AI一眼认出95万物种，还能分辨雄雌老幼，2亿生物图像炼成“生命视觉”大模型

主要观点总结

文章介绍了俄亥俄州立大学研究团队训练的BioCLIP 2模型，该模型在2亿生物图像数据上进行训练，取得了目前最优的物种识别性能，并表现出两大涌现属性：物种间生态对齐和物种内差异分离。文章还详细阐述了模型在非物种视觉任务上的优异表现以及训练规模对涌现属性的影响。

关键观点总结

关键观点1: BioCLIP 2模型训练

俄亥俄州立大学研究团队在2亿生物图像数据上训练了BioCLIP 2模型，取得了目前最优的物种识别性能。

关键观点2: BioCLIP 2模型的涌现属性

BioCLIP 2模型表现出两大涌现属性：物种间生态对齐和物种内差异分离。这些属性使模型在栖息地识别、植物疾病识别等非物种任务中表现出优异的性能。

关键观点3: 非物种视觉任务上的表现

除了物种分类，BioCLIP 2模型还在非物种视觉任务上如栖息地识别、生物属性识别等超越了其他常用视觉模型，这得益于其大规模训练带来的涌现属性。

关键观点4: 训练规模对涌现属性的影响

随着训练规模从1M到214M的扩大，非物种视觉任务的性能单调上升，物种内差异的分离度和正交度同步提升，证实了扩大训练规模对涌现属性的增益。

关键观点5: 数据集与模型参数

研究团队从四大平台收集了2.14亿生物图像，提出了TreeOfLife-200M数据集，包含95.2万个不同的分类标签。模型从ViT-B扩大至ViT-L，更大的参数量为新知识的涌现做好了准备。

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