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原标题：CVPR‘24：与任务无关的多模态数据也能提升Transformer性能｜港中文&腾讯关键字：腾讯,数据,模型,任务,线性
文章来源：量子位
内容字数：3708字内容摘要：
Yiyuan 投稿量子位 | 公众号 QbitAI万万没想到，与任务无直接关联的多模态数据也能提升Transformer模型性能。
比如训练一个图像分类模型，除了标注好类别的图像数据集，增加视频、音频、点云等模态数据，也能显著提升模型在图像分类上的性能。
这样一来，在AI训练阶段就可以减少与特定任务直接相关的标注数据需求，可以节省大量成本，或在数据有限的任务上提供新解决思路。
这个神奇的发现来自港中文MMLab和腾讯AI Lab的合作研究，相关论文已被CVPR 2024接收，引起广泛关注。
从无关数据中学习有用知识具体来说，团队提出了一种称为多模态通路（Multimodal Pathway）的新框架。
该框架允许Transformer模型在处理特定模态的数据时，同时利用其他模态中的无关数据进行训练，从而在不增加额外推理成本的前提下显著提升模型性能。
多模态通路的核心技术是跨模态重参数化（Cross-Modal Re-parameterization）*。
这一技术的创新之处在于，它通过结构上的智能重组，使得模型能够在保持原有计算成本的同时，增加从其他模态学习的能力。
对于已经被广泛运用原文链接：CVPR‘24：与任务无关的多模态数据也能提升Transformer性能｜港中文&腾讯
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作者简介：追踪人工智能新趋势，关注科技行业新突破
