Qu'est-ce que JEPA et quelle est l'idée de la prédiction conjointe des embeddings?

JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) est une approche dans les réseaux neuronaux profonds, visant à la prédiction conjointe des embeddings (représentations vectorielles) de différentes parties des données.

L'idée de la prédiction conjointe des embeddings consiste à entraîner le modèle à prédire la représentation d'une partie des données à partir d'une autre, ce qui aide à révéler des dépendances cachées et à améliorer la qualité des représentations sans annotation explicite.

Par exemple, dans le traitement d'images, le modèle peut apprendre à prédire l'embedding d'une partie de l'image à partir de l'embedding d'une autre partie, ce qui favorise une meilleure compréhension de la structure et du contexte.

Cette approche est utile pour l'apprentissage auto-supervisé, où le modèle apprend à partir des relations internes des données, plutôt que des étiquettes.