S rychlým pokrokem technologie se umělá inteligence (AI) stala faktorem měnícím hru. Transformuje vše, od toho, jak komunikujeme a jak pracujeme, až po řízení podniku. Odvětví umělé inteligence zažívá explozi, s jistotou Trendy AI v popředí, jeden z nejpopulárnějších - multimodální modely AI.
Multimodální modely AI jsou formou umělé inteligence, která kombinuje dva nebo více různých typů dat - jako text, obrázek a hlas - jako vstup pro lepší porozumění a výkon.
Zvažte model strojového učení používaný v aplikacích AI, který dokáže porozumět mluvenému i psanému jazyku a identifikovat objekty v obraze. Toto kombinované zpracování textu a vizuálních dat podporuje podrobnější a realističtější interakce, zlepšuje schopnosti AI a uživatelské prostředí.
Multimodální umělá inteligence může dramaticky zlepšit průmyslová odvětví, která se silně spoléhají na různé formy dat. Tento trend může způsobit revoluci v různých odvětvích, včetně:
Sektor zdravotní péče je jedním z hlavních příjemců multimodální umělé inteligence. Díky slovní zásobě a rozsáhlým databázím znalostí konverzační umělé inteligence v kombinaci s dovednostmi rozpoznávání obrazu a vzorů modelů strojového vnímání jsou přesné diagnózy proveditelné.
Lékaři používají vše od psaných poznámek po obrázky k přesné diagnostice stavů. Díky absorpci všech těchto datových typů a ve spojení s pokročilými schopnostmi strojového učení má multimodální AI potenciál pomoci při prediktivním modelování a léčbě pacientů.
Technologičtí giganti jako Google, Amazon a Meta využívají sílu modelů AI, manipulují s rozsáhlými datovými soubory a zlepšují své služby. Tyto společnosti nalévají zdroje do vývoje a implementace sofistikovaných systémů pro rozvoj svých produktů a služeb.
Služby jako Siri, Alexa a Google Assistant se silně spoléhají na multimodální modely AI. Systémy analyzují interakce uživatelů, hlasové i textové, aby poskytly přesné odpovědi a naučily se vzorce chování pro budoucí interakce. Takové aplikace modelů AI ohlašují novou éru digitálních osobních asistentů, kteří jsou ve svých interakcích stále více podobní lidem.
Na dalším spektru jsou samoučící se systémy umělé inteligence, které jsou integrovány do technologických platforem pro prediktivní analýzu. Tyto modely analyzují rozsáhlá data, aby rozpoznaly vzorce a vytvořily přesné předpovědi. S laskavým svolením těchto technologií mohou společnosti předvídat chování uživatelů, čímž vylepšují své služby směrem k optimalizovanému zapojení.
Sektor dopravy je svědkem masivního posunu se začleněním AI. Služby sdílení jízd využívají technologie AI k optimalizaci tras, výpočtu přesných ETA a dokonce, v blízké budoucnosti, autopilotování automobilů. Mnoho funkcí těchto modelů se stále více nachází v samořídících vozidlech, díky čemuž jsou bezpečnější a přístupnější.
AI je nastavena na výrobu významné posuny na trhu práce. Můžeme očekávat, že se objeví nové pracovní role, jako je AI Ethicist, AI Prompter a AI Trainer, protože roste potřeba porozumět a spravovat technologie AI.
Pochopení multimodálních modelů AI zahrnuje zkoumání jejich tří klíčových složek:
Tento krok sloučí různé zdroje dat - například textové, vizuální a zvukové - a připravuje je ke zpracování. Heterogenní datové typy mohou přispět k vytvoření holističtějšího modelu AI.
Multimodální modely využívají kombinaci algoritmů k interpretaci a analýze různých datových typů. Můžete například nasadit konvoluční neuronové sítě (CNN) pro zpracování obrazu, zatímco algoritmy zpracování přirozeného jazyka (NLP) interpretují textové a mluvené informace.
Toto je integrační fáze, kde jsou výsledky algoritmů sloučeny pro modelový trénink. V závislosti na požadavcích aplikace se používají různé typy fúzních technik, jako je časná, pozdní nebo hybridní fúze.
Tyto komponenty společně řídí funkčnost a výkon multimodálních modelů AI. Sloučení různých datových typů a algoritmů umožňuje těmto modelům lépe porozumět a interpretovat kontext, což vede k efektivnějšímu rozhodování a vysoce personalizovaným zkušenostem.
Myšlenkou MUM je revoluce ve způsobu, jakým vám Google pomáhá s komplikovanými úkoly. Spoléhat se na Rámec textu na text T5, je tisíckrát silnější než BERT. To, co dělá MUM výjimečným, je jeho schopnost nejen rozumět jazyku, ale také jej generovat. Školení MUM zahrnuje 75 různých jazyků a různé úkoly současně. Tento přístup usnadňuje schopnost MUM rozvíjet důkladné porozumění informacím a světovým znalostem a překonat předchozí modely.
Třešnička na dortu: Vzhledem k tomu, že MUM je multimodální, rozumí textu i obrázkům. Tato multimodální schopnost může být v budoucnu dokonce dále rozšířena o způsoby, jako je video a zvuk. To nás jen přibližuje k cíli řešení komplikovaných dotazů s menším počtem vyhledávání v budoucnu. Jako viceprezident Vyhledávání Google, Pandu Nayak, vysvětluje:
Řekněme, že plánujete výlet na Mt. Fuji po zážitku na Mt. Adamsová. Chtěli byste shromáždit informace o tom, jaké změny musíte při přípravě provést, a přestože Google může pomoci s touto potřebou, často vyžaduje několik vyhledávání - například vyhledání nadmořské výšky každé hory, průměrné teploty, úrovně obtížnosti turistických stezek, nejvhodnější vybavení k použití, mimo jiné. Google zjistil, že uživatelé dělají Průměr osmi dotazů pro takové úkoly.
Ale ne, pokud se spoléháte na MUM!
MUM může pochopit, že porovnáváte dvě různé hory, což naznačuje, že údaje týkající se nadmořské výšky a informací o stezce jsou relevantní. MUM by navíc pochopila, že pro úkol, jako je horská turistika, by příprava mohla zahrnovat kondiční trénink a identifikaci potřebného vybavení.
To by mohlo znamenat, že jednoho dne, jednoduše pořídíte fotografii svých turistických bot a zeptáte se: „Jsou tyto boty vhodné pro Mt. Výlet na Fuji?“ , Vynikající porozumění obrázkům MUM mu umožňuje propojit váš obrázek s vaší otázkou a ujistit vás, že vaše boty splňují úkol. Tím to nezastaví - MUM vás může dokonce vést k blogu, který nastiňuje seznam nezbytného vybavení pro vaše nadcházející dobrodružství.
Vzestup multimodálních modelů umělé inteligence nám dává nahlédnout do ne tak vzdálené budoucnosti, kde umělá inteligence lépe porozumí a interpretuje náš svět synchronizovaným zpracováním různých vstupů a replikací úrovní porozumění podobných člověku.
Zatímco multimodální modely umělé inteligence mají značný potenciál, uvědomte si, že jejich přijetí není bez problémů.
Vědecká komunita věnuje pozornost omezením moderních superpočítačů a důsledkům pro akademiky a instituce po celém světě. Výzkumníci mohou například použít současnou technologii ke spuštění složitějších simulací, jako jsou ty, které se zaměřují na chemii a reaktivní vlastnosti každého prvku. Jak však složitost těchto interakcí roste, je pro současné superpočítače mnohem obtížnější je spravovat. Vzhledem k omezené schopnosti zpracování těchto zařízení je dokončení těchto typů výpočtů téměř nemožné, což nutí vědce při provádění těchto studií volit mezi rychlostí a přesností.
Read More
Maloobchodní sektor, známý jako ten, který nikdy nespí, čelí naléhavé potřebě přizpůsobit se technologickým inovacím. Přijetí digitální transformace v maloobchodě není jen trendem, ale nutností splnit rostoucí požadavky a očekávání moderních spotřebitelů.
Read More
Víš, k čemu jsou pátky, že jo? Je to, když vycházejí nové blogy SnapStack. Ahoj přátelé, je to váš blogger Jordan 😛 Doufám, že jste měli skvělý týden, a pro ty, kteří slaví pravoslavné Velikonoce, vám chci popřát jménem mě a celého mého týmu velmi šťastné Velikonoce. Ať jsou vaše srdce v teple a vaše domovy plné harmonie.
Read More
