Искусственный интеллект (ИИ) преобразует различные отрасли, делая процессы более интеллектуальными, быстрыми и эффективными. Качество данных, используемых для обучения ИИ, имеет решающее значение для его успеха. Чтобы эти данные были полезными, они должны быть точно размечены, что традиционно выполнялось вручную.
Ручная разметка, однако, часто медленная, подвержена ошибкам и дорога. Потребность в точной и масштабируемой разметке данных растет, поскольку системы ИИ обрабатывают более сложные типы данных, такие как текст, изображения, видео и аудио. Платформа ProVision решает эти проблемы, автоматизируя синтез данных, предлагая более быстрый и точный способ подготовки данных для обучения ИИ.
Мультимодальный ИИ относится к системам, которые обрабатывают и анализируют несколько форм данных для получения всеобъемлющих идей и прогнозов. Чтобы понимать сложные контексты, эти системы имитируют человеческое восприятие, комбинируя различные входные данные, такие как текст, изображения, звук и видео. Например, в здравоохранении системы ИИ анализируют медицинские изображения вместе с историями болезни пациентов, чтобы предложить точные диагнозы. Аналогичным образом, виртуальные помощники интерпретируют текстовые входы и голосовые команды для обеспечения бесперебойного взаимодействия.
Спрос на мультимодальный ИИ быстро растет, поскольку отрасли извлекают больше пользы из разнообразных данных, которые они генерируют. Сложность этих систем заключается в их способности интегрировать и синхронизировать данные из различных модальностей. Это требует значительных объемов аннотированных данных, которые традиционные методы разметки с трудом могут предоставить. Ручная разметка, особенно для мультимодальных наборов данных, требует много времени, подвержена несоответствиям и дорога. Многие организации сталкиваются с узкими местами при масштабировании своих инициатив в области ИИ, поскольку они не могут удовлетворить спрос на размеченные данные.
Мультимодальный ИИ обладает огромным потенциалом и применяется в различных отраслях, от здравоохранения и автономного вождения до розничной торговли и обслуживания клиентов. Однако успех этих систем зависит от наличия высококачественных, размеченных наборов данных, и именно здесь ProVision оказывается неоценимым.
ProVision – это масштабируемая программная платформа, предназначенная для автоматизации разметки и синтеза наборов данных для систем ИИ, устраняющая неэффективность и ограничения ручной разметки. Используя графы сцен, где объекты и их отношения на изображении представлены в виде узлов и ребер, и программы, написанные человеком, ProVision систематически генерирует высококачественные данные инструкций. Усовершенствованный набор из 24 генераторов данных для одного изображения и 14 генераторов данных для нескольких изображений позволил создать более 10 миллионов аннотированных наборов данных, совместно представленных как набор данных ProVision-10M.
Платформа автоматизирует синтез пар «вопрос-ответ» для изображений, позволяя моделям ИИ понимать отношения объектов, атрибуты и взаимодействия. Например, ProVision может генерировать вопросы типа: «Какое здание имеет больше окон: то, что слева, или то, что справа?». Программы на основе Python, текстовые шаблоны и модели зрения гарантируют, что наборы данных являются точными, интерпретируемыми и масштабируемыми.
Одной из выдающихся особенностей ProVision является конвейер генерации графов сцен, который автоматизирует создание графов сцен для изображений, не имеющих предварительных аннотаций. Это гарантирует, что ProVision может обрабатывать практически любое изображение, что делает его адаптируемым к различным вариантам использования и отраслям.
Основная сила ProVision заключается в его способности обрабатывать различные модальности, такие как текст, изображения, видео и аудио, с исключительной точностью и скоростью. Синхронизация мультимодальных наборов данных обеспечивает интеграцию различных типов данных для согласованного анализа. Эта возможность жизненно важна для моделей ИИ, которые полагаются на межмодальное понимание для эффективного функционирования.
Масштабируемость ProVision делает его особенно ценным для отраслей с крупномасштабными требованиями к данным, таких как здравоохранение, автономное вождение и электронная коммерция. В отличие от ручной разметки, которая становится все более трудоемкой и дорогой по мере роста наборов данных, ProVision может эффективно обрабатывать большие объемы данных. Кроме того, настраиваемые процессы синтеза данных гарантируют, что он может удовлетворить конкретные потребности отрасли, повышая его универсальность.
Усовершенствованные механизмы проверки ошибок платформы обеспечивают высочайшее качество данных за счет уменьшения несоответствий и смещений. Этот акцент на точности и надежности повышает производительность моделей ИИ, обученных на наборах данных ProVision.
Автоматизированный синтез данных, обеспечиваемый ProVision, предлагает ряд преимуществ, которые устраняют ограничения ручной разметки. Прежде всего, он значительно ускоряет процесс обучения ИИ. Автоматизируя разметку больших наборов данных, ProVision сокращает время, необходимое для подготовки данных, позволяя разработчикам ИИ сосредоточиться на уточнении и развертывании своих моделей. Эта скорость особенно ценна в отраслях, где своевременная информация может быть полезна при принятии критических решений.
Экономическая эффективность является еще одним существенным преимуществом. Ручная разметка требует больших ресурсов, квалифицированного персонала и значительных финансовых вложений. ProVision устраняет эти затраты, автоматизируя процесс, делая высококачественную аннотацию данных доступной даже для небольших организаций с ограниченным бюджетом. Эта экономическая эффективность демократизирует разработку ИИ, позволяя более широкому кругу предприятий извлекать выгоду из передовых технологий.
Качество данных, производимых ProVision, также выше. Алгоритмы разработаны для минимизации ошибок и обеспечения согласованности, устраняя один из ключевых недостатков ручной разметки. Высококачественные данные необходимы для обучения точных моделей ИИ, и ProVision хорошо справляется с этим аспектом, генерируя наборы данных, соответствующие строгим стандартам.
Масштабируемость платформы гарантирует, что она может идти в ногу с растущим спросом на размеченные данные по мере расширения приложений ИИ. Эта адаптируемость имеет решающее значение в таких отраслях, как здравоохранение, где новые диагностические инструменты требуют постоянного обновления своих обучающих наборов данных, или в электронной коммерции, где персонализированные рекомендации зависят от анализа постоянно растущих пользовательских данных. Способность ProVision масштабироваться без ущерба для качества делает его надежным решением для предприятий, стремящихся обезопасить свои инициативы в области ИИ в будущем.
ProVision имеет несколько приложений в различных областях, позволяя предприятиям преодолевать узкие места в данных и улучшать обучение мультимодальных моделей ИИ. Инновационный подход к генерации высококачественных визуальных данных инструкций оказался неоценимым в реальных сценариях, от улучшения модерации контента, управляемой ИИ, до оптимизации опыта электронной коммерции. ProVision предназначен для программного создания высококачественных визуальных данных инструкций, позволяющих обучать мультимодальные языковые модели (MLM), которые могут эффективно отвечать на вопросы об изображениях.
Сообщается, что набор данных ProVision-10M значительно повышает производительность и точность мультимодальных моделей ИИ, таких как LLaVA-1.5 и Mantis-SigLIP-8B, во время процессов тонкой настройки. ProVision использует графы сцен для обучения систем ИИ анализу и рассуждению о семантике изображений, включая отношения объектов, атрибуты и пространственное расположение. Используя программы Python и предопределенные шаблоны, ProVision автоматизирует генерацию различных пар «вопрос-ответ» для обучения моделей ИИ, снижая зависимость от трудоемкой ручной разметки.
ProVision решает проблему получения наборов данных, специфичных для предметной области, путем систематического синтеза данных, обеспечивая экономичные, масштабируемые и точные конвейеры обучения ИИ. Интеграция моделей ИИ с набором данных ProVision-10M позволила добиться значительных улучшений производительности, о чем свидетельствуют заметные достижения в таких тестах, как CVBench, QBench2, RealWorldQA и MMMU. Это демонстрирует способность набора данных повышать возможности модели и оптимизировать результаты в различных сценариях оценки.
ProVision меняет то, как ИИ решает одну из самых больших проблем подготовки данных. Автоматизация создания мультимодальных наборов данных устраняет неэффективность ручной разметки и позволяет предприятиям и исследователям достигать более быстрых и точных результатов. Будь то создание более инновационных инструментов здравоохранения, улучшение онлайн-покупок или совершенствование систем автономного вождения, ProVision открывает новые возможности для приложений ИИ. Способность предоставлять высококачественные, индивидуальные данные в масштабе позволяет организациям эффективно и доступно удовлетворять растущие потребности.
Вместо того, чтобы просто идти в ногу с инновациями, ProVision активно продвигает их, предлагая надежность, точность и адаптируемость. По мере развития технологии ИИ ProVision гарантирует, что создаваемые системы будут лучше понимать и ориентироваться в сложностях нашего мира.