Microsoft представила Florence-VL: новый мультимодальный модель для объединения зрения и языка.

 Microsoft Introduces Florence-VL: A Multimodal Model Redefining Vision-Language Alignment with Generative Vision Encoding and Depth-Breadth Fusion

“`html

Интеграция обработки визуальных и текстовых данных в ИИ

Интеграция обработки изображений и языка в ИИ стала основой для создания систем, которые одновременно понимают визуальные и текстовые данные. Это позволяет машинам интерпретировать изображения, извлекать текстовую информацию и понимать пространственные отношения.

Преимущества и решения

  • Улучшение приложений: От автономных автомобилей до систем взаимодействия человек-компьютер.
  • Устранение недостатков: Модели часто игнорируют детальную информацию, необходимую для сложных задач, таких как извлечение текста из изображений.
  • Эффективность: Интеграция нескольких кодеров может привести к увеличению вычислительных затрат.

Модель Florence-VL

Исследователи из Университета Мэриленда и Microsoft разработали архитектуру Florence-VL для решения этих проблем. Эта модель использует генеративный кодер визуальных данных Florence-2 для создания специфических визуальных представлений.

Ключевые особенности Florence-VL

  • Гибкость: Подход на основе подсказок позволяет адаптировать модель к различным задачам, таким как распознавание объектов и оптическое распознавание текста (OCR).
  • Механизм DBFusion: Объединяет визуальные характеристики с разных уровней, обеспечивая детальное и общее понимание.
  • Эффективность обучения: Модель оптимизирована на 16.9 миллионах аннотаций изображений и 10 миллионах наборов инструкций.

Результаты и достижения

Florence-VL была протестирована на 25 бенчмарках и показала выдающиеся результаты, включая снижение потерь до 2.98, что значительно превосходит другие модели.

Основные выводы

  • Упрощение: Единый кодер визуальных данных снижает сложность.
  • Гибкость задач: Поддержка различных приложений, включая OCR.
  • Улучшенная стратегия слияния: DBFusion обеспечивает богатое сочетание деталей.
  • Высокие результаты: Лидирующие позиции в 25 бенчмарках.
  • Эффективность обучения: Улучшение многомодальной согласованности.

Заключение

Florence-VL решает критические ограничения существующих моделей, сочетая детальные и общие визуальные характеристики. Эта модель обеспечивает адаптивность для различных задач и поддерживает вычислительную эффективность.

Как использовать ИИ в вашей компании

  • Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
  • Выбирайте подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.
  • Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.

Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.

“`

Полезные ссылки: