#LMM

Дослідники з Intel Labs представили LLaVA-Gemma

Дослідження LLaVA-Gemma демонструє значний прогрес у галузі великих мультимодальних моделей (LMM), зокрема, фокусуючись на компромісах між обчислювальною ефективністю та глибиною візуального і лінгвістичного сприйняття.

Що таке LLM, LMM та MLM у машинному навчанні?

У величезному ландшафті машинного навчання архітектура моделей відіграє ключову роль у формуванні їхніх можливостей і застосувань. Серед безлічі структур три моделі виділяються своїми чіткими функціональними можливостями і широким застосуванням: модель великої мови, лінійна змішана модель і багатошарова модель.

Покращення роздільної здатності вхідних даних та контекстної асоціації у великих мультимодальних моделях

Великі мультимодальні моделі (LMM) набирають поширення завдяки своїй здатності працювати з різними типами даних, включаючи текст і зображення.

Дослідники з Китаю розробили механізм корекції галюцинацій для моделей штучного інтелекту

Команда вчених з Китайського науково-технічного університету та лабораторії YouTu Lab компанії Tencent розробила інструмент, який може допомогти моделям штучного інтелекту (ШІ) уникати генерування неправдивої інформації, відомої як «галюцинації».

Мультимодальний фреймворк ШІ для автоматичної розробки та дизайну зображень

Сфера "дизайну та генерації зображень" обертається навколо складного завдання створення зображень на основі наданих користувачем високорівневих концепцій. Ці концепції, відомі як IDEA, можуть мати форму еталонних зображень або детальних інструкцій.

Подолання галюцинацій в ШІ

Завдяки додатковому попередньому навчанню з використанням пар зображення-текст або точному налаштуванню за допомогою спеціалізованих наборів даних з візуальними інструкціями, великі мовні моделі можуть перейти в область мультимодальних можливостей, прокладаючи шлях до надійних великих мультимодальних моделей.