Комментарии

Любые совершаемые действия должны быть эффективны, в том числе это касается рекламы. Важнейшим показателем в интернет маркетинге, контекстной рекламе является CTR (Click-Trought Rate), фактический показатель кликабельности по отношению к показам объявления. Естественно, у многих начинающих рекламодателей возникает вопрос, каким является нормальным CTR в контекстной рекламе.

Нормальный CTR для рекламы на поиске

Реклама на поиске по по-прежнему является одной из самых эффективных, ведь именно в поиске Яндекса или Google набирает запросы максимально заинтересованный пользователь. Что касается нормальны показателем CTR для рекламы на поиске Яндекс и Google, то здесь речь идёт о цифрах в пределах 5% — 10%, конечно, это среднее значение, многое зависит от тематики и бюджета РК. При этом если показатель ниже 2% стоит задуматься о внесении существенных изменений, ведь объявления, которые имеют менее 2 %, считаются малоэффективными.

При совсем низких показателях (менее 0,5 %) Яндекс и Google могут самостоятельно остановить показы.

Напротив, если показатели выше 10%, можно считать РК имеет высокую степень эффективности входящего трафика, остальное ложится на плечи маркетолога компании, выбирающего воронку продаж.

Нормальный CTR для РСЯ и КМС

Рекламная сеть Яндекса (РСЯ) и контекстно-медийная сеть Google (КМС) имеют совсем другие показатели, поскольку данная реклама является ремаркетингом и её эффективность ниже, при этом охват аудитории значительно выше. Однако в отличие от поиска данная аудитория не настолько, что называется «прогрета», чтобы совершать покупки, люди лишь интересуются рекламируемой тематикой и возможно планируют покупку или обращение за услугами. Нормальной кликабельностью для объявлений в РСЯ и КМС считается 0,5–0,6 %. В некоторых случаях даже CTR 0,1 % считается приемлемым.

Нормальный CTR для баннеров

Несмотря на то, что баннерная реклама похожа на размещение в сетях РСЯ и КМС, нормальным CTR в данном случае можно считать 1%. Дело в том, что в отличие от рекламных объявлений в сетях, баннер чаще всего расположен более выгодно в контексте сайта, занимает обособленное положение, чем привлекает большее внимание пользователя.

Таблица средних значений CTR

Специально для удобства составил таблицу, которая наглядно покажет каким CTR должен быть:

до 0,5% — крайне низкий, возможна автоблокировка показов

0,5-2% — низкий

2-5% — ниже среднего

5-10% — средний

10-20% — выше среднего

20-30% — высокий

свыше 30% — очень высокий

Реклама РСЯ и КМС

менее 0,3% — низкий

0,5-0,6% — средний

Банерная РК

менее 0,5% — низкий

1% — средний

Каким должен быть нормальный CTR в директе и адсенсе? Подскажите, каким должен быть нормальный, приемлемый, либо отличный CTR у рекламных блоков (общее количество) в партнерках яндекс директа и гугл адсенса?

Сейчас у меня — 0,52-0.64 по директу, и 0.65 по адсенсу.

Каким должен быть нормальный CTR в директе и адсенсе? Подскажите, каким должен быть нормальный, приемлемый, либо отличный CTR у рекламных блоков (общее количество) в партнерках яндекс директа и гугл адсенса?

Сейчас у меня — 0,52-0.64 по директу, и 0.65 по адсенсу.

Раньше я упоминал, что современные алгоритмы обработки естественного языка вызывают немалый ажиотаж даже среди людей, мало слышащих про машинное обучение. И вот, не успел ещё стихнуть шум обсуждений про возможности GPT-3 от OpenAI, как в начале 2021-го года нам показали ещё одну работу их команды в области ИИ, которую назвали в честь Сальвадора Дали и робота ВАЛЛ·И – DALL-E.

Архитектурно DALL-E это версия GPT-3, к которой был добавлен хитрый способ токенизации изображений, позволяющий создавать мультимодальный словарь, в котором часть токенов отвечает за текст, а вторая часть за изображение.

Что означает мультимодальность? Это модальность в разных сочетаниях, таких как: видео и текст, аудио и текст. Таким образом, вы можете представить это себе как классическую задачу для компьютера в сфере искусственного интеллекта, который может обрабатывать происходящее на изображении, интерпретировать и описывать все происходящие события, учитывая фон, изменения положений вещей в пространстве и контекст происходящего.

После некоторого количества исследований, стало понятно, что DALL-E способна порождать широкий ассортимент генеративных изображений. Можно сказать, что охват и виральность мультимодального искусственного интеллекта потенциально широки и в первую очередь могут применяться в сферах, связанных с творчеством, дизайном и игровой индустрии. Поэтому наряду с большим успехом визуального представления текста, OpenAI опасаются, что такие модели могут сильно повлиять на социальную и экономическую системы. И, уже по сложившейся традиции, не стали выпускать DALL-E в открытый доступ.

Несмотря на это, они выпустили CLIP (Contrastive Image-Language Pretraining, что можно перевести как контрастное предварительное обучение образному языку), который в своём роде половина движка DALL-E.

CLIP – ещё одна мультимодальная сеть, способная оценить изображение и соотнести, подходит ли к ней подпись или наоборот. Таким образом, CLIP принимает текст и изображение и связывает их непроизвольным способом, что, в свою очередь, позволило применять иные модели, способные генерировать изображения вместе с ним, такие как VQGAN.

VQGAN (Vector Quantized Generative Adversarial Network), что переводится как векторная квантованная генеративная адверсариальная сеть — это генеративно-состязательная нейросеть, которую используют для изучения изображений и создания новых, на основе ранее увиденных. Работая вместе, VQGAN генерирует изображение, а CLIP выступает как ранжировщик, оценивая насколько хорошо изображение подходит тексту. Именно эту связку мы используем ниже для того, чтобы вы сами смогли создать результат их совместной работы, даже не обладая навыками программирования, но не стоит забывать и про ruDALL-E.

По аналогии с ruGPT-3, Сбер выпустил первую мультимодальную нейросеть ruDALL-E, основанную на архитектуре DALL-E, способную понимать русский язык, и сделал её открытой, а также создал сайт, на котором можно по любому запросу попробовать сгенерировать изображение.

По словам управляющего директора департамента SberDevices Сергея Маркова несмотря на то, что в описании к DALL-E содержалась информация про архитектуру решения, pipeline, который использовался, но сведений все равно было недостаточно. Поэтому для создания своей версии модели требовалось пробовать и экспериментировать, отталкиваясь от полученных результатов. А самое большое количество сил было потрачено на сбор данных.

Вернёмся к связке VQGAN + CLIP. Сейчас будет описание, каким образом VQGAN генерирует изображения, которое в последствии оценивает CLIP. Если вас не очень интересует, что там под капотом VQGAN, то можете смело перейти к следующей части создания своего изображения.

Рассмотрим, как VQGAN в VQGAN-CLIP работает для генерации и синтеза изображений с высоким разрешением, которые мы видим сегодня

Метод преобразования для синтеза изображений в высоком разрешении состоит из двух этапов.

На первом этапе (нижняя половина изображения) кодировщик и декодер обучаются восстанавливать изображения. Это базовый квантованный автоматический кодировщик плюс дискриминатор, который классифицирует образцы как настоящие или поддельные. Взаимодействие с ним улучшает реконструкцию, позволяя синтезировать убедительно поддельные образцы.

Имеется входное изображение, и мы хотим обучить такое скрытое пространство, которое закодировало бы всю семантическую информацию об этом изображении. Информацию, которую можно было бы использовать для восстановления изображения.

Используемый квантованный кодировщик, был предложен ранее в другой статье (VQ-VAE, van den OORD et al., 2018). Стоит уточнить, что векторное квантование — это метод обработки сигналов для кодирования векторов. Он представляет все визуальные части, обнаруженные на этапе свертки, в квантованной форме, что делает его менее затратным с точки зрения вычислений после передачи в трансформер.

Основная идея здесь заключается в том, что для каждого в ячейке тензора мы находим ближайшего соседа слова в кодовой книге. После чего используем его вместо исходного вектора, поэтому в основном на этом этапе мы вычисляем аргумент для каждой ячейки в тензоре и заменяем его на кодовое слово, которое было получено из кодовой книги, и вместо того, чтобы использовать кодировщик только на полученных словах, мы также применяем его к кодовой книге.

Таким образом, VQGAN использует кодовую книгу как промежуточное представление, после чего кодовая книга изучается с использованием векторного квантования (VQ).

VQGAN делает векторы признаков похожими на присвоенные кодовые слова в кодовой книге, и в то же время кодовые слова также обучаются напоминать распределение векторов признаков в наборе данных.

Проблема здесь в том, что свёрточная природа кодировщика и декодера не позволяет им моделировать долгоиграющие взаимосвязи, потому что поле восприятия каждого свёрточного слоя ограничено, что обычно не позволяет моделировать и генерировать большие изображения. В то же время трансформер – это архитектура, которая позволяет моделировать такие взаимосвязи, но у него есть свои ограничения, он не может работать с действительно большими последовательностями, потому что для этого требуется вычислять взаимосвязь между каждой парой элементов этой последовательности, что требует больших вычислительных ресурсов из-за квадратичной масштабируемости.

Создатели предлагают, моделировать изображение не на уровне пикселей напрямую, а на основе кодовых слов изученной кодовой книги. То есть после того, как модель первого этапа узнала, что у нас есть кодовая книга, и мы можем использовать её, чтобы обучить трансформер для генерации последовательности этих кодовых слов.
Таким образом, у нас есть закодированная последовательность с индексами s<i, которая может быть очень длинной, а трансформер прогнозирует распределение возможных следующих индексов p(si|s<i).

Преимущество заключается в том, что разрешение, с которым мы работаем, намного ниже, чем разрешения исходного пиксельного изображения, поэтому мы можем моделировать более длинные взаимосвязи внутри изображений. Каждый блок последовательности соответствует местоположению, которое представляет собой сотни пикселей.

Обучение этого трансформера является вторым этапом. Мы не обновляем модель первого этапа, а генерируем последовательность кодовых слов, которая будет образовывать желаемое разрешение, а затем мы используем тензор кодовых слов и передадим его в декодер для создания нового изображения, в основном не ограниченного размером.

Чтобы повысить эффективность вычислительных ресурсов трансформера, авторы ограничивали контекст с помощью скользящего окна. Это означает, что при генерации каждого патча он получает информацию только от своих соседей.

Что должно работать, когда изображение имеет некоторые однородные структуры, например, различные изображения пейзажей.

Делая выводы, мы можем сказать, что реализованный в VQGAN двухэтапный подход состоит из свёрточной нейронной сети в форме GAN, который состоит из кодировщика и декодера, и трансформера, использующего окно скользящего внимания при выборке изображений, и который требует использования кодовой книги, полученной с помощью векторного квантования для улучшения масштабирования. Кодовая книга же обучается вместе с двумя моделями.

Всё это демонстрирует нам возможность синтеза изображений с высоким разрешением, позволяя создавать в своём роде произведения искусства.

Напоследок напишу, что Кэтрин Кроусон не советует использовать очень большие разрешения для изображений, зачастую колабу не хватает памяти для реализации такого контента. А также, что вы можете придавать больший вес некоторым из своих заданных слов, добавив двоеточие, а затем число до 100, например: пустыня:50 | в снегу:25", при условии, что вы задаёте множественный запрос. От себя добавлю, что проблемы начинали возникать при попытке сгенерировать изображения свыше 700 на 700.

Как видите, использовать подобные технологии становится всё проще, а их результат, не в единичных случаях, вызывает интерес. Студия Артемия Лебедева уже в 20 году во всю использовала нейронную сеть под человеческим именем “Николай Иронов”, как автоматизацию творческого процесса с коммерческим потенциалом, а нашумевшая NFT-токенизация подстегнула рядовых пользователей к цифровому искусству, частью которого является генеративное искусство. Лично меня прельщает мысль о подобном выходе за рамки восприятия искусства человеком, когда грань между произведением и созерцателем практически стёрта, искусство приобретает новые инструменты, а инструменты порождают искусство.

1. Искусственный интеллект (AL)

Это сфера компьютерных наук, которая занимается разработкой систем, обладающих интеллектуальными способностями. Эти системы способны выполнять задачи по созданию аудио и видео материалов, распознаванию речи, пониманию языка, распознаванию образов, принятию решений. Улучшая эффективность, анализируя данные и автоматизируя процессы, технологии ИИ способны открыть новые возможности для бизнеса и жизни в целом.

2. Машинное обучение (ML)

ML является узконаправленной, специализированной ветвью искусственного интеллекта, которая сосредоточена на создании алгоритмов, позволяющих программам извлекать знания из существующих данных, а также улучшать свои результаты без явного программирования. Основываясь на обучающих данных и обрабатывая их с помощью статистических методов, ML способно делать прогнозы и принимать решения.

3. Генеративный искусственный интеллект

Это направление в ИИ, фокусирующееся на создании нового текстового, музыкального и графического контента. Генеративные модели могут создавать уникальные образцы, которые не просто копируют исходные обучающие данные, а генерируют оригинальные выходные данные.

4. Большие языковые модели (LLM)

LLM являются специфическим типом генеративных моделей, заточенных специально для работы с естественным языком. Они обучаются на обширных текстовых наборах данных, что позволяет им понимать грамматику и семантику языка. Эти модели могут выполнять переводы, отвечать на вопросы и создавать оригинальные тексты.

Таким образом, основная разница между этими четырьмя понятиями заключается в их уровне абстракции и специфике задач. AL охватывает все аспекты создания «умных» систем, ML — это конкретный метод обучения, LLM — это специализированные модели для работы с языком, а генеративный AL — подход, позволяющий создавать новые данные на основе существующих.

Разница между генеративным ИИ и мультимодальным ИИ заключается в их функциях:

— Генеративный ИИ сосредоточен на создании нового контента, такого как текст, изображения или музыка. Обычно работает в рамках одной модальности, например текста или изображений. Примеры: глубокие генеративные модели (GANs, VAEs), модели генерации текста.
— Мультимодальный ИИ обрабатывает и интегрирует несколько типов данных для более глубокого понимания входных данных. Может работать с такими модальностями, как текст, изображения, аудио, видео и данные сенсоров. Принципиальное преимущество мультимодальных моделей — способность более полно понимать контекст и нюансы задач. Примеры: интеллектуальные помощники (например, Alexa, Google Assistant), системы, обрабатывающие графические и текстовые данные.

Некоторые модели ИИ, такие как GPT-4, сочетают обе возможности.

В чём разница между искусственным интеллектом (ИИ), машинным обучением (ML), большими языковыми моделями (LLM) и генеративным ИИ? А также между генеративным ИИ и мультимодальным ИИ? Сейчас так много ответвлений, что я уже запутался.

Обсуждая интеграцию, важно понять, что это не просто технический процесс, а стратегический аспект, который требует глубокого архитектурного подхода. Многие организации по-прежнему склонны к использованию быстрых решений — точка-точка соединений, индивидуальных коннекторов или промежуточного ПО, которое обещает быстрое внедрение. Однако такие методы часто приводят к созданию запутанных систем, где каждый новый интеграционный узел становится узким местом, а управление ими превращается в сложную задачу. В отличие от этого, современная архитектура предполагает создание единого слоя API, который служит связующим звеном между компонентами, обеспечивая стандартизацию, контроль и возможность масштабирования. Такой подход позволяет не только снизить технический долг, но и обеспечить прозрачность, тестируемость и повторное использование интеграционных решений. В результате, предприятия получают гибкую и надежную инфраструктуру, которая способна адаптироваться к изменениям и поддерживать рост без необходимости постоянных дорогостоящих переделок.

При выборе API-фреймворка важно учитывать особенности проекта и требования к гибкости, производительности и простоте использования. Например, если вам нужен быстрый старт и широкая поддержка, то популярные решения как Flask или Express.js отлично подойдут благодаря своей простоте и большому сообществу. Они хорошо подходят для создания REST API, где важна легкость и скорость разработки. В случае, если проект требует более сложных запросов и минимизации объема передаваемых данных, стоит обратить внимание на GraphQL, например, реализованный через Apollo Server или Graphene, что особенно актуально для фронтенд-приложений, где важна гибкость в получении данных. Для систем, где критична высокая производительность и низкая задержка, хорошим выбором станет gRPC, реализуемый через такие фреймворки, как Spring Boot с поддержкой gRPC или Go, что позволяет строить масштабируемые микросервисы с эффективной коммуникацией. В то же время, если проект предполагает работу в строго регламентированной корпоративной среде, где важна стандартизация и совместимость с существующими системами, стоит рассматривать SOAP, реализуемый через такие платформы, как Apache CXF или WCF, хотя этот подход считается более сложным и менее гибким по сравнению с современными решениями. В конечном итоге, выбор зависит от конкретных целей: для быстрого прототипирования и простоты — Flask или Express.js, для сложных запросов и гибкости — GraphQL, для высокой скорости и масштабируемости — gRPC, а для корпоративных решений — SOAP.

Интеграция систем на предприятии — это не просто набор быстрых решений или временных обходных путей, это фундаментальная часть архитектуры, которая определяет устойчивость и масштабируемость бизнеса в долгосрочной перспективе. В современном мире, где требования к скорости и гибкости постоянно растут, подход API-first становится неотъемлемым элементом, обеспечивающим согласованность и модульность системы. Такой подход позволяет не только создавать стандартизированные интерфейсы, но и строить архитектуру, которая легко адаптируется под новые бизнес-требования, интегрируя новые компоненты без необходимости переписывать существующие решения. В результате, системы становятся более устойчивыми к изменениям, а команда разработки — способной быстро реагировать на вызовы рынка, избегая ловушек точка-точка, которые зачастую превращают интеграцию в хаос. В конечном итоге, правильная архитектура интеграции — это инвестиция в будущее, которая помогает избежать накопления технического долга и обеспечивает долгосрочную стабильность и масштабируемость.

Популярность мультимодального искусственного интеллекта продолжает стремительно расти за счет его гибкости и эффективности в решении сложных задач, для качественного выполнения которых нельзя обойтись без взаимодействия с различными видами входной информации.

Увеличению востребованности технологии способствуют в том числе следующие факторы:

— Рост объемов разносторонних данных. Классические ИИ, работающие с одним видом данных, не способны полностью использовать потенциал массивов данных. Это значительно ограничивает их возможности в специфических задачах.
— Повышение вычислительных возможностей. Мощные графические процессоры сделали возможным обучение и использование мультимодальных моделей на больших объемах данных.

Вот лишь несколько популярных примеров задач, которые уже решаются мультимодальными ИИ:

— Автоперевод видео с субтитрами. Мультимодальный ИИ может анализировать аудио и видео вместе с субтитрами для точного перевода, учитывая жесты и мимику.
— Поиск по изображениям и тексту. ИИ позволяют пользователям находить информацию, сочетая текстовые запросы с изображениями, что особенно полезно в сфере продаж.
— Диагностика в медицине. Работающие с различными видами информации модели могут анализировать рентгеновские снимки и текстовые записи из медицинской карты пациента для более точных диагнозов.

Мультимодальный искусственный интеллект – это не просто очередной тренд в ИИ, а ключевая технология, которая открывает перед нами возможности более глубокого и комплексного анализа. С каждым годом эта отрасль продолжает быстро развиваться.

Чем мультимодальные ИИ отличаются от традиционных?

Мультимодальные(MLLM) и традиционные большие языковые модели (LLM) – это два разных подхода к обработке и анализу данных, хотя оба варианта базируются на нейронных сетях. Основное различие между ними заключается в том, как они обрабатывают данные и какие задачи могут решать. В этом разделе мы рассмотрим ключевые различия между технологиями.

Обработка различных типов данных

Большие языковые модели LLM, такие как GPT-3 или BERT, разработаны для работы исключительно с текстом. В их сфере компетенции лежат такие задачи, как проведение анализа, создание текстовых массивов, перевод текстового материала с одного языка на другой, суммаризация. Однако этим их функционал ограничен.

Мультимодальные ИИ может исследовать изображение и приведенное пользователем текстовое описание к нему одновременно, обеспечивая более глубокое понимание контекста и более точный анализ поступающей на вход информации.

Взаимодействие между модальностями

Традиционные LLM ограничены текстовой модальностью, поэтому они могут работать только с линейными зависимостями внутри текстовых данных. Это значит, что LLM не могут анализировать взаимосвязи между текстом и другими видами информации, например изображениями и звуком.

Мультимодальные модели, напротив, могут выявлять сложные связи между разной информацией. Взаимодействие между модальностями делает такие модели полезными в более сложных сценариях, где информация, полученная из разных источников, органично дополняет друг друга.

Архитектурные различия

Архитектура традиционных LLM базируется на обработке последовательности токенов в тексте. Она обучается предсказывать следующий токен в последовательности или выполнять задачи, связанные с пониманием текста (например, классификация или извлечение информации). В основном такие модели используют трансформеры, которые справляются с задачами обработки естественного языка, но не могут напрямую работать с визуальными или другими типами данных.

Мультимодальные архитектуры, напротив, включают несколько разноплановых модулей. Например, в модели CLIP используется текстовый и визуальный модуль, которые объединяются для совместного обучения и анализа. Эти модули могут быть отдельными частями одной сети или работать параллельно, интегрируя результаты для получения более полной картины. Некоторые модели (тот же GPT-4) развивают свои возможности, добавляя мультимодальные компоненты к уже существующим моделям, что расширяет их функционал.

Принцип действия псевдо мультимодального ИИ заключается в подключении специализированных движков для распознавания голоса и генерации изображений к существующим языковым моделям (LLM). Этот подход позволяет имитировать функционал мультимодальных систем, обеспечивая видимость интеграции различных типов данных. Однако «под капотом» такая система остается ограниченной в масштабируемости и не может обучаться на датасетах, отличных от текстовых, что существенно ограничивает её возможности. Источник: Youtube.

Вычислительная сложность

Поскольку традиционные LLM работают только с текстом, их вычислительная сложность зависит от размера текстовых данных и архитектуры модели. Они требуют значительных вычислительных ресурсов для обучения и использования, но их сложность ограничена только одной модальностью.

Мультимодальные модели значительно более сложны в вычислительном плане, так как они работают с различными типами данных, каждый из которых требует своей архитектуры для обработки. Это делает их обучение и внедрение более ресурсоемким процессом. Например, обработка изображений требует мощных графических процессоров (GPU), а объединение с текстовой информацией в значительной степени увеличивает объем необходимых вычислений.

В чем реальная польза от мультимодальных ИИ?

Технология изменила подход к решению сложных задач в самых разных сферах деятельности человека. Вот несколько примеров их успешного реального применения:

— Медицина. Искусственный интеллект помогает анализировать сложные медицинские данные, такие как рентгеновские снимки, MRI или текстовые записи пациентов, что улучшает диагностику и ускоряет процесс принятия решений врачами.
— Искусство и творчество. С помощью моделей типа DALL-E и CLIP художники, дизайнеры и создатели контента могут легко генерировать визуальные элементы по запросу, создавать уникальные изображения и воплощать креативные идеи на базе описаний.
— Инженерия. В инженерии мультимодальные ИИ используются для анализа чертежей и технических документов, и это позволяет инженерам быстрее разрабатывать и тестировать новые проекты, улучшать процессы проектирования и производства.

В образовательной сфере мультимодальные ИИ помогают создавать интерактивные обучающие платформы, где студенты могут одновременно взаимодействовать с текстом и изображениями.

Мультимодальный подход в ИИ включает обработку и сочетание различных типов данных для создания более полного понимания заданного ввода.

Мультимодальные модели обрабатывают различные типы входных данных отдельно, выравнивают данные, а затем объединяют информацию для получения более точных и контекстно-осведомленных результатов.

Мультимодальный ИИ обучается на разнообразных наборах данных, включающих несколько типов данных, с применением таких методов, как контрастное обучение, обучение с переносом и предобучение на мультимодальных корпусах.

Интересно а как работают мультимодальные модели, в смысле как мультимодальный ИИ обучается, как понимаю у них нет прямого доступа к нейросетям?

Мультимодальное обучение позволяет моделям ИИ понимать и обрабатывать информацию из различных источников данных, улучшая точность и адаптивность в различных задачах.

Многомодельная система в машинном обучении относится к подходу, который использует несколько отдельных моделей, каждая из которых специальна для различных задач, а не единую интегрированную мультимодальную модель.

Спасибо за ответ. А что такое мультимодальное обучение в машинном обучении?

Мультимодальный ИИ относится к системам искусственного интеллекта, которые могут обрабатывать и интегрировать несколько типов данных, таких как текст, изображения, аудио и видео, для улучшения понимания и принятия решений.

Какова разница между генеративным ИИ и мультимодальным ИИ. Генеративный ИИ сосредоточен на создании нового контента, такого как текст, изображения или музыка, в то время как мультимодальный ИИ обрабатывает и интегрирует несколько типов данных для более глубокого понимания входных данных. Некоторые модели ИИ, такие как GPT-4, сочетают обе возможности.

Например всем известный GPT-4 является частично мультимодальным, так как он может обрабатывать как текстовые, так и графические входные данные, но он пока не поддерживает полные мультимодальные возможности, такие как интеграция аудио или видео.

По поводу Что такое мультимодальные языковые модели? Могу ответить что — мультимодальные языковые модели расширяют традиционные языковые модели, включая несколько типов входных данных, таких как текст и изображения, для улучшения понимания и точности ответов.

А какова собственно разница между генеративным ИИ и мультимодальным ИИ? И вообще что такое мультимодальные языковые модели?

Мультимодальные инструменты ИИ появились как поворотный момент, преобразующий то, как мы взаимодействуем с технологиями и используем их. Эти ведущие решения объединяют различные типы данных – включая текст, изображения, аудио и видео – для создания большего количества интуитивные и мощные системы искусственного интеллекта. Спрос на мультимодальный ИИ стремительно растет: по прогнозам, к 46.2 году объем рынка достигнет 2028 млрд долларов США, а среднегодовой темп роста составит 39.4%.

Отличная работа над материалом! Особенно интересно наблюдать, как индустрия приходит к пониманию того, что надежность систем данных — это не просто дополнительный бонус, а критически важный фактор успеха современных приложений. Особенно впечатляет акцент на четком проектировании архитектуры и понимании доменов отказов — это именно то, что часто упускается из виду при разработке, но становится жизненно необходимым при масштабировании. Очень перспективно выглядит подход с разделением преобразований на отдельные этапы — это не только повышает модульность системы, но и значительно упрощает её поддержку и развитие в будущем.

Действительно впечатляющая статья, которая затрагивает одну из самых острых проблем современной разработки — создание устойчивых систем обработки данных. Особенно актуально то, как авторы подчеркивают критическую важность конвейеров данных в эпоху стремительного развития ИИ и машинного обучения. Поражает, насколько даже незначительные сбои могут привести к серьезным последствиям — от устаревших результатов до неоправданно высоких затрат на инфраструктуру. Особенно ценным представляется подход компании DST Global с их концепцией 4R, которая, судя по всему, основана на глубоком практическом опыте и реальных вызовах, с которыми сталкиваются разработчики.