OpenBMB выпустил MiniCPM-o 2.6: новый мультимодальный модель с 8 миллиардами параметров, способная понимать визуальные, речевые и языковые данные и работающая на устройствах с ограниченными ресурсами.

 OpenBMB Just Released MiniCPM-o 2.6: A New 8B Parameters, Any-to-Any Multimodal Model that can Understand Vision, Speech, and Language and Runs on Edge Devices

Искусственный интеллект и его возможности

Искусственный интеллект (ИИ) достиг значительных успехов, но остаются проблемы с эффективностью и универсальностью. Современные модели, такие как GPT-4, требуют много ресурсов, что ограничивает их использование на обычных устройствах, таких как смартфоны и планшеты. Это создает барьеры для доступа и подчеркивает необходимость в эффективных и гибких моделях ИИ.

MiniCPM-o 2.6: Гибкая мультимодальная модель

Модель MiniCPM-o 2.6 от OpenBMB решает эти проблемы благодаря своей архитектуре с 8 миллиардами параметров. Она поддерживает обработку изображений, речи и текста, эффективно работая на устройствах, таких как смартфоны и планшеты. Основные компоненты модели:

  • SigLip-400M для визуального понимания.
  • Whisper-300M для многоязычной обработки речи.
  • ChatTTS-200M для разговорных возможностей.
  • Qwen2.5-7B для продвинутого понимания текста.

Модель MiniCPM-o 2.6 показала средний балл 70.2 на бенчмарке OpenCompass, превосходя GPT-4V в визуальных задачах. Многоязычная поддержка и возможность работы на потребительских устройствах делают ее практичным выбором для различных приложений.

Технические детали и преимущества

MiniCPM-o 2.6 интегрирует передовые технологии в компактную и эффективную структуру:

  • Оптимизация параметров: Модель оптимизирована для работы на устройствах с ограниченными ресурсами.
  • Мультимодальная обработка: Обработка изображений до 1.8 миллиона пикселей и наличие возможностей OCR.
  • Поддержка потоковой передачи: Обработка видео и аудио в реальном времени.
  • Речевые функции: Двуязычное понимание речи и управление эмоциями.
  • Легкость интеграции: Совместимость с платформами, такими как Gradio.

Эти функции делают MiniCPM-o 2.6 доступной для разработчиков и бизнеса, позволяя внедрять сложные решения ИИ без необходимости в обширной инфраструктуре.

Результаты и реальные приложения

MiniCPM-o 2.6 продемонстрировала впечатляющие результаты:

  • Визуальные задачи: Превосходство над GPT-4V в визуальном анализе.
  • Обработка речи: Реальное взаимодействие на английском и китайском языках.
  • Мультимодальная эффективность: Поддержка живого перевода и интерактивных учебных инструментов.
  • Отличные результаты OCR: Высокое качество обработки документов.

Эти возможности могут изменить различные отрасли, от образования до здравоохранения, улучшая доступность и создавая новые возможности в контенте и медиа.

Заключение

MiniCPM-o 2.6 представляет собой значительное достижение в технологии ИИ, решая проблемы ресурсозатратных моделей и совместимости с устройствами. Объединив передовые мультимодальные возможности с эффективной работой на потребительских устройствах, OpenBMB создала мощную и доступную модель. Это подчеркивает, как инновации могут соединить производительность и практичность, позволяя разработчикам и пользователям эффективно использовать передовые технологии.

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

  • Codex CLI: Преобразование естественного языка в код для разработчиков

    Введение в Codex CLI Командные интерфейсы (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, позволяя эффективно управлять системами и автоматизировать процессы. Однако они требуют точного синтаксиса и глубокого понимания команд, что может быть сложно для…

  • Создание интерактивных BI панелей с Taipy для анализа временных рядов

    Введение В этом руководстве мы рассмотрим, как создать интерактивную панель управления с помощью Taipy, мощного фреймворка для разработки веб-приложений на Python. Используя Taipy, мы смоделируем сложные временные ряды, выполним сезонную декомпозицию в реальном…

  • DISCIPL: Новый Фреймворк для Повышения Эффективности Языковых Моделей

    Введение DISCIPL: Новый Фреймворк для Языковых Моделей Понимание Проблемы Языковые модели значительно продвинулись, но все еще испытывают трудности с задачами, требующими точного рассуждения и соблюдения конкретных ограничений. Введение DISCIPL DISCIPL – это новаторский…

  • TabPFN: Революция в прогнозировании ячеек таблиц с помощью трансформеров

    Преобразование анализа табличных данных с помощью TabPFN Введение в табличные данные и их проблемы Табличные данные важны в различных секторах, включая финансы, здравоохранение и научные исследования. Традиционные модели, такие как градиентные бустированные деревья…

  • SQL-R1: Модель NL2SQL с высокой точностью для сложных запросов

    Преобразование запросов на естественном языке в SQL с помощью SQL-R1 Введение в NL2SQL Технология Natural Language to SQL (NL2SQL) позволяет пользователям взаимодействовать с базами данных на понятном языке. Это улучшает доступность данных для…

  • Преодоление Ограничений Языковых Моделей: Рекомендации для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе исследований MIT Понимание больших языковых моделей (LLM) Большие языковые модели (LLM) могут помочь в решении реальных бизнес-задач, таких как анализ данных и автоматизация обслуживания клиентов. Их эффективность в решении…

  • Устойчивость оценок рассуждений LLM: вызовы и решения для бизнеса

    Понимание хрупкости оценок рассуждений LLM Недавние исследования выявили значительные слабости в оценке способностей рассуждения у больших языковых моделей (LLM). Эти слабости могут привести к вводящим в заблуждение оценкам, что искажает научное понимание и…

  • Разработка инструмента финансовой аналитики с использованием Python

    Введение Разработка инструмента финансовой аналитики позволяет принимать обоснованные финансовые решения. Этот инструмент поможет улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Ключевые компоненты инструмента 1. Извлечение данных Используйте библиотеку yfinance для получения исторических данных о…

  • Раннее развитие рефлексивного мышления в языковых моделях ИИ для бизнеса

    Улучшение рефлексивного мышления ИИ в бизнесе Понимание рефлексивного мышления в ИИ Большие языковые модели (LLMs) обладают способностью анализировать свои ответы, выявляя несоответствия и пытаясь их исправить. Это позволяет перейти от базовой обработки к…

  • Инновационный фреймворк Insight-RAG для улучшения генерации с учетом извлечения инсайтов

    Преобразование AI с Insight-RAG Проблемы традиционных RAG-структур Традиционные методы RAG часто фокусируются на поверхностной релевантности документов, что приводит к упущенным инсайтам и ограничениям в более сложных приложениях. Они испытывают трудности с задачами, требующими…

  • Улучшение трансформеров с помощью многомерного позиционного понимания

    Улучшение моделей Transformer с помощью продвинутого понимания позиционирования Введение в Transformers и позиционное кодирование Transformers стали важными инструментами в области искусственного интеллекта, особенно для обработки последовательных и структурированных данных. Основная проблема заключается в…

  • Эффективные стратегии для бизнеса: ранняя фузия в многомодальном ИИ

    Преобразование многомодального ИИ: практические бизнес-решения Понимание многомодальных моделей Многомодальный искусственный интеллект (ИИ) объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для улучшения понимания и принятия решений. Проблемы поздней интеграции Модели поздней интеграции…

  • Современные AI-технологии для бизнес-решений

    Реализация продвинутого ИИ для бизнес-решений Внедрение продвинутых ИИ-техник для бизнес-решений В этом документе мы представляем инновационный метод, который интегрирует многоголовое латентное внимание с детальной экспертной сегментацией. Этот подход использует латентное внимание для улучшения…

  • Прорыв в эффективных методах выборки: недоаморфные диффузионные образцы

    Инновационные Техники Отбора в Искусственном Интеллекте Понимание Проблем Традиционные методы отбора часто сталкиваются с медленной сходимостью, что затрудняет принятие решений в бизнесе. Новая техника под названием “недоводненная диффузия” решает эти проблемы, улучшая процесс…

  • Улучшение эффективности ИИ через самопроверку моделей

    Повышение эффективности ИИ через самообоснование Введение в модели рассуждений Искусственный интеллект (ИИ) значительно продвинулся в имитации человеческого рассуждения, особенно в математике и логике. Современные модели не только предоставляют ответы, но и описывают логические…

  • Создание сервера MCP для анализа финансовых данных в реальном времени

    Построение сервера контекстного протокола модели (MCP) Решение для реальных финансовых данных Создание сервера MCP для получения актуальной информации о фондовом рынке поможет вашей компании принимать обоснованные решения на основе данных в реальном времени.…

  • Квантование весов для эффективных моделей глубокого обучения

    Улучшение Эффективности в Глубоком Обучении через Квантование Весов Введение Оптимизация моделей глубокого обучения для работы в условиях ограниченных ресурсов становится всё более важной. Квантование весов — ключевая техника, позволяющая уменьшить точность параметров модели…

  • NVIDIA UltraLong-8B: Революция в языковых моделях для бизнеса

    Введение в UltraLong-8B NVIDIA недавно запустила серию UltraLong-8B, новые языковые модели, способные обрабатывать обширные текстовые последовательности до 4 миллионов токенов. Это решение помогает преодолеть значительные проблемы, с которыми сталкиваются большие языковые модели (LLMs),…