Med teknikens snabba framsteg har artificiell intelligens (AI) blivit en spelförändrande faktor. Det förändrar allt, från hur vi kommunicerar och hur vi arbetar till företagsledning. AI-industrin upplever en explosion, med vissa AI-trender i framkant, en av de mest populära - multimodala AI-modeller.
Multimodala AI-modeller är en form av artificiell intelligens som kombinerar två eller flera olika datatyper - som text, bild och röst - som input för bättre förståelse och prestanda.
Tänk på en maskininlärningsmodell som används i AI-applikationer som kan förstå både talat och skriftligt språk och identifiera objekt i en bild. Denna kombinerade text- och visuella databehandling stöder mer detaljerade och realistiska interaktioner, förbättrar AI-funktioner och användarupplevelser.
Multimodal AI kan dramatiskt förbättra branscher som är starkt beroende av olika former av data. Denna trend kan revolutionera olika sektorer, inklusive:
Hälso- och sjukvårdssektorn är en av de främsta mottagarna av multimodal AI. Med ordförrådet och de stora kunskapsdatabaserna för konversations-AI kombinerat med bild- och mönsterigenkänningsförmågan hos maskinuppfattningsmodeller blir exakta diagnoser genomförbara.
Läkare använder allt från skrivna anteckningar till bilder för att diagnostisera tillstånd exakt. Genom att absorbera alla dessa datatyper och i kombination med avancerade maskininlärningsfunktioner har multimodal AI potential att hjälpa till med prediktiv modellering och patientbehandling.
Teknikjättar som Google, Amazon och Meta utnyttjar kraften i AI-modeller, manipulerar stora datamängder och förbättrar sina tjänster. Dessa företag lägger resurser på utveckling och implementering av sofistikerade system för att främja sina produkter och tjänster.
Tjänster som Siri, Alexa och Google Assistant är starkt beroende av multimodala AI-modeller. Systemen analyserar användarinteraktioner, både röst och text, för att leverera exakta svar och lära sig beteendemönster för framtida interaktioner. Sådana tillämpningar av AI-modeller inleder en ny era av digitala personliga assistenter som blir alltmer mänskliga i sina interaktioner.
På ett annat spektrum finns självlärande AI-system som integreras i teknikplattformar för prediktiv analys. Dessa modeller analyserar omfattande data för att känna igen mönster och göra exakta förutsägelser. Med hjälp av dessa tekniker kan företag förutse användarbeteende och därigenom förfina sina tjänster mot optimerat engagemang.
Transportsektorn bevittnar en massiv förändring med införlivandet av AI. Ride-delningstjänster använder AI-teknik för att optimera rutter, beräkna exakta ETA och till och med, inom en snar framtid, autopilotbilar. Många funktioner i dessa modeller finns alltmer i självkörande fordon, vilket gör dem säkrare och mer tillgängliga.
AI är inställd på att göra Betydande förändringar på arbetsmarknaden. Vi kan förvänta oss att se nya jobbroller, som AI Ethicist, AI Prompter och AI Trainer, när behovet av att förstå och hantera AI-teknik ökar.
Att förstå multimodala AI-modeller innebär att man undersöker deras tre viktiga komponenter:
Detta steg sammanför olika datakällor - text, visuella och auditiva, till exempel - och förbereder dem för bearbetning. De heterogena datatyperna kan bidra till att bygga en mer holistisk AI-modell.
Multimodala modeller använder en blandning av algoritmer för att tolka och analysera olika datatyper. Du kan till exempel distribuera Convolutional Neural Networks (CNN) för bildbehandling medan Natural Language Processing (NLP) -algoritmer tolkar textinformation och talad information.
Detta är integrationsfasen där algoritmernas resultat slås samman för modellträning. Olika typer av fusionstekniker, såsom tidig, sen eller hybridfusion, används beroende på applikationens krav.
Dessa komponenter driver tillsammans funktionaliteten och prestandan hos multimodala AI-modeller. Sammanslagningen av olika datatyper och algoritmer gör det möjligt för dessa modeller att förstå bättre och tolka sammanhang, vilket leder till effektivare beslutsfattande och mycket personliga upplevelser.
Tanken bakom MUM är att revolutionera hur Google hjälper dig med komplicerade uppgifter. Förlita sig på T5 text-till-text-ramverk, det är 1000 gånger kraftfullare än BERT. Det som gör MUM exceptionellt är dess förmåga att inte bara förstå språk utan också generera det. MUM-utbildning innehåller 75 olika språk och olika uppgifter samtidigt. Detta tillvägagångssätt underlättar MUM: s förmåga att utveckla en grundlig förståelse för information och världskunskap och överträffa tidigare modeller.
Glasyren på kakan: Eftersom MUM är multimodal kan den förstå både text och bilder. Denna multimodala kapacitet kan till och med utökas ytterligare i framtiden för att inkludera modaliteter som video och ljud. Detta sätter oss bara närmare målet att lösa komplicerade frågor med färre sökningar i framtiden. Som vice ordförande för Google Search, Pandu Nayak, förklarar:
Låt oss säga att du planerar en vandring på Mt. Fuji efter en upplevelse på Mt. Adams. Du vill samla information om vilka förändringar du behöver göra i din förberedelse, och även om Google kan hjälpa till med detta behov, kräver det ofta flera sökningar - till exempel att leta upp varje bergs höjd, medeltemperaturen, svårighetsgraden på vandringslederna, den lämpligaste utrustningen att använda, bland andra. Google upptäckte att användare gör en genomsnitt av åtta frågor För uppgifter som dessa.
Men inte om du litar på MUM!
MUM kan förstå att du jämför två olika berg, vilket indikerar att data om höjd och spårinformation är relevanta. Dessutom skulle MUM förstå att för en uppgift som bergsvandring kan förberedelser inkludera konditionsträning och identifiering av nödvändig utrustning.
Detta kan betyda att en dag, du tar helt enkelt ett foto av dina vandringskängor och frågar, ”Är dessa stövlar lämpliga för en Mt. Fuji-vandring?” , MUMs överlägsna förståelse av bilder gör att den kan koppla din bild till din fråga och försäkra dig om att dina stövlar klarar uppgiften. Det slutar inte där - MUM kan till och med vägleda dig mot en blogg som beskriver en lista över viktiga redskap för ditt kommande äventyr.
Ökningen av multimodala AI-modeller ger oss en inblick i en inte så avlägsen framtid där artificiell intelligens bättre kommer att förstå och tolka vår värld genom att bearbeta olika ingångar synkroniserat och replikera mänskliga förståelsesnivåer.
Även om multimodala AI-modeller har stor potential, var medveten om att deras antagande inte är utan utmaningar.
Hej världen, det här är Jordan från SnapStack Solutions. 😊 Det här är jag som försöker imponera på dig att jag känner till en enda HTML-tagg och jag är en tekniskt kunnig person, haha.
Läs mer
Det vetenskapliga samfundet uppmärksammar begränsningarna hos moderna superdatorer och konsekvenserna för akademiker och institutioner över hela världen. Forskare kan till exempel använda den nuvarande tekniken för att köra mer komplexa simuleringar, till exempel de som fokuserar på kemi och de reaktiva egenskaperna hos varje element. Men när komplexiteten i dessa interaktioner växer blir de mycket svårare för nuvarande superdatorer att hantera. På grund av dessa enheters begränsade bearbetningskapacitet är det nästan omöjligt att slutföra dessa typer av beräkningar, vilket tvingar forskare att välja mellan hastighet och precision när de utför dessa studier.
Läs mer
Detta är återigen Jordan från SnapStack Solutions, och den här veckan kommer vi att försöka täcka mer om vad som är fördelarna med karossleasing och varför ditt företag kan överväga det. Den ständigt växande efterfrågan på IT-människor runt om i världen ökar proportionellt utbudet av svårigheter som möter när man anställer erfarna specialister som passar företagets krav.
Läs mer
