多模态技术能助力游戏内容与凯发app构造，扎克伯格表示，dinov2将被用于制作更具沉浸感的元宇宙。
文|宋子乔
在ai大模型竞赛中，meta选择重押视觉模型，继推出零样本分割一切的sam后，扎克伯格亲自官宣了重量级开源项目dinov2。
据介绍，dinov2是计算机视觉领域的预训练大模型，模型参数量是10亿级，采用transformer架构，能在语义分割、图像检索和深度估计等方面实现自监督训练，不需微调即可用于多种下游任务，可以被用于改善医学成像、粮食作物生长、地图绘制等。
dinov2 用于语义分割，将图中每个像素划分类别
dinov2 用于图像检索，查找与给定图像相关的图
dinov2用于深度估计，给出图中物体到镜头的距离信息
dinov2有何亮点？
主要体现在两方面——dinov2可以为大语言模型提供丰富的图像特征，有助于完善多模态gpt应用；其蒸馏成小模型后效果依然优秀，便于在各种边缘场景及本地化落地。
对于前者，meta已表示计划将dinov2集成到更大、更复杂的ai系统中，作为视觉主干提供丰富的图像特征与大型语言模型进行交互。
国盛证券分析师刘高畅表示，dinov2能比用图像文本对做训练的模型得到更丰富的图像特征，这将让整个系统能更好地理解图像，对多模态ai的发展起到加速作用。
值得注意的是，多模态技术还能助力游戏内容与元宇宙构造，随着ar/vr技术的发展，未来将能构建逼真的虚拟现实。扎克伯格就强调，dinov2可以极大地加持元宇宙的建设，让用户在元宇宙中的沉浸体验更出色。
上述分析师大胆预测，1-5年内，随着多模态的发展带来ai泛化能力提升，通用视觉、通用机械臂、通用物流搬运机器人、行业服务机器人、真正的智能家居会进入生活。未来5-10年内，结合复杂多模态方案的大模型有望具备完备的与世界交互的能力，在通用机器人、虚拟现实等领域得到应用。
对于边缘场景落地，简单来说是指将大模型移植到移动端或是算力有限的场景。
运行大型的模型需要强大的硬件，这可能会限制模型在c端场景的应用，为大模型“瘦身”成了手机等移动终端运行大模型的前提，其技术路径多样，包括通过剪枝让模型稀疏化、知识蒸馏对模型进行压缩、通过权重共享来减少参数量等。
dinov2即采用模型蒸馏的方式，将大型模型的知识压缩为较小的模型，从而降低推理时的硬件要求。据官方介绍，meta开源了多个不同参数规模的预训练模型，在相同的规模下比较，dinov2在多种测试基准的得分都能优于目前开源视觉模型中表现最好的openclip。
meta之外，高通、华为等科技巨头也在致力于实现ai大模型在终端的轻量化部署，谷歌、腾讯、百度等已将模型压缩技术紧密结合移动端模型部署框架/工具。