首頁共同揭示了最高評級的AYA Vision AI模型
Cohere的非營利研究實驗室剛剛發布了一款名為Aya Vision的新多模態AI模型，並稱其為同類最佳。這款模型非常出色——它能生成圖片說明、回答關於圖片的問題、翻譯文字，甚至能以23種主要語言進行內容摘要。此外，Cohere在WhatsApp上免費提供Aya Vision，稱這是將這些技術突破推廣到全球研究者手中的一大舉措。
在他們的部落格文章中，Cohere指出，雖然AI技術不斷進步，但不同語言的模型處理能力仍存在巨大差距，特別是在同時處理文字和圖片時。Aya Vision的出現正是為了彌補這一差距。
Aya Vision有兩個版本：功能更強大的Aya Vision 32B和更輕量的Aya Vision 8B。據Cohere表示，32B版本開創了“新前沿”，在某些視覺理解測試中超越了比它大兩倍的模型，如Meta的Llama-3.2 90B Vision。而8B版本也能與比它大十倍的模型相抗衡。
這兩個模型都可以在Hugging Face上以Creative Commons 4.0許可證獲得，但有一個限制——它們不能用於商業用途。
Cohere使用英文數據集進行Aya Vision的訓練，將其翻譯並轉化為合成標註。這些標註或標籤有助於模型在訓練過程中理解數據。例如，在訓練圖像識別模型時，可以使用標註來標記物體或為圖片添加說明。
Cohere的Aya Vision模型能執行多種視覺理解任務。圖片來源：Cohere 使用合成標註目前非常流行，儘管它也有其缺點。像OpenAI這樣的大公司也開始採用合成數據，因為真實世界數據越來越難獲得。Gartner估計，去年用於AI和分析項目的數據中有60%是合成的。Cohere表示，使用合成標註訓練Aya Vision讓他們用更少的資源仍能獲得頂尖結果。他們說，這一切都關乎效率和以更少的資源做更多的事，這對那些不總能獲得大量計算資源的研究者來說是個好消息。
除了Aya Vision，Cohere還發布了一套名為AyaVisionBench的新基準測試套件，旨在測試模型在諸如辨別圖片差異和將螢幕截圖轉為程式碼等任務中的能力。
AI界一直在應對一些人稱為“評估危機”的問題。常規基準測試給出的總體分數無法真正反映模型在對大多數用戶重要的任務上的表現。Cohere認為AyaVisionBench可以幫助解決這一問題，提供一個嚴格且廣泛的方式來檢驗模型的跨語言和多模態能力。
希望他們是對的。Cohere的研究者表示，這個數據集是測試多語言和現實場景中視覺-語言模型的堅實基準。他們已將其提供給研究社群，以推動多語言多模態評估的進展。
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評論 (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. 😎
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Cohere表示，使用合成標註訓練Aya Vision讓他們用更少的資源仍能獲得頂尖結果。他們說，這一切都關乎效率和以更少的資源做更多的事，這對那些不總能獲得大量計算資源的研究者來說是個好消息。
除了Aya Vision，Cohere還發布了一套名為AyaVisionBench的新基準測試套件，旨在測試模型在諸如辨別圖片差異和將螢幕截圖轉為程式碼等任務中的能力。
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希望他們是對的。Cohere的研究者表示，這個數據集是測試多語言和現實場景中視覺-語言模型的堅實基準。他們已將其提供給研究社群，以推動多語言多模態評估的進展。
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