“`html
Мультимодальные языковые модели (LMMs)
Мультимодальные языковые модели (LMMs) – это новая технология, которая сочетает обработку естественного языка с интерпретацией визуальных данных. Они могут использоваться для многоязычных виртуальных помощников, поиска информации и понимания контента. LMMs делают цифровые инструменты более доступными, особенно в многоязычных и визуально насыщенных контекстах.
Проблемы и вызовы
Одной из главных проблем является недостаточная производительность LMMs для языков с ограниченными ресурсами. Модели хорошо работают с языками, такими как английский и мандарин, но испытывают трудности с языками, такими как амхарский или сингальский. Культурные аспекты также часто недопредставлены, что снижает полезность LMMs для глобальной аудитории.
Оценка моделей
Существующие методы оценки LMMs, такие как CulturalVQA и Henna, охватывают лишь ограниченное количество языков и культурных областей. Это создает необходимость в более комплексных подходах.
ALM-bench: новое решение
Исследователи из нескольких университетов разработали All Languages Matter Benchmark (ALM-bench), который оценивает LMMs на 100 языках из 73 стран. Этот стандарт включает 24 письменности и 19 культурных областей, обеспечивая полное представление языкового и культурного разнообразия.
Методология ALM-bench
ALM-bench включает более 22,763 проверенных вручную пар вопросов и ответов, что позволяет тщательно оценить модели. Данные были собраны с использованием переводов GPT-4o и доработаны носителями языка.
Результаты оценки
Результаты показали, что закрытые модели, такие как GPT-4o, превосходят открытые модели, но имеют значительное снижение производительности для языков с ограниченными ресурсами. Например, точность GPT-4o упала с 88.4% для английского до 50.8% для амхарского.
Ключевые выводы
- Культурная инклюзивность: ALM-bench включает 100 языков и 73 страны, что делает его самым полным стандартом для оценки LMM.
- Надежная оценка: Стандарт тестирует модели на способность рассуждать о сложных языковых и культурных контекстах.
- Разрыв в производительности: Исследование выявило значительные различия между языками с высокими и низкими ресурсами.
- Закрытые против открытых моделей: Закрытые модели показывают лучшие результаты, подчеркивая важность инноваций.
- Ограничения моделей: Даже лучшие модели испытывают трудности с культурным пониманием.
Заключение
Исследование ALM-bench подчеркивает ограничения мультимодальных языковых моделей и предлагает новый подход для их улучшения. Это исследование открывает путь для будущих разработок в области ИИ, чтобы они отражали богатое разнообразие языков и культур.
Как использовать ИИ для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте ALM-bench для оценки и улучшения моделей. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите ключевые показатели эффективности (KPI) и выберите подходящее решение.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов, и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot – этот ИИ-ассистент помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
