Что такое модели языка с омни-модальностью (OLMs)?
Модели языка с омни-модальностью (OLMs) — это новые технологии ИИ, которые понимают и обрабатывают разные типы данных: текст, аудио, видео и изображения. Эти модели стремятся имитировать человеческое восприятие, обрабатывая различные входные данные одновременно. Это делает их полезными для сложных задач в реальном мире.
Проблемы с производительностью OLMs
Основная проблема OLMs заключается в их непостоянной производительности при работе с многомодальными входами. Например, модель может не справляться с задачами, где нужно анализировать текст, изображения и аудио одновременно. Это приводит к различиям в ответах, когда информация представлена в разных форматах.
Оценка OLMs с помощью Omni×R
Исследователи из Google DeepMind и других организаций разработали новую оценочную систему Omni×R. Она предназначена для проверки способности OLMs к рассуждению в сложных многомодальных условиях. Omni×R включает два набора данных:
- Omni×Rsynth: синтетический набор данных, созданный путем автоматического преобразования текста в другие модальности.
- Omni×Rreal: реальный набор данных, собранный из источников, таких как YouTube.
Результаты тестирования OLMs
Тестирование показало, что модели, такие как Gemini 1.5 Pro и GPT-4o, сталкиваются с трудностями при интеграции информации из разных модальностей. Например, точность Gemini 1.5 Pro при работе с текстом составила 77.5%, но упала до 57.3% при работе с видео.
Выводы и рекомендации
Результаты тестирования подчеркивают необходимость дальнейших исследований для улучшения возможностей OLMs. Основные выводы:
- Модели хорошо работают с текстом, но испытывают трудности с многомодальным рассуждением.
- Существует значительный разрыв в производительности между текстовыми и сложными многомодальными задачами.
- Синтетический набор данных (Omni×Rsynth) помогает моделям справляться с реальными вызовами.
Как использовать ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее ИИ-решение и внедряйте его постепенно.
- Начните с малого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Получите помощь в внедрении ИИ
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
