Найдите своё ИИ решение!
Технологии искусственного интеллекта
Умные решения в медицине
Новости
-
Большой набор тестов для оценки мультимодельных больших языковых моделей (MLLMs) в текстовых сценариях.
Оценка многофункциональных моделей языка (MLLMs) в сценариях с текстовым контентом: SEED-Bench-2-Plus Оценка многофункциональных моделей языка (MLLMs) в сценариях с текстовым контентом имеет ключевое значение, учитывая их все возрастающую универсальность. Однако текущие бенчмарки в основном оценивают общее визуальное восприятие, не уделяя должного внимания тонким вызовам текстового контента. MLLMs, такие как GPT-4V, Gemini-Pro-Vision и Claude-3-Opus, проявляют впечатляющие…
-
Обучение моделей компьютерного зрения с использованием общедоступных данных изображений и текста – метод, который позволяет эффективно обучать модели на основе публичных данных.
Новый метод слабо-надзорного предварительного обучения для моделей компьютерного зрения с использованием общедоступных веб-масштабных данных изображений и текста В последнее время контрастное обучение стало мощной стратегией для обучения моделей эффективным визуальным представлениям путем выравнивания вложений изображений и текста. Однако одной из сложностей контрастного обучения является вычислительная сложность парной схожести между парами изображений и текста, особенно при…
-
Создание пользовательских данных с помощью моделей диффузии – тема третьей части статьи. Фокус статьи – быстрое и эффективное процедуры создания данных.
Вступление Время подвести итоги нашей работы по генерации данных с использованием моделей диффузии. Ранее мы заложили основу, представив концепцию и краткий обзор перспективных методов. Затем во второй части мы сосредоточились на получении изображений вместе с картами семантической сегментации. В этом блог-посте мы бы хотели затронуть тему методов, позволяющих использовать дополнительные входные данные. Генерация изображений на…