Multimodales Vortraining ist eine Methode der Datenvorverarbeitung, die mehrere Datenformen verwendet, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren. Dies kann sowohl auf NLP-Aufgaben (Natural Language Processing) als auch auf Computer-Vision-Aufgaben angewendet werden. Es hilft, Deep-Learning-Modelle aus einem begrenzten Trainingsdatensatz zu trainieren, indem es unbeschriftete Daten aus verschiedenen Quellen wie Bildern und Text nutzt. In diesen Fällen können die Modelle aus diesen verschiedenen Datentypen lernen, wodurch möglicherweise die Menge der benötigten Trainingsdaten reduziert und die Ergebnisse verbessert werden.
Im NLP kann multimodales Vortraining verwendet werden, um allgemeine Sprachverständnismodelle wie BERT und GPT-2 zu erstellen. Diese Modelle können die Sprachstruktur verschiedener Sätze und Kontexte sowie die Beziehungen zwischen Wörtern lernen, indem sie Darstellungen aus Text, Bildern und mehr kombinieren. Dies hilft dem Modell, die Bedeutung von Wörtern und ihre Verwendung in verschiedenen Kontexten zu verstehen, um eine bessere Vorhersage zu ermöglichen oder eine aussagekräftigere natürliche Sprache zu generieren.
Beim maschinellen Sehen kann multimodales Vortraining verwendet werden, um Modellen dabei zu helfen, allgemeine visuelle Hinweise wie Formen, Texturen und Farben zu lernen. Dies hilft dem Modell, Objekte in einer Szene zu erkennen und sie als Teil eines größeren Kontexts einzuordnen. Durch die Kombination verschiedener Datenformen kann das Modell verstehen, wie verschiedene Elemente in der Szene miteinander verbunden sind, um eine genaue Vorhersage zu gewährleisten.
Durch den Einsatz multimodaler Pre-Trainings können Deep-Learning-Modelle aus begrenzten Trainingsdaten effektiver trainiert werden. Dies wiederum kann die Trainingszeit verkürzen und die Gesamtleistung des Modells verbessern.
