«`html
Проблемы многомодальных моделей и их решения
Современные многомодальные большие языковые модели (MLLMs) обрабатывают текст и изображения для выполнения задач. Однако эти модели часто сталкиваются с трудностями в сложных задачах из-за отсутствия структурированных процессов.
Традиционные методы и их недостатки
Существуют различные методы, но у них есть проблемы:
- Методы на основе подсказок: сложно решают трудные задачи.
- Методы, основанные на деревьях: не всегда гибкие и надежные.
- Методы, основанные на обучении: медленные и не помогают глубоко анализировать.
- Большинство MLLMs опираются на краткие ответы без четких шагов.
Предложенное решение: CoMCTS
Исследователи из Наньянгского технологического университета и других учреждений разработали метод CoMCTS, который улучшает поиск путей рассуждений. Он объединяет несколько предварительно обученных моделей для улучшения результатов.
Ключевые этапы CoMCTS:
- Расширение: модели ищут разные решения одновременно.
- Симуляция: удаляются неверные пути.
- Обратное распространение: модели учатся на прошлых ошибках.
- Выбор: статистический метод выбирает лучшее действие.
Датасет Mulberry-260K
Созданный датасет содержит 260K вопросов, объединяющих текст и изображения. Это улучшило показатели моделей на 4.2% и 7.5% по сравнению с базовыми моделями.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Чтобы ваша компания оставалась конкурентоспособной с ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализ возможностей: определите, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определение KPI: выберите ключевые показатели, которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выбор решения: подберите подходящее ИИ-решение и внедряйте его поэтапно.
- Расширение автоматизации: на основе данных и опыта добавляйте автоматизацию.
Если нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.
Попробуйте AI Sales Bot — это ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании!
«`
