Новая платформа для эффективного поиска мультимодальных данных

 MQRLD: A Groundbreaking Platform for Efficient Multimodal Data Retrieval, Offering Transparent Storage, Learned Indexing, and Superior Query Performance

“`html

MQRLD: Революционная платформа для эффективного мультимодального поиска данных, предлагающая прозрачное хранение, обучение индексированию и превосходную производительность запросов

Мультимодальный поиск данных – значительная область исследований, которая фокусируется на управлении и извлечении данных из различных источников, таких как текст, аудио, видео и изображения. По мере увеличения объема и сложности данных, особенно в секторах искусственного интеллекта и аналитики больших данных, извлечение информации из различных форматов становится критически важным. Одной из основных проблем в мультимодальном поиске данных является неспособность существующих систем эффективно управлять и запрашивать данные в различных форматах.

Основные проблемы и решения

Одной из основных проблем в мультимодальном поиске данных является неспособность существующих систем эффективно управлять и запрашивать данные в различных форматах. Традиционные методы сталкиваются с ограничениями в обработке неструктурированных данных из-за их жестких схем хранения. Существующие платформы, которые пытаются решить эти проблемы, включают системы схемы-на-запись, многомодельные базы данных, векторные базы данных и озера данных. Каждый подход имеет свои ограничения.

Исследователи из Пекинского института технологий, Университета Цинхуа, Хэнаньского университета и Университета Китайской академии наук разработали платформу мультимодального поиска данных MQRLD с представлением признаков, осведомленных о запросах, и изученным индексом на основе озера данных. Эта платформа решает ограничения текущих систем поиска путем поддержки гибкого, прозрачного хранения и введения техники представления мультимодальных данных. Платформа позволяет выполнять богатые гибридные запросы, оптимизируя процесс извлечения данных различных типов и обеспечивая высокую производительность как по точности, так и по скорости.

Преимущества MQRLD

Платформа MQRLD интегрирует механизм изученного индекса, улучшая производительность запросов путем адаптации к различным типам данных и шаблонам. Этот индекс использует структуру данных для улучшения скорости и точности извлечения. Основа озера данных позволяет прозрачно хранить мультимодальные данные, такие как изображения, текст и видео, без предопределенных схем. Механизм представления признаков преобразует необработанные мультимодальные данные в формат, который легко индексируется и запрашивается. Это достигается путем распознавания шаблонов в данных и использования модели изучения индексов для оптимизации процесса поиска, что значительно улучшает точность и скорость задач извлечения.

Тесты производительности, проведенные на платформе MQRLD, показали ее превосходство над традиционными методами. Например, в тестах с высокоразмерными данными изученный индекс значительно сократил время запросов, улучшая общую эффективность платформы. Платформа MQRLD продемонстрировала уровень полноты 95% для сложных мультимодальных запросов, значительно превосходящий существующие векторные и многомодельные базы данных, которые достигли уровней полноты только 80% и 85% соответственно. Возможность обработки сложных гибридных запросов, включающих числовые и векторные данные, выделяет эту платформу среди традиционных методов, которые испытывают трудности с такими задачами.

Платформа MQRLD также включает мультимодальный открытый API (MOAPI), который позволяет пользователям выполнять гибридные запросы различных типов данных. Этот API поддерживает несколько типов запросов, включая числовые равные, диапазонные и основанные на векторах поиски ближайших соседей. Эти возможности запросов позволяют пользователям искать в сложных наборах данных, таких как поиск конкретных аудиовизуальных клипов на основе числовых и описательных критериев.

В заключение, платформа MQRLD значительно продвигает мультимодальный поиск данных. Интеграция изученного индекса и механизма, осведомленного о запросах, с инфраструктурой озера данных предоставляет надежное решение для растущих вызовов управления мультимодальными данными. Ее производительность, продемонстрированная через более быстрые времена запросов и более высокие уровни точности, отмечает ее как ведущий инструмент в этой области. Возможность платформы обрабатывать сложные гибридные запросы и адаптироваться к различным шаблонам данных предоставляет значительные преимущества для отраслей, которые полагаются на извлечение данных большого масштаба, включая здравоохранение, правоохранительные органы и приложения искусственного интеллекта.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…