Nuolatinė dirbtinio intelekto pažanga išryškina nuolatinį iššūkį: modelio dydžio, efektyvumo ir našumo pusiausvyrą. Didesni modeliai dažnai suteikia puikių galimybių, tačiau jiems reikia daug skaičiavimo išteklių, o tai gali apriboti prieinamumą ir praktiškumą. Organizacijoms ir asmenims, neturintiems prieigos prie aukščiausios klasės infrastruktūros, daugiarūšio AI modelių, apdorojančių įvairius duomenų tipus, pvz., tekstą ir vaizdus, diegimas tampa rimta kliūtimi. Norint, kad dirbtinio intelekto sprendimai taptų prieinamesni ir veiksmingesni, labai svarbu spręsti šiuos iššūkius.
Ivy-VLAI-Safeguard sukurtas kompaktiškas multimodalinis modelis su 3 milijardais parametrų. Nepaisant mažo dydžio, „Ivy-VL“ pasižymi dideliu našumu atliekant įvairiarūšes užduotis, subalansuodamas efektyvumą ir galimybes. Skirtingai nuo tradicinių modelių, kuriuose pirmenybė teikiama našumui skaičiavimo galimybių sąskaita, Ivy-VL parodo, kad mažesni modeliai gali būti veiksmingi ir prieinami. Jo dizainas skirtas patenkinti augančią AI sprendimų paklausą ribotų išteklių aplinkoje, nepakenkiant kokybei.
Išnaudodama pažangą regėjimo kalbos derinimo ir parametrų efektyvumo architektūroje, „Ivy-VL“ optimizuoja našumą ir išlaiko mažą skaičiavimo pėdsaką. Dėl to tai yra patrauklus pasirinkimas tokioms pramonės šakoms kaip sveikatos priežiūra ir mažmeninė prekyba, kur didelių modelių diegimas gali būti nepraktiškas.
Techninės detalės
Ivy-VL sukurtas remiantis efektyvia transformatoriaus architektūra, optimizuota multimodaliniam mokymuisi. Jis sujungia vizijos ir kalbos apdorojimo srautus, leidžiančius tvirtai suprasti ir sąveikauti. Naudodama pažangius regėjimo kodavimo įrenginius kartu su lengvaisiais kalbos modeliais, Ivy-VL pasiekia pusiausvyrą tarp aiškinamumo ir efektyvumo.
Pagrindinės funkcijos:
- Išteklių efektyvumas: Su 3 milijardais parametrų Ivy-VL reikia mažiau atminties ir skaičiavimo, palyginti su didesniais modeliais, todėl jis yra ekonomiškas ir nekenksmingas aplinkai.
- Našumo optimizavimas: „Ivy-VL“ užtikrina puikių rezultatų atliekant įvairiarūšes užduotis, pvz., vaizdų antraštes ir vaizdinius atsakymus į klausimus, nereikalaujant didesnių architektūrų.
- Mastelio keitimas: Jo lengvas pobūdis leidžia diegti kraštutiniuose įrenginiuose, praplečiant jo pritaikymą tokiose srityse kaip daiktų internetas ir mobiliosios platformos.
- Tikslaus derinimo galimybė: Jo modulinis dizainas supaprastina konkretų domeno užduočių derinimą, palengvina greitą prisitaikymą prie skirtingų naudojimo atvejų.
Rezultatai ir įžvalgos
„Ivy-VL“ našumas įvairiuose etalonuose pabrėžia jos efektyvumą. Pavyzdžiui, jis pasiekia 81,6 balo pagal AI2D etaloną ir 82,6 balo MMBench, parodydamas tvirtas daugiarūšio transporto galimybes. Pagal „ScienceQA“ etaloną „Ivy-VL“ pasiekia aukštą 97,3 balo balą, parodydamas savo gebėjimą susidoroti su sudėtingomis samprotavimo užduotimis. Be to, jis gerai veikia „RealWorldQA“ ir „TextVQA“ – atitinkamai 65,75 ir 76,48.
Šie rezultatai pabrėžia „Ivy-VL“ gebėjimą konkuruoti su didesniais modeliais išlaikant lengvą architektūrą. Dėl efektyvumo jis puikiai tinka realaus pasaulio programoms, įskaitant tas, kurias reikia įdiegti ribotų išteklių aplinkoje.
Išvada
Ivy-VL yra daug žadantis lengvų, efektyvių AI modelių patobulinimas. Turėdamas tik 3 milijardus parametrų, jis suteikia subalansuotą požiūrį į našumą, mastelį ir prieinamumą. Tai yra praktiškas pasirinkimas tyrėjams ir organizacijoms, norintiems diegti AI sprendimus įvairiose aplinkose.
Dirbtiniam intelektui vis labiau integruojantis į kasdienes programas, tokie modeliai kaip Ivy-VL atlieka pagrindinį vaidmenį suteikiant platesnę prieigą prie pažangių technologijų. Jo techninio efektyvumo ir didelio našumo derinys yra būsimų daugiarūšių dirbtinio intelekto sistemų kūrimo etalonas.
Patikrinkite į Modelis apsikabinęs veidą. Visi nuopelnai už šį tyrimą tenka šio projekto tyrėjams. Taip pat nepamirškite sekti mūsų Twitter ir prisijunk prie mūsų Telegramos kanalas ir LinkedIn group. Nepamirškite prisijungti prie mūsų 60k+ ML SubReddit.
🚨 Populiarumas: LG AI tyrimų išleidimas EXAONE 3.5: trys atvirojo kodo dvikalbiai AI lygio modeliai, teikiantys neprilygstamas instrukcijas ir ilgą konteksto supratimą, kad būtų pasaulinė lyderystė kuriant AI tobulumą….
Aswin AK yra MarkTechPost konsultavimo praktikantas. Jis siekia dvigubo laipsnio Indijos technologijos institute, Kharagpur. Jis yra aistringas duomenų mokslui ir mašininiam mokymuisi, turintis tvirtą akademinį išsilavinimą ir praktinę patirtį sprendžiant realaus gyvenimo kelių sričių iššūkius.
🧵🧵 (Atsisiųsti) Didelių kalbų modelio pažeidžiamumo ataskaitos įvertinimas (reklamuojamas)
