- Meta ha presentato I-JEPA, un modello di intelligenza artificiale che apprende rappresentazioni astratte delle immagini piuttosto che dei pixel stessi. Questo metodo, ideato da Yann LeCun, permette di comprendere l’ambiente circostante senza intervento umano, in modo simile a come gli esseri umani acquisiscono conoscenze osservando passivamente il mondo.
- I-JEPA evita i problemi dei modelli generativi, che tendono a commettere errori cercando di riempire informazioni mancanti. Il modello di Meta prevede informazioni mancanti a un livello di astrazione più alto, eliminando dettagli inutili e apprendendo caratteristiche semantiche utili senza bisogno di costosi incrementi computazionali.
- I-JEPA ha dimostrato di poter essere addestrato rapidamente (632 milioni di parametri in 72 ore con 16 GPU A100) e senza necessità di ampliamenti di vista creati a mano. Meta prevede di estendere l’approccio a modelli più generali e applicazioni come la comprensione dei video, portando avanti la scalabilità dei metodi auto-supervisionati verso un’intelligenza di livello umano.
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Meta presenta I-JEPA, un modello che sfida l’AI generativa
Secondo l’azienda, si tratta di un passo importante verso l’applicazione e la scalabilità dei metodi auto-supervisionati per l’apprendimento di un modello generale del mondo
giornalista
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