但我们才刚刚处于这个时代的开始。这些模型能走多远的问题在于未来。迄今为止，它们的潜力为它们仍能达到何种创新高度留下了猜测的空间。另一方面，如果我们看看计算机视觉中这些模型的快速发展，很明显，进展正在以惊人的速度进行。从传统的计算机视觉模型（例如 AlexNet 或 ResNet 架构）到Vision-Transformer (ViT)，再到今天的视觉法学硕士，发展速度非常快。 Vision Transformer 是一种基于 Transformer 模型方法的创新机器视觉架构。与CNN相比， Vision Transformer 无需固定的特征提取块层次结构。相反，他们将图像视为一系列补丁，从而使 Vision Transformer 模型能够有效捕获全局和局部信息。 Transformer模型本身具有更广泛的应用，由Vaswani等人于2017年提出。事实证明，它是机器翻译、文本生成和自然语言处理任务等各种应用中序列处理的游戏规则改变者。与以前的架构相比，Transformer 不使用循环神经网络(RNN) 中的“循环”算子或卷积神经网络(CNN)中的“卷积”算子。相反，Transformer 使用注意力机制，允许模型同时访问输入序列的所有部分。与 RNN 相比，这显着提高了效率和并行性。 Transformer 可用于处理顺序和非顺序数据，例如视觉 Transformer 架构中的图像。
鉴于视觉法学硕士的这种演变，问题出现了：在计算机视觉背景下我们 护士电子邮件列表 仍然需要这些传统模型吗？答案不能一概而论。 “最先进”的模型实际上是基于 ViT 的模型，无需对 CNN 进行特定训练即可执行一些计算机视觉任务。 ViLT 模型就是一个例子，正如论文中所示，它可以执行对象检测等操作。
另一方面，仔细研究所有这些视觉法学硕士的架构也很重要。基于 ViT 的组件是这些模型的组成部分。这些传统模型在视觉法学硕士的持续发展中继续发挥着重要作用。迄今为止，架构实验只在有限的范围内进行。
然而，架构上的重大且有意义的改变可以帮助显着提高这些视觉法学硕士的性能。不仅能够理解视觉数据，还能将其放入语言环境中，这已经突破了可能性的界限。这些进步的动态表明我们可以期待未来更多令人惊奇的发展。
结论：GenAI 是人工智能未来的先驱
GenAI 和多模态模型表现出了令人印象深刻的多功能性，体现在计算机视觉或语言处理等各个领域。这些模型提供了创造性的解决方案和创新机会。未来的发展仍然是开放的，人们猜测这些模型在创新能力方面仍能达到什么高度。从传统计算机视觉模型到视觉法学硕士的快速发展表明可以期待进一步的进展。 GenAI 不仅代表技术，还代表通过创造力和创新的多方面旅程。
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