Модель VLM Llama3-V: сравнимая производительность с GPT4-V, Gemini Ultra, Claude Opus при 100 раз меньшем размере.

 Llama3-V: A SOTA Open-Source VLM Model Comparable performance to GPT4-V, Gemini Ultra, Claude Opus with a 100x Smaller Model

“`html

Новая модель Llama3-V: революционные возможности в мире мультимодального искусственного интеллекта

Llama 3 значительно превзошла GPT-3.5 и даже превзошла GPT-4 в нескольких бенчмарках, демонстрируя свою эффективность и специфическую производительность, несмотря на меньшее количество параметров. Однако GPT-4o появился с передовыми мультимодальными возможностями, восстановив лидирующее положение. Llama 3, используя инновации, такие как Grouped-Query Attention, превосходит в переводе и генерации диалогов, в то время как GPT-4 демонстрирует превосходные навыки рассуждения и решения проблем. GPT-4o дополнительно улучшает эти способности, укрепляя свое превосходство с помощью улучшенной нейронной архитектуры и мультимодальной компетентности.

Практические решения и ценность

Модель Llama3-V представляет собой мультимодальную модель, основанную на Llama3, обученную за менее чем $500. Она интегрирует визуальную информацию, встраивая входные изображения в патчевые вложения с использованием модели SigLIP. Эти вложения выравниваются с текстовыми токенами с помощью блока проекции с использованием блоков самовнимания, размещая визуальные и текстовые вложения на одной плоскости. Визуальные токены затем добавляются к текстовым токенам, и совместное представление обрабатывается через Llama3, улучшая его способность понимать и интегрировать визуальные данные.

Оптимизация вычислительных ресурсов

Для оптимизации вычислительных ресурсов были использованы две основные стратегии. Во-первых, механизм кэширования предварительно вычисляет вложения изображений SigLIP, увеличивая использование графического процессора и размер пакета без вызова ошибок “нехватки памяти”. Это разделение этапов обработки SigLIP и Llama3 повышает эффективность. Во-вторых, использование оптимизаций MPS/MLX позволяет SigLIP, благодаря его меньшему размеру, выполнять вывод на ноутбуках Macbook и достигать пропускной способности 32 изображения/секунду. Эти оптимизации экономят время обучения и вывода, эффективно управляя ресурсами и максимизируя использование графического процессора.

Заключение

Llama3-V демонстрирует значительные преимущества в мультимодальном искусственном интеллекте, превосходя Llava и конкурируя с более крупными закрытыми моделями по большинству метрик. Предварительное обучение и контролируемая донастройка улучшают его мультимодальные возможности, приводя к значительному повышению производительности на 10–20% по сравнению с Llava. Инновационный подход и экономичное обучение устанавливают Llama3-V как конкурентоспособную и эффективную современную модель для мультимодального понимания.

Ссылки и контакты

Подробнее о проекте можно узнать на Github. Также рекомендуем посетить Model и прочитать наш Blog. Все права на это исследование принадлежат его авторам. Не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашим каналам в Telegram и Discord, а также к группе в LinkedIn.

Применение искусственного интеллекта в вашей компании

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Llama3-V: A SOTA Open-Source VLM Model Comparable performance to GPT4-V, Gemini Ultra, Claude Opus with a 100x Smaller Model.

Практические шаги по внедрению ИИ

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.

Связь с нами

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter. Попробуйте AI Sales Bot здесь. 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!

“`

Полезные ссылки: