“`html
Модели Визуального Языка (VLMs)
Модели VLMs достигли значительного прогресса, но все еще сталкиваются с серьезными проблемами в обобщении для различных задач. Они часто испытывают трудности с разнообразными типами входных данных, такими как изображения разных разрешений или текстовые подсказки, требующие тонкого понимания.
Проблемы и Решения
Нахождение баланса между вычислительной эффективностью и масштабируемостью модели является сложной задачей. Это затрудняет использование VLMs многими пользователями, особенно теми, кто нуждается в адаптируемых решениях, которые стабильно хорошо работают в различных реальных приложениях.
Новая Серия Моделей PaliGemma 2
Google DeepMind недавно представила PaliGemma 2 — новую серию открытых моделей визуального языка с параметрами 3 миллиарда (3B), 10 миллиардов (10B) и 28 миллиардов (28B). Эти модели поддерживают разрешения 224×224, 448×448 и 896×896 пикселей.
Преимущества PaliGemma 2
- Девять предварительно обученных моделей с различными комбинациями размеров и разрешений.
- Модели адаптированы для различных случаев использования, включая распознавание документов и детальное описание изображений.
- Открытые веса позволяют легко заменить или обновить оригинальную PaliGemma.
Технические Детали
PaliGemma 2 основана на оригинальной модели и включает в себя визуальный кодировщик SigLIP-So400m. Модели обучены в три этапа с использованием различных разрешений изображений для обеспечения гибкости и масштабируемости.
Высокая Производительность
PaliGemma 2 была протестирована на более чем 30 задачах, включая описание изображений и распознавание текста. Модели показали отличные результаты в сложных задачах, таких как обнаружение текста и распознавание музыкальных партитур.
Заключение
Выпуск PaliGemma 2 представляет собой значительный шаг вперед в области моделей визуального языка. Эти модели обеспечивают гибкость и высокую производительность для различных приложений, что делает их ценными инструментами как для научных, так и для промышленных задач.
Как Внедрить ИИ в Ваш Бизнес
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
- Подберите подходящее решение ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, напишите нам в нашем Телеграм-канале.
“`
