हाल के वर्षों में, विभिन्न प्लेटफार्मों में छवि पीढ़ी तकनीकों के एकीकरण ने उपयोगकर्ता के अनुभवों को बढ़ाने के लिए नए तरीके खोल दिए हैं। हालांकि, “k tion pission भ्रम” जैसी चुनौतियां कई डेटा रूपों जैसे कि इन मल्टीमॉडल AI सिस्टम – पाठ और चित्रों को संसाधित करने और उत्पादन करने में सक्षम हैं। यह घटना तब होती है जब छवियों के एआई-जनित विवरण में अशुद्धि या अप्रासंगिक विवरण, संभावित उपयोगकर्ता ट्रस्ट और सगाई में कमी होती है। इन प्रणालियों का मूल्यांकन करने के पारंपरिक तरीके अक्सर मैनुअल निरीक्षण पर निर्भर करते हैं, जो न तो स्केलेबल होते हैं और न ही कुशल होते हैं, जो मल्टीमॉडल एआई एप्लिकेशन के अनुरूप स्वचालित और विश्वसनीय मूल्यांकन उपकरण की आवश्यकता को उजागर करते हैं।
इन चुनौतियों को संबोधित करते हुए, पैट्रोनस एआईए उद्योग ने पहला मल्टीमॉडल एलएलएम-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-एडवेज पेश किया है, जिसे एआई सिस्टम और पीटी का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इष्टतम इनपुट्स को टेक्स्ट आउटपुट में परिवर्तित करता है। यह उपकरण Google के मिथुन मॉडल का उपयोग करता है, अपने संतुलित निर्णय दृष्टिकोण और निरंतर स्कोरिंग वितरण को चुनता है, इसे Openai के GPT -4V जैसे विकल्पों से अलग करता है, जिसने उच्च स्तर का अहंकार दिखाया है। एमएलएलएम-ए-ए-जज सिस्टम के स्केलेबल ओवरसाइट को आगे बढ़ाने के लिए एआई की प्रतिबद्धता के साथ आयोजित करता है, जिससे डेवलपर्स को उनके मल्टीमॉडल अनुप्रयोगों के प्रभाव का मूल्यांकन और विकास करने के लिए प्रदान किया जाता है।
तकनीकी रूप से, MLLM-A-A-ADUDGE छवि-से-पाठ पीढ़ी के कार्यों को संसाधित करने और मूल्यांकन करने के लिए सुसज्जित है। यह अंतर्निहित मूल्यांकनकर्ताओं की पेशकश करता है जो पाठ और स्थान, ग्रिड संरचनाओं, स्थानिक दृष्टिकोण और वस्तु पहचान जैसी सुविधाओं का विश्लेषण करके छवियों का जमीनी सत्य स्नैपशॉट बनाते हैं। सत्यापनकर्ताओं के सुइट में इस तरह के मानदंड शामिल हैं:
- एक टियोन पैशन-वार्न
- एक tion-ption-dynamic-diplomat
- एक tion स्थिति
- क्यू tion ption-hall lucation
- एक tion ption-remary-udyasha-place
ये मूल्यांकनकर्ता छवि -टिज़ के धक्का के पूर्ण मूल्यांकन को सक्षम करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि उत्पन्न किए गए विवरण दृश्य सामग्री को सटीक रूप से दर्शाते हैं। A tion ption के सटीक सत्यापन के अलावा, MLLM-A-A-Adudge का उपयोग उपयोगकर्ता प्रश्नों के जवाब में उत्पाद स्क्रीनशॉट की संगतता का परीक्षण करने के लिए किया जा सकता है, ताकि सारणीबद्ध डेटा के लिए ical पैटल चरित्र मान्यता (OCR) निष्कर्षण की सटीकता को मान्य किया जा सके और AI-Generated ब्रांड छवियों और लोगोस का मूल्यांकन किया जा सके।
MLLM-A-A-A-Judge का व्यावहारिक अनुप्रयोग Etsy द्वारा इसका कार्यान्वयन है, जो प्रमुख E-CE MARS प्लेटफार्मों में से एक है जो विंटेज उत्पादों में हस्तनिर्मित और विशिष्ट हैं। ATSI की AI टीम एक जनरेटिव AI को नियुक्त करती है, जो स्वचालित रूप से विक्रेताओं द्वारा अपलोड की गई उत्पाद छवियों के लिए एक tions के उपायों का उत्पादन करती है, प्रक्रिया को स्ट्रीम करती है। हालांकि, उन्हें अपने मल्टीमॉडल एआई सिस्टम के साथ गुणवत्ता के मुद्दों का सामना करना पड़ा, क्योंकि ऑन -टोर्ड टियोन पैटर्न में अक्सर त्रुटियां और अप्रत्याशित आउटपुट होते हैं। इसे संबोधित करने के लिए, एमएलएम-ए-ए-जज घटक का मूल्यांकन करने के लिए, एटीसी इंटीग्रेटेड जज-इमेज, उनकी छवि एक टियोन को धक्का देने वाली प्रणाली और पाइमिज़ाइज़ ऑप्टिमेंट। इस एकीकरण ने etsy को k tion ption भ्रम को कम करने की अनुमति दी, उत्पाद विवरण की सटीकता में सुधार और समग्र उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाया।
अंत में, ऐसे संगठन मल्टीमॉडल एआई सिस्टम को अपनाना और स्केल करना जारी रखते हैं, जिससे इन प्रणालियों की अप्रत्याशितता पर विचार करना आवश्यक है। Patronus AI के MLLM-A-A-Judge, स्थिति भ्रम में, इमेज-टू-टेक्स्ट AI एप्लिकेशन का मूल्यांकन करने और Ptimizize ऑप्टिमेट जैसे मुद्दों को कम करने के लिए एक स्वचालित समाधान प्रदान करता है। अंतर्निहित मूल्यांकनकर्ताओं को प्रदान करना और Google GEMINI, MLLM-A-A-Judge जैसे उन्नत मॉडल को लाभान्वित करना, डेवलपर्स और संगठनों को अपने मल्टीमॉडल AI सिस्टम की विश्वसनीयता और सटीकता बढ़ाने में सक्षम बनाता है, अंततः अधिक उपयोगकर्ता ट्रस्टों और सगाई को बढ़ावा देता है।
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ASIF Razzaq एक दूरदर्शी उद्यमी और इंजीनियर के रूप में मार्केटएकपोस्ट मीडिया इंक के सीईओ हैं, ASIF सामाजिक अच्छे के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की संभावना को बढ़ाने के लिए प्रतिबद्ध है। उनका सबसे हालिया प्रयास आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मीडिया प्लेटफॉर्म, मार्कटेकपोस्ट का उद्घाटन है, जो मशीन लर्निंग की गहराई के लिए और कवरेज की गहराई के लिए गहरी सीखने की खबर के लिए है। यह तकनीकी रूप से ध्वनि है और एक बड़े दर्शकों द्वारा आसानी से समझ में आता है। प्लेटफ़ॉर्म में 2 मिलियन से अधिक मासिक दृश्य हैं, जो दर्शकों के बीच अपनी लोकप्रियता दिखाते हैं।
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