Dans le domaine de l’intelligence artificielle, explorez une nouvelle ère où la fusion de la vision artificielle et du traitement du langage naturel donne naissance à un nouveau paradigme : les modèles de langage multi-sensoriels. Cet hybride unique propose une nouvelle façon de comprendre et de générer du contenu en combinant images et mots, à la manière de l’esprit humain.
Les avancées récentes dans le domaine ont vu émerger des modèles tels que LLaVA et BLIP-2, qui exploitent de vastes collections de paires image-texte pour affiner l’alignement multi-sensoriel. Ces progrès se sont concentrés sur l’amélioration de la résolution des images, la qualité des tokens et la résolution des problèmes computationnels associés au traitement d’images haute résolution. Cependant, ils ont rencontré des problèmes de latence et des exigences en ressources de formation.
Les innovations apportées par des chercheurs de l’Université chinoise de Hong Kong et de SmartMore ont donné naissance à une nouvelle architecture appelée Mini-Gemini, qui repousse les limites des modèles de langage multi-sensoriels en améliorant le traitement des entrées multi-sensorielles. Ce qui distingue Mini-Gemini des modèles existants est l’implémentation d’un système double encodeur et d’une technique unique d’extraction d’informations par patch, associés à un ensemble de données de haute qualité spécialement sélectionné. Ces avancées permettent à Mini-Gemini de traiter efficacement des images haute résolution et de générer un contenu visuel et textuel riche en contexte.
La méthodologie derrière Mini-Gemini implique un système double encodeur, combinant un réseau neuronal convolutif pour un traitement d’image raffiné et une technique d’extraction d’informations par patch pour une extraction détaillée des indices visuels. Le cadre est formé sur un ensemble de données composite qui intègre des paires image-texte de haute qualité et des instructions orientées vers des tâches pour améliorer les performances du modèle et élargir son champ d’application. Mini-Gemini est compatible avec divers grands modèles de langage, permettant une inférence efficace de tout à tout. Cette configuration permet à Mini-Gemini d’obtenir des résultats supérieurs dans les benchmarks de zéro-shot et de prendre en charge des tâches multi-sensorielles avancées.
En évaluant l’efficacité de Mini-Gemini, le cadre a montré des performances exceptionnelles dans plusieurs benchmarks de zéro-shot. Notamment, il a surpassé le modèle Gemini Pro dans les benchmarks MM-Vet et MMBench, obtenant des scores de 79,6 et 75,6 respectivement. Lorsqu’il est configuré avec Hermes-2-Yi-34B, Mini-Gemini a obtenu un score impressionnant de 70,1 dans le benchmark VQAT, dépassant le modèle existant LLaVA-1.5 sur tous les critères évalués. Ces résultats valident les capacités avancées de traitement multi-sensoriel de Mini-Gemini et mettent en évidence son efficacité et sa précision dans la gestion de tâches complexes visuelles et textuelles.
Alors que Mini-Gemini représente une avancée significative dans les capacités d’IA multi-sensorielles, les chercheurs reconnaissent qu’il existe encore des pistes d’amélioration pour sa compréhension visuelle et ses capacités de raisonnement. Ils affirment que les travaux futurs exploreront des méthodes avancées pour la compréhension visuelle, le raisonnement et la génération.
En résumé, Mini-Gemini introduit une nouvelle ère dans les modèles de langage multi-sensoriels grâce à son système double encodeur, sa technique d’extraction d’informations par patch et son ensemble de données de haute qualité. Avec ses performances exceptionnelles dans plusieurs benchmarks, Mini-Gemini surpasse les modèles établis, ouvrant la voie à des avancées dans l’IA multi-sensorielle. Alors que les chercheurs poursuivent leurs travaux, ils s’efforcent d’améliorer la compréhension visuelle et le raisonnement de Mini-Gemini, repoussant les limites de la technologie de l’IA.
Source: Marktechpost
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