Будущее языковых моделей принятие мульти-модальности для улучшения пользовательского опыта

Будущее языковых моделей мульти-модальность для лучшего пользовательского опыта

Искусственный интеллект продвигается вперед благодаря внедрению чрезвычайно полезных и эффективных больших языковых моделей. Основанные на концепциях обработки естественного языка, генерации естественного языка и понимания естественного языка, эти модели смогли упростить жизнь. От генерации текста и ответов на вопросы до автозаполнения кода, перевода языка и краткого изложения текста, БЯМ прошли долгий путь. С разработкой последней версии БЯМ от OpenAI, т.е. GPT 4, эти достижения открыли путь к развитию мультимодальной природы моделей. В отличие от предыдущих версий, GPT 4 может принимать текстовые и визуальные изображения в качестве входных данных.

Будущее становится все более мультимодальным, что означает, что эти модели теперь могут понимать и обрабатывать различные типы данных так же, как это делают люди. Это изменение отражает то, как мы общаемся в реальной жизни, что включает в себя сочетание текста, визуальных образов, музыки и диаграмм для эффективного выражения смысла. Это изобретение рассматривается как важное улучшение пользовательского опыта, сравнимое с революционными эффектами, которыми ранее обладала функциональность чата.

В недавнем твите автор подчеркнул значение мультимодальности в контексте пользовательского опыта и технических трудностей в связи с языковыми моделями. ByteDance вышла вперед в осуществлении обещаний мультимодальных моделей благодаря своей известной платформе TikTok. Они используют комбинацию текстовых и визуальных данных в качестве части своей техники, а также различные приложения, такие как обнаружение объектов и поиск изображений на основе текста, работают на основе этой комбинации. Основным компонентом их метода является автономная пакетная вывод, который создает вложения для 200 терабайт изображений и текстовых данных, что позволяет обрабатывать различные виды данных в интегрированном векторном пространстве без проблем.

• Революционизация искусственного интеллекта раскрытие силы WatsonX
• Организация монорепозитория для машинного обучения с помощью Pants
• Google AI представляет CHITA оптимизационный подход для обрезки предварительно обученных нейронных сетей в масштабе

Некоторые из ограничений, сопровождающих внедрение мультимодальных систем, включают оптимизацию вывода, планирование ресурсов, упругость и огромное количество данных и моделей, которые задействованы. ByteDance использовала Ray, гибкую вычислительную платформу, которая предоставляет ряд инструментов для решения сложностей мультимодальной обработки, чтобы решить эти проблемы. Возможности Ray обеспечивают гибкость и масштабируемость, необходимые для параллельного вывода моделей большого масштаба, особенно Ray Data. Технология поддерживает эффективное распределение моделей, что позволяет распределить вычислительные задания по различным графическим процессорам или даже различным областям одного и того же графического процессора, что гарантирует эффективную обработку даже моделей, которые слишком велики, чтобы поместиться на одном графическом процессоре.

Переход к мультимодальным языковым моделям знаменует новую эру взаимодействия, основанного на искусственном интеллекте. ByteDance использует Ray для обеспечения эффективного и масштабируемого мультимодального вывода, демонстрируя огромный потенциал этого метода. Возможность систем искусственного интеллекта понимать, интерпретировать и реагировать на мультимодальные входные данные непременно повлияет на способ взаимодействия людей с технологией по мере усложнения и разнообразия цифрового мира. Инновационные компании, работающие с передовыми фреймворками, такими как Ray, прокладывают путь для времени, когда системы искусственного интеллекта смогут понимать не только нашу речь, но и наши визуальные намеки, обеспечивая более богатое и более похожее на человеческое взаимодействие.