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

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…