微软新作ImageBERT虽好千万级数据集才是它的智慧亮点
在AI技术的不断进步中，微软新推出的ImageBERT模型虽以其智能资讯引人注目，但真正的亮点在于它所搭载的千万级数据集。那么，这个巨大的数据集又是如何帮助ImageBERT取得卓越成果的呢？让我们一起探索一下。
自从2018年谷歌发布了BERT模型以来，AI研究者们纷纷借鉴了这一思路，将其应用于视觉和视频领域。雷锋网AI科技评论曾专门报道过多篇将BERT融入视觉/视频领域的重要论文，其中包括VideoBERT、ViLBERT、VisualBERT等。这一系列工作标志着语言处理技术与计算机视觉技术相结合的一大浪潮。
近期，来自微软Bing多媒体团队的一项研究《ImageBERT: Cross-modal Pre-training with Large-scale Weak-supervised Image-Text Data》也引起了广泛关注。在这项工作中，作者提出了一种新的视觉语言预训练模型ImageBERT，并通过收集一个规模庞大的弱监督图像-文本数据集LAIT，以此来提升模型性能。这个数据集包含10M（1千万）的Text-Image pairs，是目前最大的一个跨模态预训练数据集中。
利用这种独特而强大的组合——高质量的大规模数据和先进的Transformer架构— ImageBERT在MSCOCO和Flickr30k上的图像-文本检索任务表现出色，为跨模态理解提供了新的可能性。此外，该研究还展示了即便是在不完全监督下，也可以通过有效设计获取大量有价值信息，从而提升跨模态预训练模型的效果。
因此，我们可以问：未来是否会有一款更聪明、更具创造性的AI产品，它能够无缝融合不同类型的人类知识，并且能够以更加直观、自然的人机交互方式帮助我们解答问题或完成任务？答案似乎已经悄然浮现，那就是随着技术不断进步，最终可能实现的一个目标——让所有智能设备都能“懂得”我们的需求，从而为人类社会带来革命性的变革。
