top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

Model baru untuk pengambilan informasi multimodal disajikan

Generatived

2/7/25, 09.00

Integrasi data visual dan tekstual telah menghasilkan pengembangan model bahasa visual (VLM). VLM mengintegrasikan informasi visual dan tekstual dan mampu memproses dan memahami keduanya. Model-model ini dirancang untuk memfasilitasi interaksi mesin yang lebih intuitif, seperti menjawab pertanyaan secara visual dan memberi teks pada gambar. Model-model ini telah dilatih pada kumpulan data ekstensif yang menggabungkan gambar dan teks, dan kemajuan terkini telah menghasilkan pengembangan model yang dapat menangani gambar kompleks, sehingga membuatnya lebih andal dan efisien.

Dalam bidang pengambilan dokumen, teknik tradisional sering kali mengubah dokumen menjadi teks sebelum diproses. Namun, munculnya VLM telah menyederhanakan proses ini dengan menghilangkan kebutuhan akan ekstraksi teks yang kompleks. Model-model ini mampu menginterpretasikan makna teks sambil mempertahankan informasi visual dengan langsung menyematkan gambar mentah. Namun, terlepas dari kemampuannya yang unggul, VLM masih rentan terhadap kesalahan, sehingga prosedur pengambilan yang akurat menjadi faktor utama dalam menentukan efektivitas VLM.

Untuk membantu membangun sistem pengambilan informasi multimoda berskala besar dan efisien, sebuah model baru telah diperkenalkan. Model ini ringkas namun canggih, dan dapat menanamkan gambar dan teks ke dalam ruang fitur bersama. Ini penting untuk tugas-tugas seperti mesin pencari produk dan kurasi kumpulan data multimedia. Dengan menggabungkan encoder visi, model bahasa, dan lapisan proyeksi, model ini memetakan gambar ke dalam ruang penanaman model bahasa.

Performa model baru ini dievaluasi pada berbagai kumpulan data dan menunjukkan akurasi pengambilan yang lebih unggul dibandingkan dengan model penanaman visi skala kecil lainnya. Dengan penyempurnaan dengan kehilangan kontras, model ini mencocokkan penanaman kueri teks dengan gambar dokumen yang berisi jawaban yang relevan. Model ini merupakan bagian dari rangkaian layanan mikro yang dirancang untuk memberikan pengambilan informasi yang sangat akurat dan wawasan bisnis waktu nyata serta tersedia dalam lingkungan yang dihosting.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
マイクロソフト、Claude Opus 5.5�の提供を開始

マイクロソフト、Claude Opus 5.5の提供を開始

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、Anthropicが開発した最新AIモデル「Claude Opus 5.5」を開発者向けプラットフォーム「Microsoft Foundry」上で一般提供開始した。

マイクロソフト、AIエージェント実行基盤を提供

マイクロソフト、AIエージェント実行基盤を提供

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、自律型AIエージェントの安全な実行と統制を両立する新機能「Azure Container Apps Sandboxes」の一般提供を開始した。

マイクロソフト、AI犯罪基盤を妨害

マイクロソフト、AI犯罪基盤を妨害

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、サイバー犯罪プラットフォーム「EvilTokens」のインフラを妨害・無効化したと発表した。

NVIDIAがMoE高速化手法発表

NVIDIAがMoE高速化手法発表

24/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、大規模言語モデルやバイオ基盤モデルに向けたMoE(Mixture-of-Experts)アーキテクチャの学習効率化手法を公開した。

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
マイクロソフト、Claude Opus 5.5の提供を開始

マイクロソフト、Claude Opus 5.5の提供を開始

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、Anthropicが開発した最新AIモデル「Claude Opus 5.5」を開発者向けプラットフォーム「Microsoft Foundry」上で一般提供開始した。

マイクロソフト、AIエージェント実行基盤を提供

マイクロソフト、AIエージェント実行基盤を提供

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、自律型AIエージェントの安全な実行と統制を両立する新機能「Azure Container Apps Sandboxes」の一般提供を開始した。

マイクロソフト、AI犯罪基盤を妨害

マイクロソフト、AI犯罪基盤を妨害

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、サイバー犯罪プラットフォーム「EvilTokens」のインフラを妨害・無効化したと発表した。

NVIDIAがMoE高速化手法発表

NVIDIAがMoE高速化手法発表

24/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、大規模言語モデルやバイオ基盤モデルに向けたMoE(Mixture-of-Experts)アーキテクチャの学習効率化手法を公開した。

bottom of page