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…
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…
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…
deepsense.ai признана одним из топ-50 поставщиков ИИ в Центральной и Восточной Европе (ЦВЕ) Мы рады объявить, что deepsense.ai была признана одним из топ-50 поставщиков ИИ в Центральной и Восточной Европе (ЦВЕ) согласно престижному отчету “ТОП компаний, основанных на ИИ”. Подготовленный тщательно MCI Capital, Bain & Company и Art Of Networking, отчет выделяет организации, от стартапов…
Создание вашего собственного агента по написанию кода Ваш персональный агент по написанию кода: оптимизация и эволюция В этом блог-посте мы расскажем о нашем пути создания агента по написанию кода на основе LLM с нуля – настроенного под ваши потребности и процессы, и поделимся опытом по его итеративному улучшению. Введение Эта статья является второй частью в…
Решение для ускорения обработки языковых моделей В области искусственного интеллекта одной из основных проблем является обеспечение быстрой и эффективной обработки информации языковыми моделями. Это особенно важно для реального времени, таких как чат-боты или голосовые помощники. Решение Mistral.rs Mistral.rs – новая платформа, разработанная для ускорения обработки языковых моделей. Она предлагает различные функции для увеличения скорости обработки…
Решение для прозрачности в машинном обучении: T-Explainer В сфере машинного обучения становится все более важным разработка моделей, способных предсказывать и объяснять свои выводы. Однако с ростом сложности моделей они становятся менее прозрачными, что создает проблемы, особенно в секторах здравоохранения и финансов, где понимание оснований принятия решений также важно, как и сами решения. Проблема недостаточной прозрачности…
Использование синтетических голосов для развития вашего бизнеса Мы делимся уроками из небольшого масштабного превью Voice Engine, модели для создания индивидуальных голосов. Навигация по вызовам и возможностям синтетических голосов Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Navigating the Challenges and Opportunities of Synthetic Voices.…
Арена-Хард: новый подход к оценке возможностей чат-ботов на основе живых данных В мире больших языковых моделей (LLM) разработчики и исследователи сталкиваются с вызовом точного измерения и сравнения способностей различных моделей чат-ботов. Традиционные бенчмарки для LLM были статичными и не отражали реального использования. Это привело к появлению системы “Арена-Хард”, разработанной LMSYS ORG, которая создает бенчмарки на…
FLORA: Практическое решение ИИ для обучения моделей видео-языковых моделей Введение Традиционные методы обучения видео-языковых моделей (VLMs) могут вызывать опасения по поводу конфиденциальности и масштабируемости из-за централизованной агрегации данных. Федеративное обучение предлагает практическое решение, позволяя распределенное обучение моделей при сохранении конфиденциальности данных. Решение FLORA FLORA (Federated Learning with Low-Rank Adaptation) решает проблемы обучения VLMs в условиях…