“`html
Введение в модели языка с омни-модальностью (OLMs)
Модели языка с омни-модальностью (OLMs) – это быстро развивающаяся область ИИ, которая позволяет понимать и рассуждать на основе различных типов данных, таких как текст, аудио, видео и изображения. Эти модели помогают имитировать человеческое восприятие, обрабатывая разные входные данные одновременно, что делает их полезными в сложных задачах из реального мира.
Проблемы с производительностью
Основная сложность в разработке OLMs заключается в их непостоянной работе с многомодальными данными. Например, модель может столкнуться с задачей, где требуется анализировать текст, изображения и аудио, но многие текущие модели не справляются с этой задачей. Часто они дают разные ответы на одну и ту же информацию в разных форматах, что затрудняет их использование.
Ограничения текущих тестов
Существующие методы оценки OLMs часто ограничиваются простыми комбинациями двух модальностей, таких как текст и изображения. Однако реальный мир требует более сложных оценок, включая комбинации трех или более модальностей.
Новая оценочная система Omni×R
Исследователи из Google DeepMind и других организаций разработали новую оценочную систему – Omni×R, которая предназначена для проверки рассуждающих способностей OLMs. Эта система включает два типа наборов данных:
- Omni×Rsynth: синтетический набор данных, созданный путём автоматического преобразования текста в другие модальности.
- Omni×Rreal: реальный набор данных, тщательно отобранный из источников, таких как YouTube.
Преимущества новых наборов данных
Эти наборы данных создают более полную и сложную тестовую среду, чем предыдущие методы оценки, что позволяет точнее выявлять способности моделей.
Ключевые результаты
Тестирование моделей, таких как Gemini 1.5 Pro и GPT-4o, показало, что текущие модели испытывают значительные трудности при интеграции информации из разных модальностей. Например:
- Gemini 1.5 Pro: 77.5% точности с текстом, но только 57.3% с видео и 36.3% с изображениями.
- GPT-4o: лучше справляется с текстом и изображениями, но испытывает затруднения с видео.
Основные выводы
Результаты экспериментов показывают, что:
- Модели хорошо работают с текстом, но испытывают сложности с многомодальным рассуждением.
- Существует значительный разрыв в производительности между текстовыми и сложными многомодальными задачами.
- Большие модели, как правило, показывают лучшие результаты, но иногда меньшие модели могут быть более эффективными в конкретных задачах.
Выводы и рекомендации
Рамки Omni×R обеспечивают важный шаг к оценке и улучшению рассуждающих способностей OLMs. Необходимы дальнейшие исследования для преодоления существующих ограничений, особенно в задачах, связанных с интеграцией видео и аудио.
Польза от ИИ для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания смогла воспользоваться преимуществами ИИ, обратите внимание на следующее:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности, которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Внедряйте ИИ решения постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в нашем Телеграм-канале или следите за новостями о ИИ.
Обратитесь к решениям от AI Lab, чтобы узнать, как ИИ может изменить ваши процессы. Будущее уже здесь!
“`
