الکتروهایو

هوش مصنوعی / الکترونیک / برنامه‌نویسی

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

مدل هوش مصنوعی VILA محصولی جدید حاصل همکاری MIT و انویدیا

مدل جدید هوش مصنوعی VILA محصول همکاری MIT و انویدیا - سایت الکتروهایو
در این مقاله می‌خوانید:

زمان تخمینی مطالعه: 4 دقیقه

هوش مصنوعی (AI) هر روزی که طی می‌شود به تکامل خود ادامه می‌دهد و با گسترش آن مدل‌هایی را می‌طلبد که قادر به مدیریت مجموعه داده‌های گسترده و ارائه بینش دقیق هستند. برای برآوردن این نیازها، محققان NVIDIA و MIT اخیراً در یک همکاری مشترک یک مدل زبان بصری (VLM) با نام هوش مصنوعی VILA را معرفی کرده‌اند. این مدل جدید هوش مصنوعی به دلیل توانایی استثنایی خود در استدلال در بین تصاویر متعدد، محصولی کاملا متمایز است. علاوه بر این، این مدل یادگیری درون زمینه‌ای(in-context) را تسهیل کرده و همچنین ویدیوها را درک می‌کند که پیشرفت قابل توجهی در سیستم‌های هوش مصنوعی چندوجهی(multimodal AI) می‌باشد.

تکامل مدل‌های هوش مصنوعی

در حوزه تحقیقات هوش مصنوعی که زمینه‌ای بسیار پویا است، یادگیری و انطباق مداوم از اهمیت بالایی برخوردار است. چالش فراموشی فاجعه‌آمیز، که در آن مدل‌ها برای حفظ دانش قبلی در حین یادگیری وظایف جدید تلاش می‌کنند، راه‌حل‌های نوآورانه‌ای را برانگیخته است. تکنیک‌هایی مانند تثبیت وزن الاستیک (EWC) و تجربه مجدد در کاهش این چالش بسیار مهم بوده است. علاوه بر این، معماری‌های شبکه عصبی ماژولار و رویکردهای فرا یادگیری، راه‌های منحصر به فردی را برای افزایش سازگاری و کارایی ارائه می‌دهند.

ظهور هوش مصنوعی VILA

محققان NVIDIA و MIT یک مدل زبان بصری جدید با نام هوش مصنوعی VILA را که برای رفع محدودیت‌های مدل‌های هوش مصنوعی طراحی شده است، رونمایی کردند. رویکرد متمایز VILA بر هم ترازی تعبیه‌شده مؤثر و معماری‌های شبکه عصبی پویا تأکید دارد. مدل هوش مصنوعی VILA با استفاده از ترکیبی از اجسام بهم پیوسته و تنظیم دقیق تحت نظارت مشترک، قابلیت‌های یادگیری بصری و متنی را افزایش می‌دهد. به این ترتیب، نمایش عملکرد قوی در وظایف مختلف را تضمین می‌کند.

افزایش هم‌ترازی بصری و متنی

برای بهینه‌سازی هم‌ترازی بصری و متنی، محققان از یک چارچوب پیش‌آموزشی جامع، با استفاده از مجموعه‌های داده در مقیاس بزرگ مانند Coyo-700m استفاده کردند. توسعه دهندگان استراتژی‌های مختلف آموزش دیده را تست کرده‌اند و تکنیک‌هایی مانند Visual Instruction Tuning را در مدل گنجانده‌اند. در نتیجه، مدل هوش مصنوعی VILA توانسته است بهبود دقت قابل توجهی را در وظایف پاسخگویی بصری از خود نشان دهد.

روش آموزش مدل هوش مصنوعی VILA.

روش‌های موجود مانند Llava از تنظیم دستورالعمل بصری برای گسترش LLM با ورودی‌های بصری استفاده می‌کنند، اما فاقد مکاشفه عمیق فرآیند پیش‌آموزشی زبان بصری هستند، جایی که مدل یاد می‌گیرد مدل‌سازی مشترک را در هر دو روش انجام دهد.

کارایی و سازگاری

معیارهای عملکرد مدل VILA به خوبی نمایش دهنده دستاوردهای قابل توجهی در دقت در معیارهایی مانند OKVQA و TextVQA است. قابل ذکر است، مدل VILA حفظ دانش استثنایی را از خود نشان می‌دهد و تا 90 درصد از اطلاعات آموخته‌شده قبلی را در حین سازگاری با وظایف جدید حفظ می‌کند. این کاهش در فراموشی فاجعه‌آمیز(catastrophic forgetting) بر سازگاری و کارایی VILA در مدیریت چالش‌های در حال تکامل هوش مصنوعی تأکید می‌کند.

نتیجه‌ گیری

معرفی مدل VILA نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در زمینه هوش مصنوعی چندوجهی(multimodal AI) است که چارچوبی امیدوارکننده برای توسعه مدل زبان بصری(VLM) را ارائه می‌کند. رویکرد نوآورانه آن برای پیش‌آموزش و تراز کردن، اهمیت طراحی مدل جامع را در دستیابی به عملکرد برتر در برنامه‌های مختلف برجسته می‌کند. همانطور که هوش مصنوعی همچنان در بخش‌های مختلف در حال گسترش نفوذ خود است، قابلیت‌های VILA نویدبخش نوآوری‌های متحول کننده است که مطمئناً راه را برای سیستم‌های هوش مصنوعی کارآمدتر و سازگارتر هموار خواهد کرد.

لوگو الکتروهایو

الکتروهایو در خدمت مخاطبان عزیز می‌باشد. ما در تیم الکتروهایو در تلاش برای تهیه مقالات و مطالب به روز هستیم. لطفا برای مطالب و مقالات بیشتر با ما همراه باشید.

مطالب مرتبط:

داده‌های اسمی Nominal Data - الکتروهایو

داده‌های اسمی Nominal Data چیست؟

داده‌های اسمی(Nominal Data) یکی از اساسی‌ترین انواع داده‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌ها است. شناسایی و تفسیر آن در بسیاری از زمینه‌ها از جمله آمار، علوم کامپیوتر، روانشناسی و بازاریابی ضروری است. این مقاله ویژگی‌ها، کاربردها و تفاوت‌های داده‌های اسمی

ادامه مطلب »
حاشیه‌نویسی متن در هوش مصنوعی - سایت الکتروهایو

حاشیه‌نویسی متن در هوش مصنوعی

حاشیه‌نویسی داده به الگوریتم‌های یادگیری ماشین اجازه می‌دهد تا اطلاعات را درک و تفسیر کنند. حاشیه‌نویسی‌ها برچسب‌هایی هستند که داده‌ها را شناسایی و طبقه‌بندی می‌کنند یا قطعات مختلف اطلاعات را با یکدیگر مرتبط می‌کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی از آنها به

ادامه مطلب »
هوش مصنوعی در باستان شناسی و کاربردهای آن - سایت الکتروهایو

هوش مصنوعی در باستان شناسی چه کاربردهای می‌تواند داشته باشد؟

مکان‌های باستان‌شناسی ممکن است ثابت باشند، اما فرهنگ‌هایی که آنها را تولید کرده‌اند، پویا و متنوع بودند. برخی از آنها کاملاً عشایری بودند و مرتباً موقعیت خود را تغییر می‌دادند. برخی از آنها فواصل بسیار زیادی را مهاجرت کردند، در

ادامه مطلب »
با الگوریتم تشخیص اشیاء FCOS آشنا شوید - سایت الکتروهایو

با الگوریتم تشخیص اشیاء FCOS آشنا شوید: تشخیص اشیاء تک مرحله‌ای کاملاً کانولوشنال

تشخیص اشیاء یک کار مهم در بینایی کامپیوتر است که با رسم کادرهای محدود کننده در اطراف اشیاء شناسایی شده، مکان یک شی را در یک تصویر شناسایی و مکان‌یابی می‌کند. اهمیت تشخیص اشیاء را نمی‌توان به اندازه کافی بیان

ادامه مطلب »
با سایت Kaggle آشنا شوید! دریچه‌ای رو به دنیای اجتماع متخصصان هوش مصنوعی - سایت الکتروهایو

با سایت Kaggle آشنا شوید! دریچه‌ای رو به دنیای اجتماع متخصصان هوش مصنوعی

یادگیری ماشین (Machine Learning) و علم داده (Data Science) موضوعاتی هستند که در تمامی بخش‌های فناوری اطلاعات در مورد آن بحث و گفتگو وجود دارد. امروزه همه چیز در حال خودکار شدن است، و برنامه‌های کاربردی نیز به سرعت در

ادامه مطلب »
داده‌های اسمی Nominal Data - الکتروهایو

داده‌های اسمی Nominal Data چیست؟

داده‌های اسمی(Nominal Data) یکی از اساسی‌ترین انواع داده‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌ها است. شناسایی …

حاشیه‌نویسی متن در هوش مصنوعی - سایت الکتروهایو

حاشیه‌نویسی متن در هوش مصنوعی

حاشیه‌نویسی داده به الگوریتم‌های یادگیری ماشین اجازه می‌دهد تا اطلاعات را درک و تفسیر کنند. …

هوش مصنوعی در باستان شناسی و کاربردهای آن - سایت الکتروهایو

هوش مصنوعی در باستان شناسی چه کاربردهای می‌تواند داشته باشد؟

مکان‌های باستان‌شناسی ممکن است ثابت باشند، اما فرهنگ‌هایی که آنها را تولید کرده‌اند، پویا و …

با الگوریتم تشخیص اشیاء FCOS آشنا شوید - سایت الکتروهایو

با الگوریتم تشخیص اشیاء FCOS آشنا شوید: تشخیص اشیاء تک مرحله‌ای کاملاً کانولوشنال

تشخیص اشیاء یک کار مهم در بینایی کامپیوتر است که با رسم کادرهای محدود کننده …

تصویربرداری چند طیفی، دیدی جدید فراسوی نور مرئی - سایت الکتروهایو

تصویربرداری چند طیفی، دیدی جدید فراسوی نور مرئی

تصویربرداری چند طیفی تکنیکی است که نور را در طیف وسیعی از باندهای طیفی، فراتر …