“`html
Мультимодальные модели больших языков (MLLMs)
Интегрируют обработку текста и визуальных данных, чтобы улучшить понимание и взаимодействие искусственного интеллекта с миром. Эта область исследований фокусируется на создании систем, способных понимать и реагировать на сочетание визуальных сигналов и лингвистической информации, имитируя взаимодействие, более близкое к человеческому.
Ограничения открытых моделей
Ограниченные возможности открытых моделей по сравнению с коммерческими. Часто открытые модели проявляют недостатки в обработке сложных визуальных данных и поддержке различных языков, что может ограничить их практическое применение и эффективность в различных сценариях.
Инновационные решения
ИнтернВЛ 1.5 представляет собой открытую MLLM, способную значительно улучшить возможности открытых систем в мультимодальном понимании. Модель включает три основных улучшения, чтобы сократить разрыв в производительности между открытыми и коммерческими моделями:
- Улучшенный визионный кодер InternViT-6B для улучшения визуального понимания.
- Динамический подход к высокому разрешению, позволяющий модели обрабатывать изображения до разрешения 4K.
- Высококачественный двуязычный набор данных, охватывающий общие сцены и документы с аннотациями вопрос-ответ на английском и китайском языках.
Практическое применение
Эти улучшения значительно повышают производительность модели в задачах OCR и китайского языка, позволяя ей конкурировать в различных бенчмарках и сравнительных исследованиях, демонстрируя улучшенную эффективность в мультимодальных задачах.
Демонстрируемые результаты
Модель показывает выдающиеся результаты в различных бенчмарках, превосходя другие открытые модели и конкурируя с коммерческими моделями. Например, точность визуального вопросно-ответного анализа составляет 80,6%, а вопросно-ответный анализ документов – впечатляющие 90,9%.
Заключение
ИнтернВЛ 1.5 решает значительные проблемы открытых мультимодальных моделей больших языков, особенно в обработке изображений высокого разрешения и поддержке многоязычных возможностей. Модель существенно сокращает разрыв в производительности по сравнению с коммерческими аналогами, реализуя улучшенные визионные возможности, динамическую адаптацию разрешения и обширный двуязычный набор данных.
Подробнее ознакомьтесь с статьей и GitHub.
Все заслуги за это исследование принадлежат исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit.
Применение ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите использовать ИИ для развития вашей компании, обратитесь к нам. Мы поможем вам определить области применения автоматизации и ключевые показатели эффективности, которые можно улучшить с помощью ИИ.
Мы предлагаем пошаговое внедрение ИИ-решений, начиная с малых проектов и постепенного расширения автоматизации на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram или следите за новостями в нашем Телеграм-канале или на Twitter.
AI Sales Bot
Попробуйте AI Sales Bot. Этот ИИ-ассистент в продажах поможет вам отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru.