در حوزه هوش مصنوعی (AI)، ترکیب ورودی‌های زبانی و تصویری، یکی از حوزه‌های هیجان‌انگیز و به سرعت در حال تکامل برای بررسی، ترکیب زبان و تصاویر است. با پدیدار شدن مدل‌های چند حالته، آرزوی ترکیب متن با تصاویر، امکانات بی‌نظیری را برای درک ماشینی فراهم کرده است. این مدل‌های پیشرفته به هدف استفاده از هر دو نوع داده، امکانات بیشماری برای ایجاد عناوین تصویر دقیق و ارائه پاسخ‌های دقیق به پرسش‌های تصویری را باز می‌کنند.
اما به طور دقیق تفسیر کردن تصاویر به همراه متن هنوز چالش ز considerable است برای مدل‌های موجود. پیچیدگی تصاویر جهان واقعی، به خصوص آن‌هایی که حاوی متن‌های جاسازی شده هستند، اغلب موانع مهمی را ایجاد می‌کند. درک تصاویر با اطلاعات متنی، برای مدل‌ها برای واقعی به تصور و تعامل مشابه انسان با محیط خود، حیاتی است.
روش‌های کنونی در این حوزه شامل مدل‌های زبانی بینایی (VLMs) و مدل‌های زبان بزرگ چند حالته (MLLMs) است. این مدل‌ها به منظور پل کشیدن بین داده‌های بینایی و متنی طراحی شده‌اند تا آن‌ها را برای یک درک یکپارچه، یکپارچه کنند. با این حال، آن‌ها به موفقیت در درک جزئیات سختی و اطلاعات پالایه خصوصیات موجود در محتوای بصری، مانند هنگام تفسیر و زمینه‌بندی متن‌های جاسازی شده، مبارزه می‌کنند.
به منظور پوشش دادن به این محدودیت‌ها، پژوهشگران در حوزه علوم ابریگاهی (SuperAGI) مدل Veagle را توسعه داده‌اند – مدلی منحصر به فرد که اطلاعات بصری را به صورت دینامیک به مدل‌های زبانی یکپارچه می‌کند. Veagle به دلیل رویکرد نوآورانه‌اش، که بینها از تحقیقات اخیر بهره می‌برد و یک مکانیزم پیشرفته برای پرتاب داده‌های بصری کدگذاری شده را به طور مستقیم در چارچوب تجزیه و تحلیل زبانی تراکیب می‌کند، برجسته است. این باعث می‌شود دیدگاه‌های عمیق‌تر و ظریف‌تری از زمینه‌های بصری را درک کند و توانایی مدل را در تفسیر و ارتباط دادن اطلاعات متنی و بصری بهبود بخشد.
روش‌شناسی Veagle بر روی یک برنامه تمرینی سازمان‌دهنده ای متکی است که شامل استفاده از یک کدگذار دید برحسب پیشینه همراه با یک مدل زبان است. از طریق دو فاز آموزشی با دقت طراحی شده، مدل متصلات اساسی بین داده‌های بصری و متنی را هضم می‌کند که یک پایه محکم ایجاد می‌کند. بهبود بعدی اجازه می‌دهد تا Veagle تصاویر سناریوهای پیچیده و متن‌های جاسازی شده را تفسیر کرده و درک جامعی از تعامل بین دو حالت به وجود آورد.
ارزیابی عملکرد Veagle نشان می‌دهد که قابلیت‌های برتر این مدل در امتحانات بنچمارک، به ویژه در وظایف پاسخ‌گویی به سوالات تصویری و فهم تصاویر، بیش از 5-6٪ بهبود در عملکرد نسبت به مدل‌های موجود را نشان داده و استانداردهای جدیدی برای دقت و کارایی در تحقیقات AI چند حالته قرار داده است. این نتایج نه تنها کارایی Veagle در یکپارچه‌سازی اطلاعات بصری و متنی را برجسته می‌کند، بلکه انعطاف‌پذیری و قابلیت اعمال برای گستره وسیعی از سناریوها فراتر از بنچمارک‌های قائل شده را نشان می‌دهد.
Veagle یک تغییر نمادین در یادگیری نمایش‌های چند حالته بوسیله ارائه وسیله ای نقطه‌نظر پیچیده و موثر برای یکپارچه‌سازی زبان و بینایی است. با غلبه بر محدودیت‌های گسترده‌ای که در مدل‌های کنونی وجود دارد، Veagle راه را برای پژوهش‌های بیشتر در VLMs و MLLMs باز می‌کند. این پیشرفت به یک حرکت به مدل‌هایی اشاره دارد که می‌توانند به دقت تر مشابه‌اندازه فرایندهای شناور انسانی را بازتولید کرده و به زیبایی با محیط تعامل و تفسیر در راهی که قبلاً غیرقابل دسترس می‌کردند.
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد Veagle می‌توانید به مقاله Marktechpost مراجعه کنید.
FAQ:
1. چه مفهومی از “ترکیب ورودی‌های زبانی و تصویری” دارید؟
– ترکیب ورودی‌های زبانی و تصویری به معنای استفاده از داده‌های بصری و متنی به‌طور همزمان در یک فرایند یادگیری یا تجزیه و تحلیل است.
2. چیستی “مدل‌های چند حالته”؟
– مدل‌های چند حالته به معنای مدل‌های AI یا یادگیری ماشین هستند که اطلاعات از منابع مختلف مانند تصویر و متن را به هم یکپارچه می‌کنند.
3. چه مقصودی از “زبانی بینایی” دارید؟
– “زبانی بینایی” به معنای ترکیب متن و تصویر و درک زیبا و تدقیقی از این داده‌ها توسط مدل‌های چند حالته است.
Sources:
marktechpost
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni