Data2Vecについて

調べた時に見つけた記事。

• https://e4exp.hatenablog.com/entry/2022/02/04/175836
• https://chizaizukan.com/property/591/
• https://gigazine.net/news/20220121-meta-facebook-self-supervised-algorithm-data2vec/

Data2Vecとは

data2vecは、Meta (旧Facebook) が開発した自己教師あり学習のフレームワークです。以下がその主な特徴です。

data2vecの概要

• 画像、音声、テキストなど、様々なデータモダリティに対して同じ学習方法を適用できる統合フレームワークです[1][4]。
• 入力データの一部をマスクし、そのマスクされた入力から元の入力全体の潜在表現を予測することが目的です[1][2]。
• 従来の手法がモダリティ固有のターゲット(単語、音素、ビジュアルトークンなど)を予測していたのに対し、data2vecはモダリティに依存しない文脈化された潜在表現を予測します[1][4]。
• 標準的なTransformerアーキテクチャを使用しています[1][4]。

data2vecの利点

• 単一のアーキテクチャで複数のモダリティに対応できるため、汎用的な自己教師あり学習が可能です[1][4]。
• 主要ベンチマーク(音声認識、画像分類、自然言語処理)で従来手法と同等かそれ以上の性能を示しています[1][4]。
• data2vec 2.0では、訓練時間を大幅に短縮しながら精度を維持できることが示されています[3]。

data2vecは、Meta社内で開発された革新的な自己教師あり学習の統一フレームワークであり、様々なモダリティに対して柔軟に適用可能な点が特徴的です[1][3][4]。

Citations:

• [1] https://www.unite.ai/ja/data2vec/
• [2] https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/data2vec
• [3] https://japan.zdnet.com/article/35197565/
• [4] https://arxiv.org/abs/2202.03555
• [5] https://gigazine.net/news/20220121-meta-facebook-self-supervised-algorithm-data2vec/