Улучшение мультимодального искусственного интеллекта с высоким разрешением и двуязычными возможностями.

 InternVL 1.5 Advances Multimodal AI with High-Resolution and Bilingual Capabilities in Open-Source Models

«`html

InternVL 1.5: Развитие мультимодального ИИ с высоким разрешением и возможностями в области двуязычности в открытых моделях

Мультимодальные большие языковые модели (MLLMs) интегрируют обработку текста и визуальных данных для улучшения способности искусственного интеллекта понимать и взаимодействовать с миром. Эта область исследований фокусируется на создании систем, способных понимать и реагировать на сочетание визуальных подсказок и лингвистической информации, имитируя более человекоподобное взаимодействие.

Ограничения открытых моделей

Основная проблема заключается в ограниченных возможностях открытых моделей по сравнению с коммерческими аналогами. Открытые модели часто проявляют недостатки в обработке сложных визуальных входов и поддержке различных языков, что может ограничить их практическое применение и эффективность в различных сценариях.

Недостатки традиционных методов

Исторически большинство открытых MLLM обучались при фиксированных разрешениях, преимущественно с использованием наборов данных, ограниченных английским языком. Такой подход существенно затруднял их функциональность при обработке изображений с высоким разрешением или контента на других языках, что делало им сложным успешное выполнение задач, требующих детального визуального понимания или многоязычных возможностей.

Решение проблемы

Исследования Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта, SenseTime Research, Университета Цинхуа, Университета Нанькин и Университета Фудана, и Китайского университета Гонконга представляют InternVL 1.5 – открытую MLLM, разработанную для существенного улучшения возможностей моделей с открытым исходным кодом в области мультимодального понимания. Модель включает три основных улучшения для сокращения разрыва в производительности между открытыми и коммерческими моделями:

Во-первых, был оптимизирован мощный визуальный кодер InternViT-6B через стратегию непрерывного обучения, улучшающую его визуальные возможности понимания.

Во-вторых, динамический подход к высокому разрешению позволяет модели обрабатывать изображения с разрешением до 4K путем динамической настройки тайлов изображения, основанной на соотношении сторон и разрешении входа.

В-третьих, был тщательно собран высококачественный двуязычный набор данных, охватывающий общие сцены и изображения документов, аннотированные параллельными вопросами и ответами на английском и китайском языках.

Данные три шага существенно повышают производительность модели в задачах OCR и китайском языке. Эти улучшения позволяют InternVL 1.5 успешно конкурировать в различных стандартных тестах и сравнительных исследованиях, продемонстрировав его улучшенную эффективность в мультимодальных задачах.

Метод обработки изображений

InternVL 1.5 использует сегментированный подход к обработке изображений, позволяя ему обрабатывать изображения с разрешением до 4K, разделяя их на тайлы размером от 448×448 пикселей, динамически адаптируясь в зависимости от соотношения сторон и разрешения изображения. Этот метод улучшает понимание изображения и облегчает понимание детальных сцен и документов.

Улучшенные языковые возможности

Улучшенные языковые возможности модели обусловлены обучением на разнообразном наборе данных, включающем как английский, так и китайский языки, охватывающем различные сцены и типы документов, что повышает ее производительность в задачах OCR и текстовых задачах на разных языках.

Результаты и преимущества

Производительность модели подтверждается ее результатами в нескольких стандартных тестах, где она превосходит в особенности в задачах OCR и понимания сцен на нескольких языках. InternVL 1.5 демонстрирует актуальные результаты, показывая заметное улучшение по сравнению с предыдущими версиями и превосходя некоторые коммерческие модели в конкретных тестах.

Заключение

InternVL 1.5 решает существенные проблемы, с которыми сталкиваются открытые мультимодальные большие языковые модели, особенно в обработке изображений с высоким разрешением и поддержке многоязычных возможностей. Эта модель значительно сокращает разрыв в производительности по сравнению с коммерческими аналогами за счет внедрения мощного визуального кодера, динамической адаптации разрешения и комплексного двуязычного набора данных. Улучшенные возможности InternVL 1.5 демонстрируются через ее выдающуюся производительность в задачах OCR и понимания сцен на нескольких языках, утверждая ее позицию как серьезного конкурента в области передовых систем искусственного интеллекта.

«`

«`html

Используйте ИИ для выполнения задач эффективно

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте InternVL 1.5 для улучшения мультимодального ИИ с высоким разрешением и возможностями в области двуязычности в открытых моделях.

Как использовать ИИ

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

Выбор подходящего решения

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

Как изменить процессы

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

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

Попробуйте ИИ ассистент в продажах на сайте Flycode.ru. 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.

«`

Полезные ссылки:

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

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 1

    API Mistral Agents: Упрощение создания продвинутых ИИ-агентов для разработчиков

    Введение в API агентов Mistral API агентов Mistral представляет собой новый инструмент для создания AI-агентов, которые могут выполнять различные задачи, такие как запуск кода на Python, генерация изображений и использование расширенного поиска. Это…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    Улучшение пространственного понимания в ИИ: Multi-SpatialMLLM

    Практические бизнес-решения на основе Multi-SpatialMLLM Как это улучшает бизнес и реальную жизнь Технология Multi-SpatialMLLM значительно улучшает понимание пространственных отношений, что полезно в таких областях, как робототехника и автономные транспортные средства. Это приводит к…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 1

    QwenLong-L1: Новый подход к долгосрочному рассуждению в ИИ

    Введение QwenLong-L1: Новый Подход к Долгосрочному Рассуждению в ИИ Современные достижения в области больших моделей рассуждений (LRMs) продемонстрировали выдающиеся успехи в задачах с коротким контекстом. Однако эти модели сталкиваются с трудностями в сценариях…