Что такое self-supervised learning и почему он стал основой foundation models?

Self-supervised learning — это подход в машинном обучении, при котором модель учится на неразмеченных данных, используя часть информации для создания задачи предсказания другой части. Например, в обработке текста модель может пытаться предсказать пропущенное слово по контексту.

Этот метод позволяет использовать огромные объемы неразмеченных данных без необходимости ручной разметки, что значительно расширяет возможности обучения. Именно благодаря этому self-supervised learning стал основой foundation models — больших универсальных моделей, которые обучаются на разнообразных данных и могут быть адаптированы под разные задачи с минимальной дообучкой.

Таким образом, self-supervised learning обеспечивает эффективное извлечение знаний из данных и масштабируемость обучения, что критично для foundation models.