Интеграция визуальных и текстовых данных в искусственном интеллекте

Интеграция визуальных и текстовых данных в ИИ представляет собой сложную задачу. Традиционные модели часто не могут точно интерпретировать структурированные визуальные документы, такие как таблицы и диаграммы. Это ограничение влияет на автоматическое извлечение и понимание контента, что важно для анализа данных и принятия решений.

Решение от IBM: Granite-Vision-3.1-2B

IBM представила модель Granite-Vision-3.1-2B, которая предназначена для понимания документов. Эта модель может извлекать контент из различных визуальных форматов, включая таблицы и диаграммы. Она обучена на тщательно подобранном наборе данных и подходит для широкого спектра задач, связанных с документами.

Ключевые компоненты модели

• Vision Encoder: Обрабатывает и кодирует визуальные данные.
• Vision-Language Connector: Соединяет визуальную и текстовую информацию.
• Large Language Model: Обрабатывает сложные и объемные входные данные.

Преимущества модели

Granite-Vision-3.1-2B показывает отличные результаты в понимании документов. Например, она достигла высоких оценок на различных тестах, что подтверждает её потенциал для применения в бизнесе, требующем точной обработки визуальных и текстовых данных.

Практическое применение ИИ

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите внедрение решений, таких как Granite-Vision-3.1-2B. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определить ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить.

Шаги по внедрению ИИ

• Начните с малого проекта и анализируйте результаты.
• Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.

Дополнительные решения

Попробуйте ИИ-ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.