“`html
Исследование мультимодальных больших языковых моделей (MLLMs)
Исследование мультимодальных больших языковых моделей (MLLMs) сосредотачивается на интеграции визуальных и текстовых данных для улучшения способностей искусственного интеллекта к рассуждению. Путем объединения этих модальностей MLLMs могут интерпретировать сложную информацию из различных источников, таких как изображения и текст, что позволяет им выполнять задачи, такие как визуальное ответ на вопросы и решение математических задач с большей точностью и проницательностью. Этот междисциплинарный подход использует преимущества как визуальных, так и лингвистических данных с целью создания более надежных систем искусственного интеллекта, способных понимать и взаимодействовать с миром, подобно людям.
Использование Math-LLaVA: модели AI на основе LLaVA-1.5, настроенной с помощью набора данных MathV360K
Исследователи из различных учебных заведений представили Math-LLaVA, модель, настроенную с помощью нового набора данных под названием MathV360K. Этот набор данных включает 40 тыс. высококачественных изображений и 320 тыс. синтезированных пар вопрос-ответ, разработанных для улучшения многомодальных математических рассуждений. Введение Math-LLaVA представляет собой значительный шаг вперед в этой области, устраняя пробелы, оставленные предыдущими наборами данных и методами.
Практическое применение результатов исследования
Для развития вашей компании с помощью искусственного интеллекта и оставания в числе лидеров, грамотно используйте Math-LLaVA: модель AI на основе LLaVA-1.5, настроенную с помощью набора данных MathV360K. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ. Подберите подходящее решение и внедряйте его постепенно, начиная с малого проекта, анализируя результаты и опыт расширяйте автоматизацию. Если вам нужны советы по внедрению ИИ, обратитесь к нам.
“`
