Deepseek-AI lança Janus-Pro 7B: Aung multimodal vence Dall-e 3 e o mais planejamento

A IA multimodal inclui vários formatos de dados, como formatos de livros didáticos, criando programas precisos e gerando conteúdo. Ao inserir dados de texto e visual, esses modelos estão enfrentando problemas da vida real, como uma resposta significativa, o próximo conteúdo da criação de conteúdo. Eles dependem dos edifícios de alta qualidade e dos detalhes do desenvolvimento da operação, concentrando -se no limite da tecnologia de ala a interação proposital entre os métodos. Apesar do progresso, a preparação para o desempenho das atividades de entendimento e geração continua sendo desafiadora. Vistas projetadas em muitos programas levam a problemas de saúde por causa de estados conflitantes. Trabalhos como texto detalhado precisam de recursos especiais especiais de encateadores integrados não podem fornecer. Além disso, as limitações dos detalhes do treinamento e estratégias de integração resultam em efeitos operacionais não baseados, enfatizando a demanda por soluções avançadas.

Os métodos anteriores, como o modelo Janus original, são introduzidos no cabeçalho da compreensão e compreensão, melhorando o desempenho relacionado ao trabalho. No entanto, houve problemas de equilíbrio, desemprego computacional e desafios com uma geração rápida de geração. Essas questões enfatizam a necessidade de desenvolver e desenvolver estratégias para o desenvolvimento de programas multimodais.

Os investigadores Sendeek-AI desenvolvem Janus-Pro, a versão conhecida do quadro, superam as limitações dos modelos anteriores. Janus-pro apresenta novas coisas importantes:

1. Uma estratégia de treinamento preparada
2. Conjunto de dados estendido e alta qualidade, e
3. Tipos de modelo – Janus-pro-1b incluindo Janus-pro-7b

Esses aprimoramentos resolvem o desemprego enquanto aumentam o modelo e a precisão. Ao aplicar edifícios avançados e se concentra em sólidos, Janus-Pro ISE, como um multimodal multimodal e ferramentas multimodais de alta qualidade, permite um maior desempenho em todos os bancos.

A construção do Janus-Pro é projetada em observações visuais das atividades de entendimento e geração, garantidas para cada processamento especial. O codificador para entendimento está usando o método Siglip para remover recursos de visão em fotos, enquanto o inspetor de geração usando o tokenzer VQ para converter imagens em frases discotecas. Esses recursos estão sendo exilados pelo transformador transformado do AutordEGrioute, que inclui informações sobre o recurso Factivid de bons aspectos de trabalho. A estratégia de treinamento inclui três estágios: por um longo tempo, fugimos bem em várias informações, e ajuste eficiente com classificações de dados fixos e análise direcionada para fazer bem para trabalhar em todas as modalidades em todos. A adição de 72 serviços subredes do Dia da Beleza por 72 noites e 90 milhões de conjuntos de dados é mais provável de melhorar a qualidade e a estabilidade dos resultados de Janus-Pro.

A operação do Janus-Pro é mostrada em todos os vários bancos, indicando sua altura no entendimento e suporte. No benchmark multimal do mbunch, foram encontradas variações de 7b, Janus 79.2, PunuscFormbfform (69,4), Tokenflow-XL (65.2). Nas atividades de escrita para imagem, Janus-Pro novamente, o modelo foi atingido 84.19 no banco de banco DPG, que mostra sua capacidade de criar um desenvolvimento complexo. Esses resultados destacam as habilidades para seguir o comando Janus-Pro e a capacidade de produzir resultados estáveis ​​e de alta qualidade.

Um grupo de pesquisas cuidadosamente projetadas sobre Janus-Pro é lidar com a ineficiência. Eles estendem o tempo de treinamento no parágrafo Terra para aumentar a capacidade de inclinação do pixel usando os conjuntos de dados como o GeneTNet. O modelo que atinge a conversão imediata e a melhoria dos exercícios, concluindo medidas de treinamento indesejadas no segundo estágio e se concentra em detalhes detalhados de texto para foto. A classificação de dados da fase final, com uma integração equilibrada de dados multimodais, textos e fotográficos, desenvolveu e desenvolvendo suas habilidades. A classificação do modelo para 7 bilhões de parâmetros contribuiu para sua capacidade de processar o complexo processamento e eficiência multimodais.

Janus-Pro lança várias opções importantes que colocaram a IA multimodal da AI.

1. O manipulador da casca visual do entendimento e do aumento do trabalho garante o desempenho relacionado ao trabalho, reduzindo os conflitos e melhora a qualidade da saída.
2. O processo de três estacionamentos e a manutenção dos termos de tarefas permitem aprendizado acessível e ativo.
3. Inclui 72 milhões de 72 milhões de amostras de dados e 90 milhões de conjuntos de dados multimodais promovem estabilidade e descarga mental.
4. Fazer um modelo nos parâmetros 7B promove seu complexo gerenciamento de energia e várias funções.
5. Janus-Pro resulta em MBECH (79,2%), geneval (80%) e banco de banco de DPG (84,19%) como líder de compreensão e geração multimalida.
6. Sua energia para seguir com precisão os remanescentes dos sobreviventes mostrando sua flexibilidade no mundo real.

Em conclusão, Janus-Pro constrói diante deles para colocar um novo sinal de grande compreensão e geração multimorde. O modelo atinge resultados surpreendentes em várias atividades, lidando com desafios críticos, desenvolvendo a arte da construção, treinamento bem-sucedido e desenvolvimento de dados. A apresentação das observações revisadas garante processamento especial, enquanto sua corrupção ajuda você a lidar com circunstâncias complexas com precisão. Através de sua operação de todos os bancos, a Janus-Pro define o banco em seu poder, incluindo dados de texto e visualização.

Enquete Demoção Discussão, Janus-Pro-7b e Janus-Pro-1b. Todo o crédito deste estudo é pesquisado para este projeto. Além disso, não se esqueça de seguir Sane e junte -se ao nosso Estação de telégrafo incluindo LinkedIn grtópico. Não se esqueça de se juntar ao nosso 70k + ml subreddit.

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