“`html
DeepStack: Улучшение мультимодельных моделей с интеграцией слоев визуальных токенов для высокопроизводительной обработки изображений
Большинство мультимодельных языковых моделей (LMM) интегрируют видение и язык, преобразуя изображения в визуальные токены, которые подаются в виде последовательностей в LLM. Хотя это эффективно для мультимодального понимания, этот метод значительно увеличивает потребление памяти и вычислительные затраты, особенно при работе с высоким разрешением фотографий или видео. Различные техники, такие как пространственная группировка и сжатие токенов, направлены на уменьшение их количества, но часто компрометируют детальную визуальную информацию. Несмотря на эти усилия, основной подход остается тем же: визуальные токены преобразуются в одномерную последовательность и подаются на вход в LLM, что неизбежно увеличивает нагрузку на обработку.
Практическое применение:
DeepStack представляет инновационный подход к улучшению LMM путем распределения визуальных токенов по нескольким слоям модели, вместо того чтобы подавать их все в первый слой. Этот метод снижает вычислительные и памятные затраты, значительно повышая производительность при работе с высоким разрешением. Путем распределения визуальных токенов по различным слоям трансформатора DeepStack обеспечивает более эффективное взаимодействие между этими токенами, что приводит к существенным улучшениям в сравнении с традиционными моделями на различных показателях.
Значимость:
Этот подход особенно полезен в задачах, требующих детального визуального понимания, открывая путь для более эффективных и мощных мультимодальных моделей.
Значение:
DeepStack демонстрирует свою эффективность в улучшении мультимодельных языковых моделей путем интеграции высокоразрешенных визуальных токенов. Этот подход позволяет модели обрабатывать сложные визуальные входы более эффективно, превосходя традиционные модели на различных бенчмарках.
Подробнее о статье, GitHub и проекте.
Все заслуги за это исследование принадлежат исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, серверу в Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему подпишитесь на наш SubReddit.
DeepStack: Улучшение мультимодельных моделей с интеграцией слоев визуальных токенов для высокопроизводительной обработки изображений
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте DeepStack: Улучшение мультимодельных моделей с интеграцией слоев визуальных токенов для высокопроизводительной обработки изображений.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
