BEiT：图像Transformer的BERT预训练

"BEiT: BERT 预训练图像变换器PPT" BEiT（BERT Pre-Training of Image Transformers）是一种新兴的预训练模型，它借鉴了自然语言处理领域非常成功的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的预训练策略，并将其应用到计算机视觉（CV）领域，特别是图像理解任务上。BEiT的目标是利用大量的未标注图像数据进行自监督学习，以生成强大的视觉表示，这些表示可以进一步用于各种下游的CV任务，如图像分类、目标检测等。 BEiT的工作原理与BERT类似，都是基于Transformer架构。在BERT中，模型通过预测被随机掩码的单词来学习语言的上下文表示。而在BEiT中，图像被转化为离散的视觉令牌，模型则需要预测这些令牌，这一过程称为“图像掩码语言模型”（Image Masked Language Modeling）。这种预训练方法使模型能够捕捉到图像的全局结构和语义信息，而无需依赖任何人工标注的数据。 预训练模型已成为人工智能领域的新范式，尤其在自监督学习（self-supervised learning）的推动下。预训练模型在大量无标注数据上进行训练，形成通用的特征表示，然后针对特定任务进行微调。这种方法极大地降低了对每个任务特定标签数据的依赖，甚至在少量或零样本标注的情况下也能取得良好的效果。 过去一年的关键词包括更大的模型（如WuDao2.0和M6）、混合专家模型（Mixture-of-Experts, MOE）以及密集模型。这些发展表明，Transformer架构正逐渐成为跨领域的标准骨干网络，涵盖了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别等多个AI领域。同时，自我监督的预训练任务也在不同模态间融合，例如从语言到视觉、音频的生成。 随着技术的发展，多模态预训练模型正在涌现，它们能够处理多种类型的数据，如文本、图像和声音，以实现更加综合和智能的应用。BEiT作为这一趋势的一部分，展示了预训练模型在CV领域的巨大潜力，有望推动计算机视觉领域向更少依赖标注数据、更多依赖模型泛化能力的方向发展。未来，BEiT和类似方法可能会促进跨领域的AI模型进一步融合，从而在更多的应用中实现更好的性能。