Використання багатомодальних моделей AI для ваших застосунків (Частина 3)

Стаття розглядає використання двох потужних багатомодальних моделей AI - Reka і Gemini 1.5 Pro. Ці моделі дозволяють розробити системи, що обробляють текст, зображення або відео і аудіо без необхідності додаткових моделей для перетворення тексту в мову або розпізнавання мови. 🚀

В структурі багатомодальних моделей використовуються спільні простори представлення, механізми уваги та взаємодія на різних модальностях. 💡

Reka пропонує три основні моделі: Reka Core, Reka Flash та Reka Edge. Вони призначені для виконання різних завдань, включаючи генерацію тексту з відео та зображень, переклад мови та відповіді на складні питання з довгих багатомодальних документів. 🧠

Gemini 1.5 Pro був розроблений Google DeepMind і дозволяє виконувати складні завдання ефективно, завдяки новій системі Mixture-of-Experts (MoE). ⚡

• 📌 Багатомодальні моделі обробляють різні типи вхідних даних - текст, зображення, аудіо - в спільному просторі ознак.
• 📌 Механізми уваги допомагають моделі фокусуватися на найбільш важливих частинах кожного вводу.
• 📌 В багатьох моделях вхідні дані однієї модальності можуть керувати генерацією або інтерпретацією іншої модальності.
• 📌 Моделі зазвичай попередньо навчаються на великих наборах даних різних типів та потім уточнюються для конкретних завдань.