“`html
Google представила новое семейство моделей для обработки зрительно-языковой информации под названием PaliGemma
Google выпустил новое семейство моделей для обработки зрительно-языковой информации под названием PaliGemma. Модель PaliGemma способна генерировать текст, используя изображение и текстовый ввод. Архитектура семейства моделей зрительно-языковой обработки PaliGemma состоит из кодировщика изображений SigLIP-So400m и декодера текста Gemma-2B. Модель SigLIP является передовой моделью, способной понимать текст и изображения. Она включает в себя совместно обученный кодировщик изображений и текста, аналогичный модели CLIP. Модель Gemma – это текстогенерирующая модель, требующая декодера. При использовании линейного адаптера для интеграции модели Gemma с кодировщиком изображений модели SigLIP, PaliGemma становится мощной моделью для обработки зрительно-языковой информации.
Возможности PaliGemma
Модель PaliGemma обладает рядом уникальных возможностей:
- PT-чекпоинты: предварительно обученные модели, адаптируемые для различных задач;
- Blend-чекпоинты: модели PT, настроенные для различных задач и предназначенные исключительно для исследовательских целей;
- FT-чекпоинты: наборы улучшенных моделей, сфокусированных на определенном академическом уровне и предназначенные исключительно для исследований.
Модели доступны в трех различных уровнях точности (bfloat16, float16 и float32) и трех различных уровнях разрешения (224×224, 448×448 и 896×896). Высокоразрешенные модели, несмотря на свое превосходное качество, требуют значительно больше памяти из-за более длинных входных последовательностей. В то же время, модели низкого разрешения 224×224 могут быть подходящим выбором для большинства задач, несмотря на незначительную потерю качества.
Применение PaliGemma
Модель PaliGemma предназначена для выполнения конкретных задач и не предназначена для использования в разговорных системах. Однако она отлично справляется с такими задачами, как добавление подписей к изображениям, отвечая на вопросы о изображениях, обнаружение объектов на изображениях, сегментация объектов в изображениях, а также анализ и понимание документов.
Для того чтобы модель выполняла нужную задачу, пользователи могут указать префикс задачи, например «detect» или «segment». Вместо непосредственного использования, предварительно обученные модели разработаны для тонкой настройки на конкретные задачи с помощью сравнимой структуры подсказок. Модели семейства ‘mix’, настроенные на различные задачи, могут использоваться для интерактивного тестирования.
Помимо этого, модели могут быть использованы для других практических задач, таких как разметка изображений, поиск объектов и многие другие.
Использование моделей PaliGemma
Если вам интересно узнать больше о моделях PaliGemma, вы можете посетить Блог, ознакомиться с моделями и попробовать демо-версию. Вся благодарность за эту работу исследователям этого проекта. Также не забудьте следить за нами в социальных сетях: присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и LinkedIn, а также подписывайтесь на нашу рассылку и нашу группу в Reddit.
Внедрение искусственного интеллекта в ваш бизнес
Если вы хотите внедрить искусственный интеллект в ваш бизнес, обращайтесь к нам. Мы можем помочь вам советами по внедрению искусственного интеллекта в вашей компании. Вы также можете ознакомиться с нашим AI Sales Bot, который поможет вам управлять отделом продаж более эффективно.
Узнайте, как искусственный интеллект может изменить ваши бизнес-процессы с помощью решений от AI Lab. Будущее уже здесь!
Если вам интересны новости о искусственном интеллекте, вы можете подписаться на наш Телеграм-канал и следить за нами в Twitter.