Искусственный интеллект (ИИ) в мультимодальном обучении
Проблема мультимодального обучения
Одной из основных проблем в мультимодальном обучении является несоответствие представлений текстовых и визуальных данных. Это приводит к ограничениям в понимании сложных визуально-текстовых взаимосвязей, что снижает эффективность моделей в продвинутых приложениях искусственного интеллекта.
Решение с помощью Ovis 1.6
Модель Ovis 1.6 представляет собой новый мультимодальный крупномасштабный языковой модель (MLLM), которая структурно выравнивает визуальные и текстовые вложения для решения этой проблемы. Ovis использует уникальную таблицу поиска визуальных вложений, аналогичную используемой для текстовых вложений, что позволяет создавать структурированные визуальные представления.
Преимущества Ovis
Оценки Ovis показывают его превосходство над другими открытыми MLLM аналогичного размера в различных бенчмарках, что подчеркивает его силу в решении сложных мультимодальных задач.
Ключевые выводы из исследования:
Структурное выравнивание:
Ovis представляет новую таблицу визуальных вложений, которая структурно выравнивает визуальные и текстовые вложения, улучшая способность модели обрабатывать мультимодальные данные.
Превосходная производительность:
Ovis превосходит открытые модели аналогичного размера в различных бенчмарках, достигая улучшения на 14,1% по сравнению с архитектурами на основе коннекторов.
Возможности высокого разрешения:
Модель отлично справляется с задачами, требующими визуального понимания изображений высокого разрешения, что подтверждается результатами в бенчмарке RealWorldQA.
Масштабируемость:
Ovis демонстрирует последовательную производительность на различных уровнях параметров, что делает ее адаптивной к различным размерам моделей и вычислительным ресурсам.
Практические применения:
Благодаря своим продвинутым мультимодальным возможностям, Ovis может быть применен в сложных реальных сценариях, где существующие модели испытывают затруднения.
