Itinai.com it company office background blured chaos 50 v f97f418d fd83 4456 b07e 2de7f17e20f9 1
Itinai.com it company office background blured chaos 50 v f97f418d fd83 4456 b07e 2de7f17e20f9 1

Meta AI представляет Perception Encoder: универсальный визуальный кодировщик для изображений и видео

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!



Meta AI Introduces Perception Encoder

Meta AI представляет Perception Encoder

Перception Encoder — это масштабируемая модель визуального восприятия, которая превосходит в нескольких задачах обработки изображений и видео.

Проблема проектирования универсальных визуальных кодеров

С ростом многомодальности в системах ИИ, роль моделей визуального восприятия становится все более сложной. Визуальные кодеры должны не только распознавать объекты и сцены, но и поддерживать такие задачи, как создание подписей, ответ на вопросы, детальное распознавание и пространственное мышление для изображений и видео. Существующие модели часто полагаются на разнообразные цели предобучения, что усложняет их масштабирование и внедрение.

Унифицированное решение: Perception Encoder от Meta AI

Meta AI представляет Perception Encoder (PE) — семью моделей, обученных с использованием единой контрастивной цели визуально-языкового взаимодействия. PE демонстрирует, что при правильной настройке процесса обучения и методах выравнивания, контрастивное обучение может привести к высоко универсальным визуальным представлениям.

Подход к обучению и архитектура

Предобучение PE проходит в два этапа. Первый этап включает контрастивное обучение на большом наборе изображений и текстов. Второй этап добавляет понимание видео, используя синтезированные пары видео-текстов.

Эмпирическая производительность по модальностям

PE демонстрирует отличные результаты в задачах классификации изображений и видео, превосходя существующие модели. Например, на ImageNet-val PEcoreG достигает 86.6% точности.

Заключение

Perception Encoder показывает, что единая контрастивная цель может быть достаточно для создания универсальных визуальных кодеров. Это открывает новые возможности для интеграции и повышения надежности визуального понимания.

Практические бизнес-решения

Рассмотрите возможность автоматизации процессов в вашем бизнесе. Найдите моменты в взаимодействии с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность.

Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительные результаты.

Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют вам настраивать их под ваши цели.

Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.

Контакты и примеры решений

Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.

Посмотрите практический пример решения на базе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно.

Perception Encoder Image

Новости в сфере искусственного интеллекта