS 的额外优势，使其有别于传统 AI 系统。由于 MILS 不需要针对新任务或数据类型进行重新训练，因此可以集成到不同行业的各种 AI 驱动系统中。这种固有的灵活性使其具有高度可扩展性和面向未来性，使组织能够随着需求的发展而利用其功能。随着企业越来越多地寻求从 AI 中获益，而不受传统模型的约束，MILS 已成为一种变革性解决方案，可在提高效率的同时在一系列应用程序中提供卓越的性能。