Что такое JEPA и идея совместного предсказания эмбеддингов?

JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) — это подход в глубоких нейронных сетях, направленный на совместное предсказание эмбеддингов (векторных представлений) разных частей данных.

Идея совместного предсказания эмбеддингов заключается в том, чтобы обучать модель предсказывать представление одной части данных по другой, что помогает выявлять скрытые зависимости и улучшать качество представлений без явной разметки.

Например, в обработке изображений модель может учиться предсказывать эмбеддинг одной части изображения по эмбеддингу другой части, что способствует лучшему пониманию структуры и контекста.

Такой подход полезен для обучения без учителя (self-supervised learning), где модель учится на взаимосвязях внутри данных, а не на метках.