نویسنده(های): دکتر منصور علی
در ابتدا منتشر شد به سمت هوش مصنوعی.
کشف کنید که چگونه LLaMA 3.2 Vision ادراک بصری پیشرفته و پردازش متن را برای درک قدرتمند تصویر و تجزیه و تحلیل اسناد مبتنی بر هوش مصنوعی ادغام می کند
این داستان فقط برای اعضا در اختیار ماست. برای دسترسی به تمام Medium ارتقا دهید.
👨🏾💻 GitHub ⭐️ | 👔لینکدین |📝 متوسط
چشم انداز هوش مصنوعی با تأکید فزاینده بر هوش مصنوعی چندوجهی – توانایی مدل ها برای پردازش و درک ورودی ها از روش های مختلف، مانند متن و تصاویر، به سرعت در حال تکامل است. LLaMA 3.2 Vision متا یکی از جدیدترین و پیشرفته ترین نوآوری ها در این زمینه است. این مدل قدرتمند چندوجهی زبان و بینایی را ادغام می‌کند و قابلیت‌های بی‌سابقه‌ای در استدلال بصری، درک سند و برنامه‌های خلاقانه مبتنی بر تصویر ارائه می‌دهد. در این وبلاگ، ویژگی‌های LLaMA 3.2 Vision، معماری منحصربه‌فرد، معیارهای عملکرد، و شما را در یک آموزش عملی برای استفاده از این مدل برای کارهای تصویر-متن راهنمایی خواهیم کرد.
LLaMA 3.2 Vision یک مدل چندوجهی پیشرفته است که بر اساس مدل‌های زبان LLaMA 3.1 متا ساخته شده است و آنها را با یک برج دید برای پردازش متن و تصاویر گسترش می‌دهد. این مدل در کارهایی که نیاز به درک رابطه بین محتوای بصری و متن دارد، مانند پاسخگویی به سؤالات بصری (VQA)، پاسخگویی به سؤالات سند و بازیابی تصویر-متن برتری دارد. LLaMA 3.2 Vision با استدلال زنجیره‌ای از فکر (CoT) تنظیم شده است و توانایی آن را برای تقسیم وظایف پیچیده به مراحل منطقی افزایش می‌دهد.
پردازش چندوجهی: ورودی های متن و تصویر را یکپارچه می کند،… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی