Os modelos de idiomas têm sido uma educação conversível na formulação de modelos de linguagem, a superação de LLMs é treinada para LLMs como LLMs, GPT, etc. Portanto, o VLMS forneceu uma melhor compreensão de uma relações ambientais físicas, aumentando os limites das introduções de instalação, apoiando a visão de mundo da oferta. Com novas oportunidades, vêm com novos desafios, como com o VLMS. Atualmente, pesquisadores de todo o mundo se encontram para resolver novos desafios para melhorar o VLMS melhor, ao mesmo tempo. Com base na avaliação de investigação da Universidade de Maryland e dos investigadores da Universidade do Sul da Califórnia, o texto fornece uma visão complexa do que está ocorrendo neste campo e do que podemos esperar nos futuros idiomas da visão.
O documento também discute os testes planejados do VLMS e começou nos últimos cinco anos, incluindo os únicos trabalhos, métodos de treinamento, bancos, aplicativos e os desafios do campo. Primeiro, vamos nos familiarizar com outros modelos SOTA no VLM, onde eles aparecem -clipe o Openforce, Flamingo é depmind e Gemino. São peixes grandes no Kwaiziin, que crescem rapidamente para suportar a interação do usuário multimodidades.
Quando usamos o VLM para entender sua formação, descobrimos que alguns blocos -chave estão nos modelos, independentemente de suas características ou habilidades. São a visão do codificador, o codificador de texto e o decodificador do decodificador. Além disso, a atenção da atenção – a atenção inclui todos os detalhes da metodologia, mas estão lá. A construção do VLMS aparece e, como desenvolvedores, agora usam grandes modelos de multilíngue como a coluna vertebral, em vez de treinar desde o início. Métodos simples, como um estado de equilíbrio, a imagem e a aprendizagem estão cheios na última opção. Por outro lado, enquanto usa o núcleo espinhal de um modelo predestinado, os métodos mais comuns de sincronização de recursos visuais e anteriormente usam projetor, treinamento unido e estágios de treinamento conjunto.
Outro progresso interessante é como os modelos mais recentes tratam os aspectos materiais como tokens. Além disso, as transfusões gerenciaram os tokens de texto discretos e o viewtor das fotografias em andamento, de acordo com as estratégias de Breakpoints de lançamento.
Agora, discutimos as maiores categorias de bancos nas habilidades do VLM que testam as habilidades do VLM. A maioria dos bancos de dados é feita por geração ou aniversação humana. Esses benchmarks testam os vários modelos de habilidades, incluindo a percepção do texto visual, a produção de texto para a imagem e a inteligência multimodal normal. Também existem benchmarks verificando os desafios contra os desafios do combate, etc. Responda semelhanças, muitos livres e pontuações semelhantes da imagem / texto aparecem como métodos regulares de avaliação.
O VLMS é alterado em várias atividades, a partir de aplicativos visualizadores, como agências harmoniosas usadas para o mundo como robôs e direção independente. Novamente, é o resultado do agente de emoção que depende mais do desenvolvimento de agentes VLMs. -Bodiados com formas naturais ou físicas que podem interagir com a interação do usuário e o programa de suporte, como responder a uma pergunta tão visível. Além disso, produtos VLM como o GAN produz conteúdo visual como memes, etc. Robôs, VLMs encontram seus casos para usar a capacidade de habilidade, roaming e comunicação de robôs.
Embora o VLMS tenha mostrado grandes oportunidades sobre seu parceiro de texto, os pesquisadores devem conquistar várias limitações e desafios. Existe um ótimo comércio entre as variações e os modelos usuais. Mais questões, como uma Harlucination Valight, sugerem preocupações sobre o modelo. Existem questões adicionais de justiça e conquista devido à pesquisa de dados de treinamento. Além disso, em desafios técnicos, ainda veremos treinamento prático e o paradigma apropriado no status de alta qualidade. Além disso, o desvio do conteúdo entre métodos ou interferência reduz a qualidade da saída.
Loja: Este artigo fornece uma revisão do INS e a saída de modelos de idiomas – um novo campo de estudo que inclui conteúdo de muitas modelidades. Vemos os edifícios de modelos, coisas novas e desafios no presente.
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Atualmente, Adeeba Alama Assari segue atualmente suas duas qualificações no Kharagpur do Instituto Indiano de Tecnologia (IIT), recebe o B.Tech em engenharia industrial e a M.Tech Financial Engineering. Com um desejo profundo em um aprendizado de máquina e uma inteligência artificial, você é um aluno fértil e alguém que você quer conhecer. Adeena acredita firmemente na tecnologia para capacitar o público e melhorar o bem -estar por meio de nova sensibilidade e profunda compreensão dos desafios reais do mundo.
