Использование мультимодальных моделей Искусственного Интеллекта в Ваших приложениях (Часть 3) — Smashing Magazine
•Мультимодальные модели обрабатывают различные входные данные, включая текст, изображения и аудио. •Современные модели, такие как Next-GPT и 4M, позволяют создавать системы, обрабатывающие множество способов в одной архитектуре. •Gato использует архитектуру transformer с 24 уровнями и 1,2 миллиардами параметров. •GPT-4o обучен на нескольких типах носителей и обеспечивает плавное переключение между задачами. •CoDi использует многоступенчатую схему обучения для решения линейного числа задач. •Reka предлагает модели для создания текста из видео и изображений, перевода речи и ответов на сложные вопросы. •Reka CoreA с 67 миллиардами параметров поддерживает изображения, видео и тексты. •Reka FlashA с 21 миллиардом параметров обеспечивает гибкость и быструю работу. •Reka Edge с 7 миллиардами параметров предназначена для приложений с низкой задержкой. •Reka CoreA дает подробное объяснение архитектуры PaliGemma. •Reka FlashA генерирует убедительные ответы на вопросы о модели TTS Parler TTS. •Reka Edge дает подробный ответ на вопросы о принципах ответственного ИИ. •Gemini 1.5 разработан Google DeepMind и использует систему смешения экспертов (MoE). •Gemini 1.5 может решать сложные задачи с меньшими вычислительными мощностями. •Gemini 1.5 успешно распознает изображения и видео, а также генерирует высококачественную речь. •Reka подходит для развертывания на устройстве и обработки с низкой задержкой. •Gemini 1.5 Pro подходит для обработки больших документов и сложных запросов в облаке.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
