SSL（自监督学习）将通过更加注重数据高效的训练方法来影响未来的 AI 模型架构，使模型能够大规模利用未标记数据。SSL 不再仅仅依赖标记数据集，而是通过解决前置任务来学习有意义的表示，例如预测输入数据的缺失部分或重建损坏的输入。这种方法减少了对昂贵的手动标记的依赖，并为利用多样化的真实世界数据源进行训练开辟了机会。例如，视觉模型可以通过预测旋转图像的方向来学习，而语言模型则填充句子中的被遮盖词汇。这些能力将推动模型架构优先考虑处理原始非结构化数据的灵活性，同时保持强大的泛化能力。
在架构上，SSL 将鼓励将表示学习与特定任务的微调解耦的设计。像 BERT 和 GPT 这样的模型已经通过在适应下游应用之前进行 SSL 任务预训练来证明了这一点。未来的架构可能会扩展这种模式，整合支持预训练期间多种前置任务的模块化组件。例如，单个模型可以轮流预测图像块、文本片段和音频剪辑，从而促进跨模态理解。这种模块化还可以改善迁移学习——使用 SSL 在多样化数据上预训练的模型可以有效地用于医疗成像或代码生成等专业任务，从而减少全面再训练的需要。
最后，SSL 将推动效率和可扩展性的创新。在大量未标记数据集上进行训练需要优化并行处理和内存管理的架构。对比学习等技术，通过比较增强的数据样本来工作，可能导致模型使用更少的参数更好地区分细微模式。例如，使用 SSL 的视觉 Transformer 可以通过专注于关键空间关系，在更小的体积下实现更高的准确度。然而，挑战依然存在，例如如何平衡预训练期间的计算成本。开发者需要设计能够平衡自监督目标与实际部署约束的架构，确保模型在实际使用中易于访问，同时保留 SSL 数据驱动学习的好处。