7 modelos multimodales populares y sus usos

El rápido avance de la inteligencia industrial (IA) ha legado circunstancia a una nueva era de modelos diseñados para procesar y crear datos en múltiples modalidades. Estos incluyen texto, imágenes, audio y video. Estos modelos multimodales se utilizan cada vez más en diversas aplicaciones, desde la creación de contenidos hasta el estudio renovador. Este artículo le presentará el concepto de modelos multimodales y comparará 7 de los modelos multimodales más populares (tanto de código descubierto como propietarios) disponibles actualmente. Le guiará sobre cuándo y dónde utilizar cada maniquí según sus características, casos de uso, accesibilidad y costo.

¿Qué son los modelos multimodales?

Los modelos multimodales son arquitecturas de IA especializadas diseñadas para manejar e integrar datos de diversas modalidades. Pueden realizar tareas como crear texto a partir de imágenes, clasificar imágenes basándose en texto descriptivo y reponer preguntas que involucran información tanto visual como textual. Estos modelos suelen entrenarse en grandes conjuntos de datos que contienen diversos tipos de datos, lo que les permite estudiar relaciones complejas entre diferentes modalidades.

Los modelos multimodales se han vuelto vitales para tareas que requieren comprensión contextual en diferentes formatos. Por ejemplo, pueden mejorar los motores de búsqueda, mejorar el servicio al cliente a través de chatbots, permitir la concepción de contenido renovador y ayudar con herramientas educativas.

Más información: Explorando la IA generativa multimodal destacamento

Nómina de los 7 modelos multimodales más populares

La ulterior tabla compara las modalidades, fortalezas, costos y otros detalles de los 7 modelos multimodales más populares disponibles en la ahora.

*los precios mencionados están actualizados al 21 de octubre de 2024

Ahora exploremos sus características y casos de uso con más detalle.

1. Flama 3.2 90B

Meta IA Flama 3.2 90B es actualmente uno de los modelos multimodales más avanzados y populares que se utilizan. Esta última transformación de la serie Flama combina capacidades de seguimiento de instrucciones con interpretación destacamento de imágenes, atendiendo a una amplia tono de deyección del agraciado. El maniquí está diseñado para proveer tareas que requieren tanto comprensión como concepción de respuestas basadas en entradas multimodales.

Características:

• Instrucción ulterior: Diseñado para manejar instrucciones de agraciado complejas que involucran tanto texto como imágenes.
• Adhesión eficiencia: Capaz de procesar grandes conjuntos de datos rápidamente, mejorando su utilidad en entornos dinámicos.
• Interacción multimodal robusta: Integra texto y datos visuales para proporcionar respuestas integrales.

Casos de uso:

• Plataformas de enseñanza interactivo: Ayuda a proporcionar instrucciones y explicaciones para contenido visual confuso, lo que hace que el enseñanza sea más atractivo.
• Aplicaciones de soporte técnico: Útil para encauzar a los usuarios a través de procesos de opción de problemas con una combinación de imágenes e instrucciones paso a paso.

2. Géminis 1.5 Flash

Géminis 1.5 Flash es el postrer maniquí multimodal etéreo de Google, práctico en procesar texto, imágenes, video y audio, con gran velocidad y eficiencia. Su capacidad para proporcionar información integral sobre diferentes formatos de datos lo hace adecuado para aplicaciones que requieren una comprensión más profunda del contexto.

Características:

• Procesamiento multimedia: Maneja múltiples tipos de datos simultáneamente, lo que permite interacciones enriquecidas.
• Inteligencia conversacional: Particularmente eficaz en diálogos de varios turnos, donde el contexto de interacciones anteriores es positivo.
• Vivientes de respuesta dinámica: Genera respuestas que reflejan una comprensión de diversos aportes de los medios.

Casos de uso:

• Asistentes virtuales: Restablecimiento la funcionalidad de los asistentes inteligentes al permitirles reponer a consultas que involucran tanto texto como imágenes.
• Herramientas de creación de contenido: Útil para crear contenido multimedia para redes sociales o sitios web, combinando texto e imágenes a la perfección.

3. Florencia 2

Florencia 2 es un maniquí etéreo de Microsoft, diseñado principalmente para tareas de visión por computadora y al mismo tiempo integra entradas de texto. Sus capacidades le permiten realizar estudio complejos de contenido visual. Esto lo convierte en un maniquí invaluable para aplicaciones de jerga visual como OCR, subtítulos, detección de objetos, segmentación de instancias, etc.

Características:

• Esforzado inspección visual: Destaca en la identificación y categorización de contenido visual, proporcionando información detallada.
• Procesamiento de consultas complejas: Maneja consultas de usuarios que combinan texto e imágenes de modo efectiva.

Casos de uso:

• Etiquetado de contenido automatizado: Agiliza la diligencia del contenido visual etiquetando automáticamente las imágenes según sus atributos.
• Sistemas visuales de respuesta a preguntas: Permite a los usuarios realizar preguntas sobre imágenes, generando respuestas informativas y relevantes.

4. GPT-4o

GPT-4o es una lectura optimizada de GPT-4, diseñada para congratular eficiencia y rendimiento en el procesamiento tanto de texto como de imágenes. Su edificación permite respuestas rápidas y resultados de adhesión calidad, lo que la convierte en la opción preferida para diversas aplicaciones.

Características:

• Rendimiento optimizado: Velocidades de procesamiento más rápidas sin martirizar la calidad de salida, adecuadas para aplicaciones en tiempo positivo.
• Capacidades multimodales: Maneja eficazmente una amplia tono de consultas que involucran datos tanto textuales como visuales.

Casos de uso:

• Plataformas de billete del cliente: Restablecimiento la interacción al proporcionar respuestas inmediatas y relevantes basadas en las aportaciones del agraciado.
• Asistentes de escritura creativa: Apoya a los escritores generando ideas y narrativas que se alinean con los nociones visuales proporcionados.

5. Claudio 3.5

Claudio 3.5 es un maniquí multimodal desarrollado por Anthropic, que se centra en la IA ética y las interacciones seguras. Este maniquí combina el procesamiento de texto e imágenes priorizando la seguridad y satisfacción del agraciado. Está apto en tres tamaños: Haiku, Sonnet y Opus.

Características:

• Protocolos de seguridad: Diseñado para minimizar los resultados dañinos, asegurando que las interacciones sigan siendo constructivas.
• Calidad de interacción similar a la humana: Hace hincapié en la creación de respuestas naturales y atractivas, haciéndola adecuada para una audiencia amplia.
• Comprensión multimodal: Integra eficazmente texto e imágenes para proporcionar respuestas integrales.

Casos de uso:

• Plataformas Educativas: Proporciona comentarios sobre el trabajo visual, lo que ayuda a los alumnos a mejorar y, al mismo tiempo, garantiza un entorno seguro.
• Moderación de contenido: Ayuda a filtrar contenido inapropiado al comprender entradas tanto textuales como visuales.

6. LLaVA V1.5 7B

LLaVA (Asistente de visión y jerga espacioso) es un maniquí perfeccionado. Utiliza el ajuste de instrucciones visuales para respaldar el seguimiento de instrucciones naturales basadas en imágenes y las capacidades de razonamiento visual. Su pequeño tamaño lo hace adecuado para aplicaciones interactivas, como chatbots o asistentes virtualesque requieren interacción en tiempo positivo con los usuarios. Sus puntos fuertes residen en el procesamiento de texto, audio e imágenes simultáneamente.

Características:

• Interacción en tiempo positivo: Proporciona respuestas inmediatas a las consultas de los usuarios, lo que hace que las conversaciones se sientan más naturales.
• Conciencia contextual: Mejor comprensión de las intenciones de los usuarios que combinan varios tipos de datos.
• Respuesta visual a preguntas: Identifica texto en imágenes mediante el inspección óptico de caracteres (OCR) y argumenta preguntas basadas en el contenido de la imagen.

Casos de uso:

• Subtítulos de imagen: Ayuda a crear descripciones de texto de imágenes, lo que facilita que los usuarios con discapacidad visual comprendan el contenido de las imágenes.
• Sistemas de diálogo multimodal: Ayuda a los chatbots de servicio al cliente a entablar conversaciones con los clientes, respondiendo consultas textuales y visuales sobre los productos.

7. DALL·E 3

Rajar IA DALL·E 3 es un potente maniquí de concepción de imágenes que traduce descripciones textuales en imágenes vívidas y detalladas. Este maniquí es conocido por su creatividad y capacidad para comprender indicaciones matizadas, lo que permite a los usuarios crear imágenes que se asemejan mucho a su imaginación.

Características:

• Vivientes de texto a imagen: Convierte indicaciones detalladas en imágenes únicas, lo que permite amplias posibilidades creativas.
• Funcionalidad de pintura: Los usuarios pueden modificar imágenes existentes describiendo cambios en el texto, ofreciendo flexibilidad en la publicación de imágenes.
• Comprensión destacamento del jerga: Comprende mejor el contexto y las sutilezas del jerga, lo que da como resultado representaciones visuales más precisas.

Casos de uso:

• Campañas de marketing: Las empresas pueden crear rápidamente imágenes personalizadas para anuncios sin pobreza de conocimientos de diseño claro.
• Creación de arte conceptual: Los artistas pueden utilizar el maniquí para crear ideas y visualizar conceptos, acelerando el proceso creativo.

Conclusión

Los modelos multimodales están superando los límites de la IA al integrar varios tipos de datos para realizar tareas cada vez más complejas. Desde combinar texto e imágenes hasta analizar videos en tiempo positivo con audio, estos modelos abren nuevas posibilidades en industrias como la atención médica, la creación de contenido y la efectividad imaginario.

En este artículo, exploramos las características y los casos de uso de 7 modelos populares de IA multimodal. Sin confiscación, clasificar el maniquí correcto depende de la tarea específica en cuestión. Ya sea que esté generando imágenes, analizando diversas entradas de datos u optimizando videos en tiempo positivo, existe un maniquí multimodal especializado para ello. A medida que la IA siga evolucionando, los modelos multimodales incluirán más tipos de datos para casos de uso más complejos y diversos.

Más información: ¿Qué futuro le demora a la IA multimodal?

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