Co je JEPA a jaký je nápad společného předpovídání embeddingů?

JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) je přístup v hlubokých neuronových sítích, zaměřený na společnou předpověď vektorových reprezentací (embeddingů) různých částí dat.

Myšlenka společné předpovědi embeddingů spočívá v tom, že model se učí předpovídat reprezentaci jedné části dat na základě jiné, což pomáhá odhalovat skryté závislosti a zlepšovat kvalitu reprezentací bez explicitního označení.

Například při zpracování obrázků se model může naučit předpovídat embedding jedné části obrázku na základě embeddingu jiné části, což přispívá k lepšímu pochopení struktury a kontextu.

Tento přístup je užitečný pro učení bez učitele (self-supervised learning), kde se model učí na základě vnitřních vztahů v datech, nikoli na základě štítků.