Google in Meta sta nedavno predstavila napredna modela umetne inteligence, ki imata potencial za revolucioniranje področja umetne inteligence. Ti modeli prinašajo nove poglede in zanimive možnosti za izkoriščanje umetne inteligence v različnih aplikacijah.
Zadnji model Googlea, Gemini 1.5, se osredotoča na razumevanje dolgega konteksta med različnimi modalnostmi. Zgrajen na osnovi arhitekture Transformer in Mixture of Experts (MoE), ta posodobljena verzija presega svojega predhodnika, Gemini 1.0 Ultra, kar se tiče zmogljivosti. Gemini 1.5 Pro, ki je trenutno na voljo za zgodnje testiranje, ima impresiven kontekstni okno z 128.000 žetoni, kar mu omogoča obdelavo in dostavo bolj celovitih in relevantnih rezultatov. Poleg tega je za omejene razvijalce in poslovne stranke na voljo posebna verzija z kontekstnim oknom do 1 milijona žetonov v zasebni predogled. Ta različica prikazuje izjemno sposobnost modela za obvladovanje velikih količin vsebine, vključno s video posnetki, zvočnimi posnetki, kodbami in pisanim besedilom.
Meta pa je kot odgovor na to predstavila model Video Joint Embedding Predictive Architecture (V-JEPA). V-JEPA se razlikuje od tradicionalnih generativnih modelov umetne inteligence, saj se osredotoča na učenje sistemov strojnega učenja preko vizualnih medijev. Iz videosposnetkov se nauči razumeti fizični svet in lahko napoveduje naslednje sličice. Meta je pri usposabljanju modela uporabila inovativno tehnologijo maskiranja, pri kateri so sličice bodisi v celoti odstranjene ali delno prikriti, da se izboljša napovedna analiza. Čeprav sedanja verzija V-JEPA izključno uporablja vizualne podatke, Meta načrtuje vključitev zvoka v prihodnjih iteracijah, s čimer bo še dodatno povečala njegove zmogljivosti.
Te prelomne napredke na področju umetne inteligence ponujajo nove možnosti izkoriščanja umetne inteligence. Gemini 1.5 omogoča temeljito in celovito obdelavo informacij ter postavlja razumevanje dolgega konteksta v ospredje. Na drugi strani Meta-jev model V-JEPA kaže potencial učenja sistemov strojnega učenja preko vizualnih medijev, kar odpira pot za izboljšano analizo in napovedovanje video posnetkov.
Predstavitev teh naprednih modelov umetne inteligence pomeni pomemben korak naprej na tem področju in kaže na nenehno inovacijo v industriji. Ti modeli obetajo obravnavanje kompleksnih nalog, napredovanje strojnega učenja ter preoblikovanje različnih industrij s svojimi edinstvenimi sposobnostmi. Z njihovim izboljšanim razumevanjem in vizualnim učenjem se umetna inteligenca usmerja v nove meje in oblikuje prihodnost.
Pogosto zastavljena vprašanja (FAQ):
1. Katere napredne modele umetne inteligence sta pred kratkim predstavila Google in Meta?
Google je predstavil model Gemini 1.5, medtem ko je Meta predstavila model V-JEPA (Video Joint Embedding Predictive Architecture).
2. Kaj je Gemini 1.5 in v čem se razlikuje od svojega predhodnika?
Gemini 1.5 je najnovejši model umetne inteligence Googlea, ki se osredotoča na razumevanje dolgega konteksta med različnimi modalnostmi. Presega svojega predhodnika, Gemini 1.0 Ultra, kar se tiče zmogljivosti. Ima tudi impresivno kontekstno okno z 128.000 žetoni, kar omogoča bolj celovite in relevantne rezultate.
3. Kakšna je posebna verzija Gemini 1.5, ki je na voljo omejenim razvijalcem in poslovnim strankam?
Posebna verzija Gemini 1.5 z kontekstnim oknom do 1 milijona žetonov je na voljo omejenim razvijalcem in poslovnim strankam v zasebnem predogledu. Ta različica lahko obvladuje velike količine vsebine, vključno s video posnetki, zvočnimi posnetki, kodbami in pisanim besedilom.
4. Kaj je model V-JEPA, ki ga je predstavil Meta?
Model V-JEPA (Video Joint Embedding Predictive Architecture) je napredni model umetne inteligence Meta, ki se osredotoča na učenje sistemov strojnega učenja preko vizualnih medijev. Nauči se razumeti fizični svet in lahko napoveduje naslednje sličice v video posnetkih.
5. Kako V-JEPA uporablja vizualne podatke pri usposabljanju?
V-JEPA uporablja inovativno tehnologijo maskiranja pri usposabljanju, pri kateri so sličice v video posnetkih bodisi v celoti odstranjene ali delno prikriti. To izboljšuje napovedno analizo modela. Meta načrtuje vključitev zvoka v prihodnjih iteracijah modela.
Ključni izrazi in opredelitve:
1. AI (Umetna inteligenca): Razvoj računalniških sistemov, ki so sposobni opravljati naloge, ki bi običajno zahtevale človeško inteligenco, kot je vizualno zaznavanje, prepoznavanje govora in sprejemanje odločitev.
2. Transformer: Arhitektura modela globokega učenja, ki uporablja samo-pozornostne mehanizme za zajemanje odnosov med različnimi pozicijami v zaporedju vhodov.
3. Mixture of Experts (MoE): Arhitektura modela nevronske mreže, ki združuje izhode več “strokovnih” modelov z uporabo omrežja za uravnavanje in ustvari končno napoved.
4. Žeton: V obdelavi naravnega jezika se žeton nanaša na enoto besedila, kot je beseda ali znak, ki se uporablja za obdelavo in analizo.
Sorodne povezave:
1. Google.com
2. Meta.org
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com