🔒 Jak budować efektywne modele multimodalne?
Rozwój dużych modeli językowych pociągnął za sobą rozwój modeli wielomodalnych (zwanych też multimodalnymi), czyli takich które na wejściu mogą przyjąć więcej niż jeden typ danych (modalność). W tym przypadku, omawiamy możliwość analizy obrazu i tekstu jednocześnie.
Ten artykuł jest częścią serii “Tłumaczymy! Naukowe świeżynki”, do której zapraszamy ekspertów, by dla nas objaśniali aktualne publikacje naukowe z dziedziny sztucznej inteligencji.
W ramach swojej pracy “MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training“ naukowcy z Apple’a postanowili przygotować „przepis na sukces”, czyli opracować wskazówki, jak wytrenować modele, aby odpowiednio analizowały wielomodalne wejścia i prawidłowo wykonywały instrukcje. Skupili się przy tym na dwóch aspektach: na architekturze modeli oraz danych treningowych. Przyjrzyjmy się bliżej temu, co opisali i co z tego wynika.
Share
You might be interested in
-
🔒 DeepSeek – przyczajony tygrys
Najnowszy model DeepSeek oferuje zaawansowane możliwości rozumowania, porównywalne z czołowymi modelami, takimi jak GPT-4, przy znacznie niższych kosztach i mniejszym zużyciu zasobów obliczeniowych.
-
DeepSeek – a lurking tiger
The newest DeepSeek model offers advanced reasoning capabilities, comparable to top models like GPT-4, at significantly lower costs and less computational resource consumption.