自监督学习 (SSL) 技术正在迅速发展，其中一些方法在图像、语言和多模态应用等任务中显示出提高模型性能的巨大潜力。三个关键的开发领域包括对比学习变体、掩码自动编码改进和跨模态 SSL 框架。这些方法旨在减少对标记数据的依赖，同时提高泛化能力和效率。
对比学习方法（例如 SimCLR 和 MoCo）仍然是 SSL 研究的核心，但正在进行改进，以提高效率和可扩展性。最近的工作侧重于通过优化负样本选择或完全消除对显式负样本的需求来降低计算成本。例如，BYOL（Bootstrap Your Own Latent）使用动量编码器和预测器网络来避免对比对，从而减少内存开销。另一个变体 Barlow Twins 最大限度地减少数据增强视图之间的互相关，从而以更简单的训练获得有竞争力的结果。开发人员还在探索混合方法，将对比学习与聚类（例如 SwAV）相结合，以对相似的数据点进行分组，而无需标签。这些优化使 SSL 更容易用于资源受限的项目，同时保持图像分类和对象检测等任务的稳健性。
掩码自动编码，由 NLP 中的 BERT 推广，正在成功地适应非文本领域。使用掩码图像建模的视觉 Transformer (ViT)，例如 MAE（Masked Autoencoder），从部分输入重建缺失的补丁，从而学习丰富的空间表示。同样，Audio-MAE 将此方法应用于语音和声音识别的光谱图。研究人员正在通过掩盖时空区域将其扩展到视频，从而使 VideoMAE 等模型能够预测运动和上下文。这些技术非常出色，因为它们迫使模型从不完整的数据中推断出高层次结构，这可以很好地转移到下游任务。对于开发人员来说，HuggingFace 的 Transformer 库等框架现在支持这些架构，从而简化了实现。
跨模态 SSL 利用数据类型之间的关系（例如，文本-图像对）来训练更通用的模型。CLIP 使用对比损失对齐图像和文本嵌入，展示了配对模态如何提高零样本能力。诸如 Florence 2 和 Meta 的 ImageBind 之类的新方法统一了文本、图像、音频和传感器数据中的嵌入，从而实现了诸如视听场景识别之类的任务。开发人员可以通过 API 或开源实现来应用这些方法，尽管有效对齐异构数据仍然存在挑战。这些方法对于机器人技术、推荐系统和多模态 AI 特别有前景，在这些领域，标记数据稀缺，但原始多模态输入却很丰富。通过专注于实际优化和更广泛的适用性，这些 SSL 技术正在塑造下一代适应性强的 AI 系统。