
«`html
В последние годы многомодальные большие языковые модели (MLLM) значительно улучшили задачи, связанные с изображениями и текстом. Однако при работе с несколькими текстовыми изображениями даже самые современные модели сталкиваются с трудностями. Понимание текстовых изображений важно для таких приложений, как обработка презентаций и сканированных документов.
Существующие MLLM, такие как LLaVAR и mPlug-DocOwl-1.5, не всегда справляются с задачами, связанными с несколькими изображениями. Основные проблемы:
Исследователи из Университета Нотр-Дам, Tencent AI Seattle Lab и Университета Иллинойс разработали модель Leopard, специально предназначенную для работы с многими текстовыми изображениями. Leopard:
Leopard выделяется благодаря:
Leopard значительно превосходит предыдущие модели, такие как OpenFlamingo и VILA, в задачах, требующих анализа нескольких связанных визуальных элементов. Его эффективность была подтверждена в тестах, где он набрал в среднем более 9.61 баллов выше конкурентов. Это имеет большое значение для:
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте Leopard:
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале.
Попробуйте AI Sales Bot — это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru. Будущее уже здесь!
«`
Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и расскажем, как начать работу