Введение в MRAG-Bench

Современные методы оценки ИИ, такие как многомодальная генерация с поддержкой извлечения (RAG), в основном сосредоточены на текстовой информации. Это создает ограничения, так как в некоторых ситуациях визуальная информация может быть более полезной.

Что такое MRAG-Bench?

Исследователи из UCLA и Стэнфорда разработали MRAG-Bench — новый стандарт для оценки моделей, которые работают с визуальной информацией. Этот инструмент включает 16,130 изображений и 1,353 аннотированных вопросов, чтобы проверить, насколько хорошо модели используют визуальные данные.

Как работает MRAG-Bench?

MRAG-Bench делится на девять сценариев, которые помогают понять, когда визуальная информация более полезна, чем текстовая. Сценарии включают:

• Изменения перспективы: разные углы и видимость объектов.
• Трансформационные изменения: изменения во времени и физические трансформации объектов.

Это позволяет моделям лучше интерпретировать визуальные данные.

Результаты оценки

Результаты показывают, что использование визуальной информации значительно улучшает работу моделей. Например, лучшие модели показали 33.16% улучшение с визуальными данными, в то время как текстовые данные давали лишь 5.82% улучшение. Это подчеркивает, что текущие модели еще не могут использовать визуальные данные так же эффективно, как люди.

Практическое применение ИИ

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:

• Анализируйте: Как ИИ может изменить вашу работу?
• Определите: Где возможно применение автоматизации?
• Выберите: Подходящее ИИ решение для ваших нужд.
• Внедряйте: Начните с небольших проектов и постепенно расширяйте автоматизацию.

Получите помощь

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами. Мы предлагаем ИИ-ассистента для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент.

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