설명
Microsoft에서 개발한 UniLM 프로젝트는 광범위한 작업, 언어 및 모달리티에 걸친 대규모 자체 지도 사전 학습에 중점을 둡니다. 이 이니셔티브는 일반성, 기능성, 효율성 및 전이성을 갖춘 기반 모델을 구축하여 인공 지능의 경계를 넓히는 것을 목표로 합니다.
UniLM의 핵심 철학은 다양한 AI 도메인의 통합을 강조하는 "빅 컨버전스(Big Convergence)"입니다. 언어 이해 및 생성, 다국어 처리(100개 이상의 언어 지원), 텍스트와 이미지, 오디오 또는 문서 레이아웃을 결합한 멀티모달 학습과 같은 작업에 대한 사전 학습을 촉진합니다. 이 프레임워크는 모델 개발에 대한 통합된 접근 방식을 제공하여 다목적 AI 시스템을 구축할 수 있도록 합니다.
이 프로젝트는 수천 개의 레이어로 확장 가능한 DeepNet과 같은 트랜스포머 기반 모델, 1비트 트랜스포머를 위한 BitNet을 포함한 광범위한 모델과 아키텍처를 포괄합니다. 또한 텍스트 중심 이미지의 기계 독해를 위한 리터러시 모델인 Kosmos-2.5와 범용 멀티모달 기반 모델인 BEiT-3과 같은 멀티모달 모델도 포함합니다. 음성 처리를 위해 WavLM 및 VALL-E와 같은 모델이 제공되며, 문서 AI는 LayoutLM 제품군 모델로 처리됩니다.
UniLM은 시퀀스-투-시퀀스 파인튜닝 및 공격적 디코딩을 위한 툴킷과 트랜스포머 기반 OCR을 위한 TrOCR과 같은 애플리케이션도 제공합니다. 이 프로젝트는 적극적으로 유지 관리 및 업데이트되며, 새로운 모델과 연구 기여가 자주 릴리스됩니다. NLP, 컴퓨터 비전, 음성 처리 및 멀티모달 AI 분야의 연구원 및 개발자에게 귀중한 리소스로 활용되어 기반 모델 및 일반 AI 분야의 혁신을 촉진합니다.
Microsoft UniLM 하이라이트
대규모 자체 지도 사전 학습 프레임워크
작업, 언어 및 모달리티 전반에 걸친 사전 학습 지원
NLP, 비전, 음성 및 멀티모달 AI를 위한 기반 모델 포함
파인튜닝 및 디코딩을 위한 툴킷 제공
범용 AI 모델 개발 지원
멀티모달 이해 및 생성 연구 촉진
다국어 처리를 위한 모델 제공
특수 모델을 통한 문서 AI 작업 지원
빈번한 업데이트 및 새 릴리스를 통한 적극적인 개발
GitHub에서 호스팅되는 오픈 소스 프로젝트
Microsoft UniLM 시작하기
모델 액세스: 사용 가능한 사전 학습 모델 및 코드를 위해 GitHub 리포지토리를 탐색합니다.
환경 설정: PyTorch 및 Hugging Face Transformers를 포함한 필요한 종속성을 설치합니다.
API를 통한 통합: 제공된 코드 예제를 사용하여 추론 또는 파인튜닝을 위해 모델을 로드하고 실행합니다.
모델 파인튜닝: 사용자 지정 데이터셋을 사용하여 특정 다운스트림 작업에 사전 학습된 모델을 조정합니다.
아키텍처 실험: DeepNet, BitNet, BEiT-3과 같은 다양한 모델 아키텍처를 탐색합니다.
애플리케이션 개발: NLP, 비전 및 음성에서 UniLM의 기능을 활용하는 AI 기반 애플리케이션을 구축합니다.
Microsoft UniLM의 사용 사례
- 멀티모달 이해
- 다국어 NLP
- 문서 AI
- 음성 처리
- 기반 모델 연구
- 크로스링구얼 전이 학습
- 생성형 AI
