استنتاج تصویر از طریق مدل های LLM چند وجهی


نویسنده(های): چین می باالرائو

در ابتدا منتشر شد به سمت هوش مصنوعی.

این وبلاگ قابلیت‌های مدل‌های چندوجهی در استنتاج تصویر را بررسی می‌کند و توانایی آن‌ها را برای ادغام اطلاعات بصری و متنی برای تجزیه و تحلیل بهبودیافته برجسته می‌کند.

این داستان فقط برای اعضا در اختیار ماست. برای دسترسی به تمام Medium ارتقا دهید.

ظهور هوش مصنوعی چندوجهی به طور قابل توجهی چشم انداز کشمکش داده ها را تغییر داده است. در گذشته، ما به شدت به کتابخانه‌های استخراج متن مانند PyTesseract برای کارهایی مانند تشخیص کاراکتر نوری (OCR) متکی بودیم. با این حال، پیشرفت Vision Transformers و سایر مدل‌های چندوجهی، نحوه پردازش و تفسیر داده‌ها را متحول کرده است. این مدل‌های پیشرفته قادر به یکپارچه‌سازی اطلاعات از روش‌های مختلف، مانند تصاویر و متن هستند، و رویکردی جامع‌تر و کارآمدتر برای استخراج و تفسیر داده‌ها ارائه می‌کنند. این تغییر راه را برای راه‌حل‌های دقیق‌تر و پیچیده‌تر مبتنی بر هوش مصنوعی در صنایع مختلف هموار کرده است.

ما با سوال اصلی و مهم شروع می کنیم.

منظور از MULTI-MODAL چیست؟

برای کمک به درک این موضوع، من یک قطعه از ویکی‌پدیا به شما می‌دهم.

منبع: اینجا

به عبارت ساده، هنگامی که بیش از یک حالت ارتباطی وجود دارد، گفته می شود که چند وجهی است. برای درک این موضوع، اجازه دهید ارتباط چندوجهی را مثال بزنیم.

منبع: اینجا

تعلیم و تربیت چندوجهی رویکردی برای آموزش نوشتن است که شیوه‌های مختلف ارتباط را پیاده‌سازی می‌کند. چندوجهی به استفاده از حالت‌های دیداری، شنیداری، زبانی، فضایی و اشاره‌ای در رسانه‌های مختلف اشاره دارد که هر یک برای انتقال درست اطلاعاتی که ارائه می‌کند ضروری است.

چی… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی



منبع: https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/image-inference-through-multi-modal-llm-models