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…
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…
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…
Алгоритмы Offline RL: Практические решения и ценность Обзор Обучение с подкреплением (RL) – это подход к обучению, при котором агент взаимодействует с окружающей средой для максимизации получаемой награды. Алгоритмы Offline RL извлекают оптимальные стратегии из статических наборов данных, предлагая практические решения и ценность. Решаемые проблемы Алгоритмы Offline RL сталкиваются с проблемами, связанными с настройкой гиперпараметров…
Новая эра в генерации видео с помощью искусственного интеллекта: представляем Vidu На Форуме Чжунгуаньцунь 2024 года в Пекине состоялся дебют Vidu, передовой модели искусственного интеллекта, разработанной ShengShu-AI и Университетом Цинхуа. Vidu способен легко создавать 16-секундные видеоролики высокой четкости разрешением 1080p всего с одним простым запросом, что делает Китай сильным участником в мировой гонке в области…
Научное машинное обучение: Революция в исследованиях и открытиях Расширение горизонтов исследований Научное машинное обучение (SciML) объединяет мощные алгоритмы для ускорения открытий в биологии, физике и экологических науках. Ускоренное открытие и инновации SciML обрабатывает массивные наборы данных быстро, сокращая время от гипотезы до экспериментальной верификации. Это критически важно в областях, таких как фармакология, где упрощается разработка…