인공 지능 (AI) 산업을 변화시켜 프로세스를보다 지능적이고 빠르며 효율적으로 만듭니다. AI를 훈련시키는 데 사용되는 데이터 품질은 성공에 중요합니다. 이 데이터가 유용하기 위해서는 전통적으로 수동으로 수행 된 정확한 레이블이 지정되어야합니다.
그러나 수동 라벨링은 종종 느리고 오류가 발생하며 비싸다. AI 시스템이 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오와 같은보다 복잡한 데이터 유형을 처리함에 따라 정확하고 확장 가능한 데이터 레이블이 필요합니다. 공급 데이터 합성을 자동화하여 이러한 과제를 해결하는 고급 플랫폼으로 AI 교육을위한 데이터를보다 빠르고 정확한 방법을 제공합니다.
멀티 모달 AI : 데이터 처리의 새로운 프론티어
멀티 모달 ai 포괄적 인 통찰력과 예측을 생성하기 위해 여러 형태의 데이터를 처리하고 분석하는 시스템을 나타냅니다. 복잡한 맥락을 이해하기 위해 이러한 시스템은 텍스트, 이미지, 사운드 및 비디오와 같은 다양한 입력을 결합하여 인간의 인식을 모방합니다. 예를 들어, 건강 관리에서 AI 시스템은 환자 이력과 함께 의료 이미지를 분석하여 정확한 진단을 제안합니다. 마찬가지로 가상 어시스턴트는 텍스트 입력 및 음성 명령을 해석하여 원활한 상호 작용을 보장합니다.
산업이 생성하는 다양한 데이터에서 더 많은 가치를 추출함에 따라 멀티 모달 AI에 대한 수요는 빠르게 증가하고 있습니다. 이러한 시스템의 복잡성은 다양한 양식에서 데이터를 통합하고 동기화하는 능력에 있습니다. 이를 위해서는 상당한 양의 주석이 달린 데이터가 필요하며, 전통적인 라벨링 방법은 전달하기 위해 고군분투합니다. 특히 멀티 모달 데이터 세트의 수동 라벨링은 시간 집약적이며 불일치가 발생하며 비싸다. AI 이니셔티브를 확장 할 때 많은 조직이 라벨이 붙은 데이터에 대한 수요를 충족시킬 수 없기 때문에 병목 현상에 직면합니다.
멀티 모달 AI는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 의료 및 자율 주행에서 소매 및 고객 서비스에 이르기까지 다양한 산업에 응용 프로그램이 있습니다. 그러나 이러한 시스템의 성공은 고품질의 라벨이 붙은 데이터 세트의 가용성에 달려 있으며, 이는 프로비저가 귀중한 것으로 판명됩니다.
조항 : AI의 데이터 합성 재정의
Provision은 AI 시스템에 대한 데이터 세트의 라벨링 및 합성을 자동화하도록 설계된 확장 가능하고 프로그래밍 된 프레임 워크로 수동 라벨링의 비 효율성 및 한계를 해결합니다. 객체와 이미지의 관계가 노드 및 가장자리 및 인간 작성 프로그램으로 표시되는 장면 그래프를 사용하면 조항이 고품질 명령 데이터를 체계적으로 생성합니다. 24 개의 단일 이미지와 14 개의 다중 이미지 데이터 생성기로 구성된 고급 제품군은 1 천만 개 이상의 주석이 달린 데이터 세트를 만들 수 있었으며, 프로비션 -10m 데이터 세트.
이 플랫폼은 이미지에 대한 질문 응답 쌍의 합성을 자동화하여 AI 모델이 객체 관계, 속성 및 상호 작용을 이해할 수 있도록 권한을 부여합니다. 예를 들어, 제공은 다음과 같은 질문을 생성 할 수 있습니다. ” 어떤 건물이 더 많은 창문이 있습니다 : 왼쪽에있는 건물 또는 오른쪽에있는 건물은 무엇입니까?”파이썬 기반 프로그램, 텍스트 템플릿 및 비전 모델은 데이터 세트가 정확하고 해석 가능하며 확장 가능하도록합니다.
Provision의 저명한 기능 중 하나는 장면 그래프 생성 파이프 라인으로 기존 주석이없는 이미지의 장면 그래프 작성을 자동화합니다. 이를 통해 제공은 거의 모든 이미지를 처리 할 수 있도록하여 다양한 사용 사례 및 산업에서 적응할 수 있습니다.
Provision의 핵심 강점은 탁월한 정확도와 속도로 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오와 같은 다양한 양식을 처리하는 능력에 있습니다. 멀티 모드 데이터 세트 동기화하면 코 히어 런트 분석을 위해 다양한 데이터 유형을 통합 할 수 있습니다. 이 기능은 효과적으로 기능하기 위해 교차 모달 이해에 의존하는 AI 모델에 필수적입니다.
Provision의 확장 성은 의료, 자율 주행 및 전자 상거래와 같은 대규모 데이터 요구 사항이있는 산업에 특히 가치가 있습니다. 수동 라벨링과 달리 데이터 세트가 증가함에 따라 점점 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 듭니다. 프로비션은 대규모 데이터를 효율적으로 처리 할 수 있습니다. 또한 사용자 정의 가능한 데이터 합성 프로세스는 특정 산업 요구를 충족시켜 다양성을 향상시킬 수 있습니다.
플랫폼의 고급 오류 확인 메커니즘은 불일치와 편견을 줄임으로써 가장 높은 데이터 품질을 보장합니다. 정확도와 신뢰성에 중점을두면 프로비저 보조 데이터 세트에서 교육을받은 AI 모델의 성능이 향상됩니다.
자동화 된 데이터 합성의 이점
프로비저닝에 의해 가능하면 자동화 된 데이터 합성은 수동 라벨링의 한계를 해결하는 다양한 이점을 제공합니다. 무엇보다도 AI 교육 과정을 크게 가속화합니다. 대규모 데이터 세트의 레이블을 자동화함으로써 프로비저닝은 데이터 준비에 필요한 시간을 줄여 AI 개발자가 모델을 정제하고 배포하는 데 집중할 수있게합니다. 이 속도는 특히 적시에 통찰력이 중요한 결정에 도움이 될 수있는 산업에서 가치가 있습니다.
비용 효율성은 또 다른 중요한 이점입니다. 수동 라벨링은 자원 집약적이며 숙련 된 인력과 실질적인 재정 투자가 필요합니다. 공급은 프로세스를 자동화하여 이러한 비용을 제거하여 예산이 한정된 소규모 조직에도 고품질 데이터 주석에 액세스 할 수 있도록합니다. 이 비용 효율성은 AI 개발을 민주화하여 더 넓은 범위의 비즈니스가 고급 기술로부터 혜택을받을 수있게합니다.
Provision에 의해 생성 된 데이터의 품질도 우수합니다. 알고리즘은 수동 라벨링의 주요 단점 중 하나를 해결하여 오류를 최소화하고 일관성을 보장하도록 설계되었습니다. 고품질 데이터는 정확한 AI 모델을 훈련시키는 데 필수적이며, 프로비저는 엄격한 표준을 충족하는 데이터 세트를 생성함으로써 이러한 측면에서 잘 수행됩니다.
플랫폼의 확장 성은 AI 애플리케이션이 확장됨에 따라 레이블이 붙은 데이터에 대한 수요가 증가함에 따라 보조금을 유지할 수 있습니다. 이 적응성은 새로운 진단 도구가 교육 데이터 세트에 대한 지속적인 업데이트 또는 전자 상거래에서 개인화 된 권장 사항이 계속 성장하는 사용자 데이터 분석에 의존하는 전자 상거래에서 필요한 의료와 같은 산업에서 중요합니다. 조항의 품질을 손상시키지 않고 확장 할 수있는 기능은 AI 이니셔티브를 미래 방지하려는 비즈니스를위한 신뢰할 수있는 솔루션입니다.
실제 시나리오에서의 제공 응용 프로그램
Provision에는 다양한 도메인에 걸쳐 여러 응용 프로그램이있어 기업이 데이터 병목 현상을 극복하고 멀티 모달 AI 모델의 교육을 개선 할 수 있습니다. 고품질의 시각적 지침 데이터를 생성하기위한 혁신적인 접근 방식은 AI 구동 컨텐츠 중재 향상에서부터 전자 상거래 경험 최적화에 이르기까지 실제 시나리오에서 귀중한 것으로 입증되었습니다. Provision의 응용 프로그램은 다음과 같습니다.
시각적 지침 데이터 생성
Provision은 고품질의 시각적 지침 데이터를 프로그래밍 방식으로 생성하여 교육을 가능하게하도록 설계되었습니다. 멀티 모달 언어 모델 (MLMS) 이미지에 대한 질문에 효과적으로 답변 할 수 있습니다.
멀티 모달 AI 성능 향상
Provision-10M 데이터 세트는 다음과 같은 멀티 모달 AI 모델의 성능과 정확도를 크게 향상시킵니다. 용암 -1.5 그리고 Mantis-Siglip-8B 미세 조정 과정에서.
이미지 의미론 이해
Provision은 장면 그래프를 사용하여 객체 관계, 속성 및 공간 배열을 포함한 이미지 의미론에 대한 분석 및 추론에서 AI 시스템을 훈련시킵니다.
질문 답변 데이터 생성 자동화
Python 프로그램 및 사전 정의 된 템플릿을 사용하여 Provision은 AI 모델을 훈련하기위한 다양한 질문 응답 쌍의 생성을 자동화하여 노동 집약적 수동 레이블링에 대한 의존성을 줄입니다.
도메인 별 AI 훈련 촉진
Provision은 데이터를 체계적으로 합성하여 비용 효율적이고 확장 가능하며 정확한 AI 교육 파이프 라인을 가능하게함으로써 도메인 별 데이터 세트를 획득 해야하는 과제를 해결합니다.
모델 벤치 마크 성능 향상
Provision-10M 데이터 세트와 통합 된 AI 모델은 CVBench, QBENCH2, RealWorlDQA 및 MMMU와 같은 벤치 마크의 주목할만한 이익에 의해 반영된 바와 같이 성능이 크게 향상되었습니다. 이것은 모델 기능을 높이고 다양한 평가 시나리오에서 결과를 최적화하는 데이터 세트의 능력을 보여줍니다.
결론
조항은 AI가 가장 큰 데이터 준비 문제 중 하나를 해결하는 방법을 바꾸고 있습니다. 멀티 모달 데이터 세트를 자동화하면 수동 라벨링 비 효율성이 없어지고 비즈니스와 연구원이 더 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 보다 혁신적인 의료 도구를 가능하게하거나 온라인 쇼핑을 강화하거나 자율 주행 시스템을 개선하든 AI 응용 프로그램에 새로운 가능성이 제공됩니다. 규모로 고품질의 맞춤형 데이터를 제공하는 능력을 통해 조직은 증가하는 요구를 효율적이고 저렴하게 충족시킬 수 있습니다.
혁신과 보조를 맞추는 대신, Provision은 신뢰성, 정밀성 및 적응성을 제공함으로써 적극적으로이를 주도합니다. AI 기술이 발전함에 따라, 제공은 우리가 구축 한 시스템이 세계의 복잡성을 더 잘 이해하고 탐색 할 수 있도록합니다.
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