AMD mejora los modelos de lenguaje visual con técnicas de procesamiento avanzadas

Superior Micro Gadgets (AMD) ha anunciado mejoras significativas en los modelos de lenguaje visible (VLM), centrándose en mejorar la velocidad y precisión de estos modelos en diversas aplicaciones, según informó el AI Group de la compañía. Los VLM integran la interpretación de datos visuales y textuales, lo que resulta esencial en sectores que van desde imágenes médicas hasta análisis minoristas.

Técnicas de optimización para mejorar el rendimiento

El enfoque de AMD implica varias técnicas de optimización clave. El uso de entrenamiento de precisión mixta y procesamiento paralelo permite a los VLM fusionar datos visuales y de texto de manera más eficiente. Esta mejora permite un manejo de datos más rápido y preciso, lo cual es essential en industrias que exigen alta precisión y tiempos de respuesta rápidos.

Una técnica notable es el preentrenamiento holístico, que entrena modelos con datos de imagen y texto al mismo tiempo. Este método crea conexiones más fuertes entre las modalidades, lo que conduce a una mayor precisión y flexibilidad. El proceso de preentrenamiento de AMD acelera este proceso, haciéndolo accesible para clientes que carecen de amplios recursos para el entrenamiento de modelos a gran escala.

Mejorar la adaptabilidad del modelo

El ajuste de instrucciones es otra mejora, que permite a los modelos seguir indicaciones específicas con precisión. Esto es particularmente beneficioso para aplicaciones específicas, como el seguimiento del comportamiento del cliente en entornos minoristas. El ajuste de instrucciones de AMD mejora la precisión de los modelos en estos escenarios, brindando a los clientes información personalizada.

El aprendizaje en contexto, una característica de adaptabilidad en tiempo actual, permite a los modelos ajustar las respuestas en función de las indicaciones de entrada sin necesidad de realizar más ajustes. Esta flexibilidad es ventajosa en aplicaciones estructuradas como la gestión de inventario, donde los modelos pueden clasificar rápidamente artículos según criterios específicos.

Abordar las limitaciones de los modelos de lenguaje visible

Los VLM tradicionales suelen tener dificultades con el procesamiento secuencial de imágenes o el análisis de vídeo. AMD aborda estas limitaciones optimizando el rendimiento de VLM en su {hardware}, lo que facilita un manejo de entrada secuencial más fluido. Este avance es basic para aplicaciones que requieren comprensión contextual a lo largo del tiempo, como el seguimiento de la progresión de enfermedades en imágenes médicas.

Mejoras en el análisis de vídeo

Las mejoras de AMD se extienden a la comprensión del contenido de video, un área desafiante para los VLM estándar. Al optimizar el procesamiento, AMD permite que los modelos manejen datos de video de manera eficiente, proporcionando una rápida identificación y resumen de eventos clave. Esta capacidad es particularmente útil en aplicaciones de seguridad, donde scale back el tiempo dedicado a analizar imágenes extensas.

Soluciones completas para cargas de trabajo de IA

Las GPU AMD Intuition™ y la pila de software program AMD ROCm™ de código abierto forman la columna vertebral de estos avances y admiten una amplia gama de cargas de trabajo de IA, desde dispositivos periféricos hasta centros de datos. La compatibilidad de ROCm con los principales marcos de aprendizaje automático mejora la implementación y personalización de VLM, fomentando la innovación y la adaptabilidad continuas.

A través de técnicas avanzadas como la cuantificación y el entrenamiento de precisión mixta, AMD scale back el tamaño del modelo y acelera el procesamiento, lo que scale back significativamente los tiempos de entrenamiento. Estas capacidades hacen que las soluciones de AMD sean adecuadas para diversas necesidades de rendimiento, desde conducción autónoma hasta generación de imágenes fuera de línea.

Para obtener información adicional, discover los recursos sobre codificación twin Imaginative and prescient-Textual content y LLaMA3.2 Imaginative and prescient disponibles a través de la comunidad AMD.

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