Feret của Apple vượt trội GPT-4 trong thị giác AI
Mục lục
- Giới thiệu
- Apple giới thiệu mô hình AI đa phương thức mới
- Feret vs GPT 4: So sánh hiệu suất
- Kiến trúc của mô hình Feret
- Khả năng chi tiết và chính xác của Feret
- Ưu điểm của Feret trong nhận dạng hình ảnh
- Ưu điểm của GPT 4 trong hiểu biết ngôn ngữ
- Sự mở rộng của Feret và tiềm năng ứng dụng
- Apple GPT: Xu hướng tương lai
- Kết luận
🍎 Apple giới thiệu mô hình AI đa phương thức mới
Trong một thông báo gần đây, Apple đã giới thiệu một mô hình AI mới độc đáo được gọi là Feret, nổi bật vượt trội so với GPT 4 của OpenAI trong việc hiểu và giải thích thông tin hình ảnh. Feret đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính và đưa Apple trở thành một đối thủ mạnh mẽ đối đầu với các lab AI hàng đầu như OpenAI.
👥 Feret vs GPT 4: So sánh hiệu suất
Mô hình AI đa phương thức Feret mới của Apple vượt trội hơn GPT 4 của GPT 4 trong các khả năng hình ảnh bằng cách kết hợp xử lý ngôn ngữ với phân tích hình ảnh chi tiết, cho phép nó nhận dạng và hiểu các yếu tố cụ thể trong hình ảnh. Feret không chỉ đọc từ ngữ mà còn nhìn vào hình ảnh, hỗn hợp từ cả từ ngữ và hình ảnh để hiểu về chúng.
Feret hoạt động bằng cách kết hợp khả năng thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Đầu tiên, nó nhìn vào hình ảnh với mắt đặc biệt của mình nhờ vào mô hình nhận dạng hình ảnh gọi là Clip-VIT. Mô hình này giúp Feret phân tích thông tin hình ảnh theo cách mà nó có thể hiểu được.
Trong khi quét hình ảnh, Feret cũng chú ý tới các từ mà bạn đưa cho nó. Nó giỏi ở việc đa nhiệm, nếu bạn nói gì đó bằng từ ngữ, Feret biết bạn đang nói gì. Sau đó, Feret đi vào chi tiết từng phần. Nó xác định các phần cụ thể trong hình ảnh, như tìm chi tiết trong một bức tranh Puzzle ẩn. Feret nhìn vào hình dạng, đốm sáng và cách mọi thứ được sắp xếp.
Kết thúc quá trình, Feret không chỉ biết có gì trong hình ảnh mà còn hiểu tất cả những điều nhỏ nhặt về chúng, khiến nó trở thành một bậc thầy thực sự trong cả từ ngữ và hình ảnh. Sau khi khám phá cả hình ảnh và từng từ, Feret không ngừng ở đó. Nó tổng hợp mọi thứ lại để hiểu chính xác bạn đang nói về cái gì.
Vậy nếu bạn hỏi Feret "con mèo đang làm gì ở góc dưới bên trái?", hệ thống sẽ phân tích các dữ liệu hình ảnh và văn bản đã kết nối trước đó để xác định các khu vực cụ thể trong hình ảnh liên quan đến câu hỏi của bạn. Nó nhìn vào cảnh, hiểu từ ngữ của bạn và sau đó trả lời về con mèo ở góc dưới bên trái với những hiểu biết chi tiết.