“`html

Решения ИИ для вашего бизнеса

Существующие открытые многомодальные модели (LMM) сталкиваются с несколькими ограничениями. Они часто не имеют нативной интеграции и требуют адаптеров для выравнивания визуальных представлений с предварительно обученными большими языковыми моделями (LLM). Многие LMM ограничены в генерации в одном модальном режиме или полагаются на отдельные модели диффузии для визуального моделирования и генерации. Эти ограничения вносят сложности и неэффективность как во время обучения, так и во время вывода. Существует необходимость в по-настоящему открытой, авторегрессивной, нативной LMM, способной к высококачественной, согласованной многомодальной генерации.

Решение ANOLE

Исследователи из Generative AI Research Lab решают проблему ограниченных многомодальных функций в LMM. Открытые LMM, такие как LLaVA, CogVLM и DreamLLM, в основном сосредотачиваются на многомодальном понимании без возможностей генерации. Многие из этих моделей не являются нативно многомодальными и полагаются на предварительно обученные LLM в качестве основы, требуя дополнительных моделей диффузии для генерации изображений. Для решения этих проблем исследователи предлагают ANOLE – открытую, авторегрессивную, нативную LMM для междисциплинарной генерации изображений и текста. Построенный на Chameleon от Meta AI, ANOLE использует эффективную стратегию настройки и параметризации. Это исследование направлено на расширение возможностей Chameleon для обеспечения генерации видения и многомодальности без ущерба его силам генерации текста и понимания.

ANOLE применяет раннее слияние, токенный авторегрессивный подход для моделирования многомодальных последовательностей без использования моделей диффузии, полагаясь исключительно на трансформеры. Процесс настройки сосредотачивается на логитах, соответствующих идентификаторам токенов изображений в выходном слое головы трансформера, следуя принципу “меньше – значит больше”. ANOLE-7b-v0.1 был разработан с использованием небольшого количества изображений (5 859 изображений) и был настроен на менее чем 40 млн. параметров примерно за 30 минут на 8 GPU A100.

С ограниченными данными и параметрами ANOLE продемонстрировал впечатляющие возможности генерации изображений и многомодальности, производя высококачественные и согласованные междисциплинарные последовательности изображений и текста. Качественный анализ показывает, что ANOLE способен генерировать разнообразные и точные визуальные выводы из текстовых описаний и плавно интегрировать текст и изображения в междисциплинарных последовательностях. Например, ANOLE может генерировать детальные рецепты с соответствующими изображениями и производить информативные междисциплинарные последовательности изображений и текста, такие как руководства по приготовлению традиционных китайских блюд или описания архитектурных конструкций.

Заключение

Предложенный метод представляет собой значительное развитие в области многомодального искусственного интеллекта, решая ограничения предыдущих открытых LMM. ANOLE предлагает инновационное решение, которое является как эффективным по данным, так и по параметрам, обеспечивая высококачественные возможности многомодальной генерации. Развивая Chameleon, ANOLE демократизирует доступ к передовым технологиям многомодального искусственного интеллекта и прокладывает путь для более инклюзивных и совместных исследований в этой области.

Посмотрите статью и GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.

Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn.

Если вам понравилась наша работа, вам понравится и наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему сообществу 46 тыс. подписчиков на ML SubReddit.

Используйте ИИ для развития вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Anole: An Open, Autoregressive, Native Large Multimodal Model for Interleaved Image-Text Generation.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах здесь. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

“`