Num mundo cada vez mais conectado, compreender e compreender simultaneamente diferentes tipos de informação é fundamental para a próxima onda de desenvolvimento da IA. Os modelos tradicionais de IA muitas vezes lutam para combinar informações em vários fluxos de dados – especialmente texto e imagens – para criar uma representação unificada que capture o melhor dos dois mundos. Na prática, isso significa que a compreensão de um artigo acompanhado de gráficos ou memes que transmitem informações por meio de texto e imagens pode ser muito difícil para a IA. Essa capacidade limitada de compreender esses relacionamentos complexos limita o poder dos aplicativos em pesquisa, sistemas de recomendação e moderação de conteúdo.
Cohere é lançado oficialmente Incorporação multimodal 3um modelo de IA projetado para combinar o poder da linguagem com dados visuais para criar incorporações ricas e coesas. O lançamento do Multimodal Embed 3 faz parte da missão mais ampla da Cohere de tornar a linguagem de IA acessível e, ao mesmo tempo, melhorar suas capacidades de trabalho em múltiplas modalidades. Este modelo representa um avanço significativo em relação aos seus antecessores, ao vincular com sucesso dados visuais e textuais de uma forma que permite uma representação de dados rica e precisa. Ao incorporar entrada de texto e imagem no mesmo ambiente, o Multimodal Embed 3 permite uma série de aplicações onde é importante compreender a interação entre esses tipos de dados.
Fundamentos técnicos de Incorporação multimodal 3 revela sua promessa de resolver problemas de representação em todos os tipos de dados diversos. Construído com base nos avanços na aprendizagem inversa de grande porte, o Multimodal Embed 3 é treinado usando bilhões de amostras de texto e amostras de imagens emparelhadas, permitindo-lhes encontrar relações significativas entre elementos visuais e suas contrapartes linguísticas. Uma característica importante deste modelo é sua capacidade de incorporar imagem e texto no mesmo espaço vetorial, tornando simples pesquisas ou comparações entre texto e dados de imagem. Por exemplo, pesquisar uma imagem com base em uma descrição de texto ou encontrar legendas semelhantes para uma imagem pode ser feito com incrível precisão. A incorporação é muito compacta, garantindo que as apresentações funcionem bem mesmo com conteúdo complexo e sujeito a erros. Além disso, o design do Multimodal Embed 3 foi projetado para escalabilidade, garantindo que mesmo grandes conjuntos de dados possam ser processados com eficiência para fornecer respostas rápidas e apropriadas para aplicações em recomendação de conteúdo, legendagem de imagens e resposta a consultas visuais.
Existem várias razões pelas quais Incorporação Multimodal 3 de Cohere é um marco importante no cenário da IA. Em primeiro lugar, a sua capacidade de gerar representações unificadas a partir de imagens e texto torna-o adequado para o desenvolvimento de uma ampla variedade de aplicações, desde a otimização de mecanismos de pesquisa até a criação de sistemas de recomendação mais precisos. Imagine um mecanismo de busca que possa não apenas reconhecer palavras-chave, mas também compreender as imagens associadas a essas palavras-chave – é isso que o Multimodal Embed 3 permite. De acordo com Cohere, este modelo oferece desempenho de última geração em vários benchmarks, incluindo maior precisão de recuperação paralela. Esses recursos se traduzem em benefícios reais para empresas que dependem de ferramentas baseadas em IA para gerenciamento de conteúdo, marketing e envolvimento do usuário. O Multimodal Embed 3 não apenas melhora a precisão, mas também introduz eficiências computacionais que tornam a implantação mais econômica. A capacidade de lidar com interações diferenciadas significa menos discrepâncias no conteúdo recomendado, levando a melhores métricas de satisfação do usuário e, em última análise, a um maior envolvimento.
Para concluir, Incorporação Multimodal 3 de Cohere marca um avanço significativo no esforço contínuo para integrar a inteligência de IA em diversos fluxos de dados. Preencher a lacuna entre imagens e texto proporciona uma maneira robusta e eficiente de integrar e processar diversas fontes de informação de maneira coerente. Esta inovação tem implicações importantes para melhorar tudo, desde motores de pesquisa e recomendação até à gestão de redes sociais e ferramentas educativas. À medida que cresce a necessidade de aplicações de IA multimodais e mais contextualmente conscientes, o Multimodal Embed 3 da Cohere abre caminho para experiências de IA ricas e altamente conectadas que podem compreender e usar informações de maneira semelhante à humana. É um avanço no setor, aproximando-nos dos sistemas de IA que podem compreender o mundo como nós, através de uma combinação de texto, imagens e contexto.
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Asif Razzaq é o CEO da Marktechpost Media Inc. Como empresário e engenheiro visionário, Asif está empenhado em aproveitar o poder da Inteligência Artificial em benefício da sociedade. Seu mais recente empreendimento é o lançamento da Plataforma de Mídia de Inteligência Artificial, Marktechpost, que se destaca por sua ampla cobertura de histórias de aprendizado de máquina e aprendizado profundo que parecem tecnicamente sólidas e facilmente compreendidas por um amplo público. A plataforma possui mais de 2 milhões de visualizações mensais, o que mostra sua popularidade entre o público.
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