मेटा ने लेवजेपीए वीडियो मॉडल के लिए SIGReg पेश किया, जिससे FLOP दक्षता 20 गुना बढ़ गई

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मेटा ने LeVJEPA वीडियो मॉडल के लिए SIGReg पेश किया है, जिससे FLOP दक्षता 20 गुना बढ़ गई है। यह विधि ट्यूबलेट या EMA जैसी जटिल तकनीकों के बिना एक सरल हानि फ़ंक्शन का उपयोग करती है। अल्टकॉइन में खुली रुचि अभी भी उच्च है, क्योंकि प्रोजेक्ट का दावा है कि यह ओपन-सोर्स और पुनर्उत्पाद्य है। मेटाएरा शोधकर्ता VJEPA1/2 की तुलना में दक्षता में वृद्धि पर जोर देते हैं।
ME AI संदेश, मेटा शोधकर्ता यान लेकुन ने वीडियो फाउंडेशन मॉडल के प्री-ट्रेनिंग के लिए नई विधि SIGReg की घोषणा की है, जिसका संबंधित मॉडल LeVJEPA है। यह विधि सरल हानि फ़ंक्शन (sigreg + prediction) का उपयोग करती है, जिसमें tubelet, फ्रेम संकलन, EMA, stop-gradient जैसी जटिल तकनीकों की आवश्यकता नहीं होती, और VJEPA1/2 प्री-ट्रेनिंग विधियों की तुलना में 20 गुना FLOP की दक्षता में सुधार करती है। प्रोजेक्ट का दावा है कि यह ओपन सोर्स और पुनर्निर्मित करने योग्य है। (स्रोत: InFoQ)
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