«`html
Модели визуально-языкового понимания (VLM)
Модели VLM позволяют машинам понимать и анализировать визуальный мир на естественном языке. Они используются для создания подписей к изображениям, ответов на визуальные вопросы и мультимодального рассуждения. Однако большинство моделей разрабатываются для языков с большим количеством ресурсов, что создает проблемы для носителей языков с ограниченными ресурсами.
Проблемы существующих наборов данных
Существующие наборы данных имеют следующие ограничения:
- Существующие наборы, такие как COCO и Visual Genome, в основном ориентированы на английский язык.
- Многие наборы данных содержат токсичный или предвзятый контент, что undermines этическое использование ИИ.
- Недостаточное представительство различных языков и наличие культурно нечувствительного материала снижают эффективность VLM в недостаточно представленное регионах.
Решения для улучшения качества данных
Исследователи применяют различные методы для расширения наборов данных и улучшения их качества. Например, наборы Multi30k и Crossmodal-3600 пытались обеспечить многоязычную поддержку, но их необходимо расширить. Полуавтоматические переводы наборов данных изображений и текста использовались для увеличения охвата языков.
Модель Maya
Команда исследователей представила модель Maya, многоязычную мультимодальную модель с 8 миллиардами параметров. Она решает проблемы качества и токсичности существующих наборов данных:
- Набор данных включает 558,000 пар изображений и текста, равномерно распределенных по восьми языкам.
- Проведена строгая фильтрация токсичного контента, удалено более 7,531 токсичных элементов.
- Модель поддерживает восемь языков и обеспечивает сбалансированное распределение данных.
Архитектура и производительность
Архитектура Maya основана на LLaVA и включает передовые техники для выравнивания изображений и текста. Модель демонстрирует превосходные результаты на многоязычных тестах, опережая аналогичные модели в пяти языках.
Выводы о модели Maya
- Огромный набор данных с 558,000 парами изображений и текста.
- Этический подход к использованию ИИ, основной акцент на устранение токсичности и предвзятости.
- Высокое качество выравнивания изображений и текста благодаря использованию передовых технологий.
Как использовать ИИ в вашей компании
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и где возможно применение автоматизации.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение и внедряйте его постепенно.
- Анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале.
Попробуйте AI Sales Bot — это ИИ 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 решениями от saile.ru!
«`
