直接回答 是的，自监督学习 (SSL) 可以应用于图像、文本和音频。 SSL 通过直接从数据本身的结构创建训练任务，从而消除了手动标签的需要。 例如，模型可能会预测输入中缺失的部分（例如文本中被屏蔽的单词），或者学习数据点之间的关系（例如识别旋转的图像）。 虽然具体细节因数据类型而异，但利用固有模式的核心思想适用于各种模态。
应用于不同数据类型 对于文本，SSL 被广泛使用。 像 BERT 这样的模型屏蔽句子中的随机词，并训练模型来预测它们，从而学习上下文关系。 同样，GPT 风格的模型预测序列中的下一个单词。 这些任务利用了语言的顺序和语义结构。 对于图像，SSL 通常涉及预测图像旋转、重建损坏区域（图像修复）或对比同一图像的增强视图（如 SimCLR）等任务。 这些方法依赖于空间和视觉一致性。 对于音频，像 wav2vec 这样的模型隐藏原始音频的片段，并训练模型来预测缺失的部分，从而捕获时间和声音模式。 每个领域都使用 SSL 将原始数据转换为监督信号，而无需人工标注。
实际考虑 虽然 SSL 具有广泛的适用性，但其有效性取决于设计与数据固有结构相一致的预训练任务。 例如，文本的顺序性质适合自回归或屏蔽任务，而图像则受益于空间变换。 音频模型必须处理时间连续性。 诸如计算成本或数据多样性之类的挑战可能会出现——在高分辨率图像上进行训练需要大量资源，并且音频模型需要大型数据集来捕获可变性。 然而，像对比学习或 Transformer 架构这样的框架已经显示出跨领域的适应性。 开发人员可以使用诸如 Hugging Face（文本）、PyTorch Lightning（图像）或 SpeechBrain（音频）之类的库来实现 SSL，并根据其特定数据类型定制方法。