Itinai.com it company office background blured chaos 50 v b3314315 0308 4954 a141 47b85163297e 2
Itinai.com it company office background blured chaos 50 v b3314315 0308 4954 a141 47b85163297e 2

NVIDIA выпустила NVEagle: мощная модель языка для обработки текста

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 NVEagle Released by NVIDIA: A Super Impressive Vision Language Model that Comes in 7B, 13B, and 13B Fine-Tuned on Chat

«`html

Мультимодальные модели больших языков (MLLM) в области искусственного интеллекта

Мультимодальные модели больших языков (MLLM) представляют собой значительный прорыв в области искусственного интеллекта, объединяя визуальную и языковую информацию для лучшего понимания и интерпретации сложных реальных сценариев. Эти модели предназначены для визуального восприятия, понимания и анализа визуальных входов, что делает их бесценными в задачах оптического распознавания символов (OCR) и анализа документов.

Оптимизация визионных кодировщиков

Однако проектирование и оптимизация этих визионных кодировщиков остаются критической задачей, особенно при работе с изображениями высокого разрешения, требующими тонкого визуального восприятия.

Проблема галлюцинаций и решения

Разработка MLLM сталкивается с несколькими проблемами, включая возникновение галлюцинаций, когда модель генерирует неточные или бессмысленные результаты на основе визуальных входов. Существующие модели часто нуждаются в помощи в этих задачах из-за ограничений в проектировании визионных кодировщиков и методов интеграции визуальных и текстовых данных.

Решения для улучшения производительности MLLM

Исследователи из NVIDIA, Georgia Tech, UMD и HKPU разработали семейство моделей MLLM под названием Eagle, которые систематически исследуют пространство проектирования MLLM, бенчмаркуют различные визионные кодировщики и экспериментируют с различными стратегиями объединения, постепенно определяя оптимальные комбинации визионных экспертов.

Результаты и применение

Модели Eagle продемонстрировали выдающиеся результаты по нескольким бенчмаркам, превзойдя конкурентов в задачах OCR, TextVQA и визуального вопросно-ответного взаимодействия. Их использование может значительно улучшить процессы визуального восприятия и анализа в различных областях.

Применение в бизнесе

Если ваша компания хочет оставаться в числе лидеров, грамотно используйте NVEagle для улучшения процессов визуального восприятия и анализа. Рассмотрите применение автоматизации с помощью ИИ и определите ключевые показатели эффективности, которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Поддержка и дополнительные ресурсы

Если вам нужны советы по внедрению ИИ или вы хотите узнать больше о моделях Eagle, обращайтесь к нам в нашем Телеграм-канале или на Twitter.

Пробуйте AI Sales Bot

Попробуйте AI Sales Bot для автоматизации работы с клиентами и снижения нагрузки на первую линию.

Решения от AI Lab

Узнайте, как решения от AI Lab могут изменить ваши процессы и помочь вашей компании оставаться в числе лидеров в области использования ИИ.

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта