گوگل و متا مدل‌های هوش مصنوعی نوین را برای بهبود درک و یادگیری تصویری معرفی کرده‌اند
گوگل و متا اخیراً مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی را معرفی کرده‌اند که قرار است در زمینه هوش مصنوعی انقلابی را آغاز کنند. این مدل‌ها دیدگاه‌های تازه و امکانات جذابی را برای بهره‌برداری از هوش مصنوعی در برنامه‌های مختلف به ارمغان می‌آورند.
آخرین مدل گوگل، Gemini 1.5، بر روی درک طولانی‌مدت اطلاعات در سناریوهای مختلف متمرکز شده است. این نسخه به رویکرد Transformer و ساختار Mixture of Experts (MoE) بنا شده است و نسبت به نسخه قبلی خود، Gemini 1.0 Ultra، از نظر عملکرد پیشرفتی چشمگیری دارد. نسخه Gemini 1.5 Pro که در حال حاضر برای آزمایش‌های اولیه در اختیار عموم قرار دارد، با پنجره زمینه‌ای با حجم 128 هزار توکن، امکان پردازش و ارائه خروجی‌های کامل و مرتبط بیشتری را فراهم می‌کند. علاوه بر این، نسخه ویژه‌ای با پنجره زمینه تا ۱ میلیون توکن به توسعه‌دهندگان و مشتریان شرکت‌ها ارائه می‌شود که نشان می‌دهد توانایی قابل توجه این مدل در مدیریت محتواهای گسترده از جمله فیلم‌ها، صداها، کدها و متن‌های نوشتاری را دارد.
از سوی دیگر، متا با معرفی مدل V-JEPA (معماری پیش‌بینی یکپارچه جفت نمودن) به تدریس سیستم‌های یادگیری ماشین از طریق رسانه‌های تصویری می‌پردازد. این مدل V-JEPA از مدل‌های متداول و تولیدشونده‌ی هوش مصنوعی در این نکته تفاوت دارد که تمرکز خود را بر این مبنا گذاشته است که با تماشا فیلم‌ها، یاد می‌گیرد دنیای فیزیکی را درک کرده و قادر به پیش‌بینی فریم‌های بعدی می‌شود. متا در آموزش مدل، از یک فناوری ماسک‌گذاری نوآورانه استفاده کرده است که فریم‌ها کاملاً حذف یا جزئی پنهان شوند تا تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌ای بهتر انجام شود. در حال حاضر نسخه کنونی V-JEPA فقط از داده‌های تصویری استفاده می‌کند، اما متا در نسخه‌های آینده پیوستن صدا را در برنامه دارد تا توانایی‌های آن را بهبود بخشد.
این پیشرفت‌های نوآورانه در زمینه هوش مصنوعی روش‌های جدیدی برای بهره‌برداری از هوش مصنوعی ارائه می‌دهند. Gemini 1.5 امکان پردازش جامع و کامل اطلاعات را فراهم می‌کند و درک طولانی‌مدت را به محور می‌گیرد. از طرف دیگر، مدل V-JEPA متا قابلیت‌های تدریس سیستم‌های یادگیری ماشین از طریق رسانه‌های تصویری را به ارمغان می‌آورد و راه را برای تحلیل و پیش‌بینی بهتر ویدئوها می‌باشد.
معرفی این مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی قدم مهمی در سمت جلویی رشد صنعت بوده و نشان از نوآوری‌های پیاپی در این صنعت دارد. این مدل‌ها با قابلیت‌های خود در حل وظایف پیچیده، پیشرفت در یادگیری ماشین و با توانایی‌های منحصر به فرد خود، در تحول صنایع مختلف نقش مهمی خواهند داشت. با توانایی بهبود یافته در درک و یادگیری تصویری، هوش مصنوعی قصد دارد به مرزهای جدیدی برسد و آینده را شکل دهد.
سوالات متداول (FAQ):
1. مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی اخیراً توسط گوگل و متا معرفی شده چیستند؟
گوگل مدل Gemini 1.5 را معرفی کرده است، در حالی که متا مدل V-JEPA (معماری پیش‌بینی یکپارچه جفت نمودن) را معرفی کرده است.
2. Gemini 1.5 چیست و چگونه با نسخه قبلی خود متفاوت است؟
Gemini 1.5 آخرین مدل هوش مصنوعی گوگل است که به درک طولانی‌مدت اطلاعات در سناریوهای مختلف متمرکز می‌شود. این نسخه در عملکرد نسخه قبلی خود، یعنی Gemini 1.0 Ultra، پیشرفت قابل توجهی داشته است. همچنین، این نسخه با پنجره زمینه‌ای با حجم 128 هزار توکن، امکان ارائه خروجی‌های جامع و مرتبط بیشتری را فراهم می‌کند.
3. نسخه ویژه Gemini 1.5 در اختیار توسعه‌دهندگان و مشتریان شرکت‌ها با چه ویژگی‌هایی قرار دارد؟
نسخه ویژه ای Gemini 1.5 با پنجره زمینه تا ۱ میلیون توکن در اختیار توسعه‌دهندگان و مشتریان شرکت‌ها در قالب نمایشی خصوصی قرار می‌گیرد. این نسخه قدرت پردازش محتوای وسیع از جمله فیلم‌ها، صداها، کدها و متن‌های نوشتاری را دارد.
4. مدل V-JEPA معرفی شده توسط متا چیست؟
مدل V-JEPA (معماری پیش‌بینی یکپارچه جفت نمودن)، مدل هوش مصنوعی پیشرفته متا است که به تدریس سیستم‌های یادگیری ماشین از طریق رسانه‌های تصویری می‌پردازد. این مدل با تماشا فیلم‌ها، دنیای فیزیکی را درک می‌کند و قادر به پیش‌بینی فریم‌های بعدی در ویدئوها است.
5. V-JEPA چطور از داده‌های تصویری در آموزش خود استفاده می‌کند؟
V-JEPA از یک فناوری ماسک‌گذاری نوآورانه در آموزش استفاده می‌کند، به طوری که فریم‌ها در ویدئوها کاملاً حذف یا جزئی پنهان شوند. این امر تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌ای موثرتر را راه می‌اندازد. متا نیز در نسخه‌های آینده مدل، صدا را وارد کردن، باعث افزایش قابلیت‌های آن می‌شود.
اصطلاحات کلیدی و تعاریف:
1. هوش مصنوعی (AI): توسعه سیستم‌های کامپیوتری قادر به انجام وظایفی است که معمولاً نیاز به هوش انسانی دارند، مانند فهم بصری، شناخت گفتار و تصمیم‌گیری.
2. تبدیل کننده (Transformer): یک معماری مدل یادگیری عمیق است که از مکانیسمات توجه ذاتی برای درک ارتباطات بین موقعیت‌های مختلف در یک دنباله ورودی استفاده می‌کند.
3. ترکیب پخته کنندگان (MoE): یک معماری مدل شبکه ع
The source of the article is from the blog cheap-sound.com