Unified-IO 2: гігантський стрибок у еволюції мультимодального штучного інтелекту

Перевидано Платоном

читають: 0

Вступ

У значному кроку до майбутнього штучного інтелекту дослідники представили Unified-IO 2, новаторську авторегресійну мультимодальну модель. Ця революційна ітерація перевизначає межі штучного інтелекту шляхом розуміння та генерування різноманітних модальностей даних, включаючи зображення, текст, аудіо та дії. Спільний семантичний простір і єдина модель трансформатора кодера-декодера забезпечують його неперевершені можливості, долаючи складності навчання багатогранних моделей.

Навігація мультимодальним ландшафтом: єдиний підхід

Unified-IO 2 використовує новий підхід, маркуючи входи та виходи в спільному семантичному просторі, що обробляється за допомогою однієї моделі трансформатора кодера-декодера. Ця уніфікована методологія виділяє його, дозволяючи безперебійну навігацію через складність різних модальностей. Здатність моделі справлятися з безліччю завдань, від створення зображень і тексту до аудіо та виведення дій, демонструє її майстерність.

Проблеми та рішення: архітектурні вдосконалення

Навчання з використанням різноманітних модальностей створює труднощі, що призводить до запропонованих архітектурних удосконалень для навчання стабільної моделі. Модель навчається з нуля на великому мультимодальному корпусі попереднього навчання, що включає різні джерела. Мультимодальна суміш цілей шумозаглушувачів полегшує самоконтрольовані навчальні сигнали в різних модальностях, забезпечуючи адаптивність моделі.

Вивільнена універсальність: продуктивність у всіх тестах

Unified-IO 2 перевершує більш ніж 35 контрольних тестів, охоплюючи створення та розуміння зображень, розуміння природної мови, розуміння відео та аудіо та навіть роботизовані маніпуляції. Примітно, що його найсучасніша продуктивність у тесті General Robust Image Task (GRIT) перевершує свого попередника на 2.7 бала. Здатність моделі виконувати інструкції у вільній формі підкреслює її надійність.

Результати говорять голосніше: чудо багатозадачності

Продуктивність Unified-IO 2 у тесті GRIT є чудовою, демонструючи майстерність у категоризації, локалізації, сегментації та оцінці ключових точок. Універсальність моделі поширюється на створення зображень і тексту, синтез аудіо та прогнозування дій, позиціонуючи Unified-IO 2 як справжнє багатозадачне чудо, яке перевершує конкурентів у різних сферах.

Створення карт нових територій: за межами орієнтирів

Можливості Unified-IO 2 виходять за межі звичних тестів, виходячи на нові території, такі як генерація тексту в зображення, генерація тексту в аудіо та генерація дій. Перевершуючи конкурентів, модель підкреслює свою компетентність у різноманітних завданнях, відзначаючи її універсальність і адаптивність у вирішенні складних завдань.

Ви можете прочитати про – Що таке мультимодальні моделі

Бачення та мовне домінування: цілісне розуміння

Unified-IO 2 не обмежується багатозадачністю; він чудово справляється із завданнями з бачення та мови, досягаючи найсучасніших результатів у таких тестах, як GRIT, VQA та ScienceQA. Його продуктивність є свідченням його цілісного розуміння мультимодальних даних, що зміцнює його позицію як спеціаліста загального бачення та мови.

Наші слова

Коли ми заглиблюємося в тонкощі Unified-IO 2, стає очевидним, що ця мультимодальна модель є не просто кроком вперед, а стрибком у майбутнє ШІ. Здатність виконувати різноманітні завдання демонструє майстерність моделі, а її здатність затьмарювати конкурентів у різних сферах демонструє її адаптивність. Unified-IO 2 виступає маяком, який вказує на майбутнє, де штучний інтелект легко орієнтується та осягає тонкощі нашого мультимодального світу. Це видатне досягнення відкриває нові горизонти, надихаючи на подальші дослідження та вдосконалення штучного інтелекту.

Слідкуй за нами на Новини Google бути в курсі останніх інновацій у світі AI, Data Science та GenAI.