家Cohereは、最高評価のAYA Vision AIモデルを発表します
Cohereの非営利研究ラボが、Aya Visionという新しいマルチモーダルAIモデルを発表し、クラス最高と称しています。このモデルは非常に優れており、画像キャプションの作成、画像に関する質問への回答、テキストの翻訳、さらには23の主要言語での要約が可能です。さらに、CohereはAya VisionをWhatsAppで無料提供し、これらの技術的進歩を世界中の研究者の手に届ける大きな一歩だと述べています。
彼らのブログ投稿では、AIが進歩している一方で、モデルが異なる言語、特にテキストと画像の両方を扱う場合のパフォーマンスに大きな差があると指摘しています。そこでAya Visionが登場し、そのギャップを埋めることを目指しています。
Aya Visionには2つのバージョンがあります：より高性能なAya Vision 32Bと、軽量なAya Vision 8Bです。Cohereによると、32Bバージョンは「新たなフロンティア」を設定し、MetaのLlama-3.2 90B Visionのような2倍のサイズのモデルを、一部の視覚理解テストで上回っています。そして8Bバージョンは、10倍大きなモデルに対抗できる実力を持っています。
両モデルはHugging FaceからCreative Commons 4.0ライセンスで入手可能ですが、商用利用はできません。
Cohereは、英語のデータセットを翻訳し、合成アノテーションに変換してAya Visionを訓練しました。これらのアノテーション、つまりタグは、訓練中にモデルがデータを理解するのに役立ちます。たとえば、画像認識モデルの訓練では、アノテーションを使ってオブジェクトをマークしたり、画像の内容に関するキャプションを追加したりします。
CohereのAya Visionモデルは、さまざまな視覚理解タスクを実行できます。画像提供：Cohere 合成アノテーションの使用は現在非常に流行していますが、欠点もあります。OpenAIのような大手企業も、現実世界のデータが入手しにくくなる中、合成データの活用に乗り出しています。Gartnerによると、昨年、AIおよび分析プロジェクトで使用されたデータの60％が合成データでした。Cohereは、合成アノテーションでAya Visionを訓練することで、少ないリソースで最高の結果を得たと述べています。効率性と少ないリソースでより多くのことを行うことが、大きなコンピューティングリソースにアクセスできない研究者にとって朗報だと彼らは言います。
Aya Visionと同時に、CohereはAyaVisionBenchという新しいベンチマークスイートをリリースしました。これは、画像間の違いを特定したり、スクリーンショットをコードに変換したりするタスクで罐でモデルのスキルをテストするために設計されています。
AI業界では、いわゆる「評価危機」に悩まされています。通常のベンチマークでは、ユーザーにとって重要なタスクでのモデルのパフォーマンスを正確に反映しない全体的なスコアしか得られません。Cohereは、AyaVisionBenchがこの問題を解決し、モデルの多言語およびマルチモーダルな能力を厳しく幅広くチェックする方法を提供できると考えています。
その通りであってほしいものです。Cohereの研究者たちは、このデータセットが多言語および現実世界のシナリオでビジョン言語モデルのテストに適した強力なベンチマークだと述べています。彼らは研究コミュニティに提供し、多言語マルチモーダル評価の推進を支援しています。
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コメント (46)
0/500
![EricJohnson]()
このモデルは23言語に対応しているって、すごいね！でも、実際に使ってみないと本当の性能はわからないかも。Cohereは競合他社と比べてどうなんだろう？🤔
![JasonAnderson]()
Aya Vision klingt beeindruckend! Besonders die 23 Sprachen sind praktisch. Hoffentlich bleibt die Übersetzungsqualität auch bei komplexen Themen konsistent. 🤔 Würde mich interessieren, wie es sich im Alltag gegen GPT-4 behauptet.
![JoseAdams]()
Incroyable modèle de Cohere ! Mais est-ce que cette IA 'top-rated' tiendra ses promesses face à GPT-4 ? 🤔 Les fonctionnalités multilingues sont impressionnantes, mais j'aimerais voir plus de démos concrètes.
![MarkRoberts]()
¡Interesante! Aya Vision parece ser un modelo bastante completo con esas capacidades multilingües. Me pregunto qué tan bien funcionará en idiomas menos comunes, sobre todo porque menciona '23 grandes idiomas'. ¿Habrá algún soporte para lenguas indígenas o regionales en el futuro? 🌎
![KennethMartin]()
This Aya Vision model sounds like a game-changer! Captioning images and translating in 23 languages? That’s some next-level tech. Can’t wait to see how it stacks up against the big players like OpenAI. 😎
![PaulKing]()
This Aya Vision model sounds like a game-changer! Being able to handle images and 23 languages is wild—imagine using it to instantly caption my travel photos or summarize foreign articles. Curious how it stacks up against other AI models in real-world tasks. 😎
Cohereの非営利研究ラボが、Aya Visionという新しいマルチモーダルAIモデルを発表し、クラス最高と称しています。このモデルは非常に優れており、画像キャプションの作成、画像に関する質問への回答、テキストの翻訳、さらには23の主要言語での要約が可能です。さらに、CohereはAya VisionをWhatsAppで無料提供し、これらの技術的進歩を世界中の研究者の手に届ける大きな一歩だと述べています。
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Cohereは、合成アノテーションでAya Visionを訓練することで、少ないリソースで最高の結果を得たと述べています。効率性と少ないリソースでより多くのことを行うことが、大きなコンピューティングリソースにアクセスできない研究者にとって朗報だと彼らは言います。
Aya Visionと同時に、CohereはAyaVisionBenchという新しいベンチマークスイートをリリースしました。これは、画像間の違いを特定したり、スクリーンショットをコードに変換したりするタスクで罐でモデルのスキルをテストするために設計されています。
AI業界では、いわゆる「評価危機」に悩まされています。通常のベンチマークでは、ユーザーにとって重要なタスクでのモデルのパフォーマンスを正確に反映しない全体的なスコアしか得られません。Cohereは、AyaVisionBenchがこの問題を解決し、モデルの多言語およびマルチモーダルな能力を厳しく幅広くチェックする方法を提供できると考えています。
その通りであってほしいものです。Cohereの研究者たちは、このデータセットが多言語および現実世界のシナリオでビジョン言語モデルのテストに適した強力なベンチマークだと述べています。彼らは研究コミュニティに提供し、多言語マルチモーダル評価の推進を支援しています。
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このモデルは23言語に対応しているって、すごいね！でも、実際に使ってみないと本当の性能はわからないかも。Cohereは競合他社と比べてどうなんだろう？🤔
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This Aya Vision model sounds like a game-changer! Being able to handle images and 23 languages is wild—imagine using it to instantly caption my travel photos or summarize foreign articles. Curious how it stacks up against other AI models in real-world tasks. 😎
