Sektör lideri yapay zeka kapsamına ilişkin en son güncellemeler ve özel içerik için günlük ve haftalık bültenlerimize katılın. Daha fazla bilgi edin
H2O.aiAçık kaynaklı yapay zeka platformlarının sağlayıcısı olan , bugün belge analizi ve optik karakter tanıma (OCR) görevlerini geliştirmek için tasarlanan iki yeni görüş dili modelini duyurdu.
Adlandırılmış modeller H2OVL Mississippi-2B Ve H2OVL-Mississippi-0.8Bbüyük teknoloji şirketlerinin çok daha büyük modellerine karşı rekabetçi bir performans göstererek, belge ağırlıklı iş akışlarıyla uğraşan işletmeler için potansiyel olarak daha verimli bir çözüm sunuyor.
David, Goliath’a Karşı: H2O.ai’nin minik modelleri teknoloji devlerini nasıl geride bırakıyor?
H2OVL Mississippi-0.8B modeli, yalnızca 800 milyon parametreyle, milyarlarca daha fazla parametreye sahip olanlar da dahil olmak üzere diğer tüm modelleri geride bıraktı. OCRBench Metin Tanıma görev. Bu arada, 2 milyar parametreli H2OVL Mississippi-2B modeli, çeşitli görüş dili kriterlerinde güçlü bir genel performans sergiledi.
H2O.ai CEO’su ve Kurucusu Sri Ambati, özel bir konuşmasında şunları söyledi: “H2OVL Mississippi modellerini, işletmelere AI destekli OCR, görsel anlayış ve Doc AI getiren yüksek performanslı ancak uygun maliyetli bir çözüm olacak şekilde tasarladık.” VentureBeat ile röportaj. “Gelişmiş çok modlu yapay zekayı verimlilikle birleştiren H2OVL Mississippi, çeşitli sektörlerde hassas, ölçeklenebilir Belge Yapay Zeka çözümleri sunuyor.”
Bu modellerin piyasaya sürülmesi, H2O.ai’nin yapay zeka teknolojisini daha erişilebilir hale getirme stratejisinde önemli bir adıma işaret ediyor. Modelleri yaparak Hugging Face’te ücretsiz olarak mevcutMakine öğrenimi modellerini paylaşmak için popüler bir platform olan H2O.ai, geliştiricilerin ve işletmelerin modelleri belirli belge yapay zekası ihtiyaçlarına göre değiştirmesine ve uyarlamasına olanak tanıyor.
Verimlilik etkililikle buluşuyor: Belge işlemeye yeni bir yaklaşım
Ambati, daha küçük, özel modellerin ekonomik avantajlarını vurguladı. “Önceden eğitilmiş üretken transformatörlere yaklaşımımız, kurumsal belgelerden anlam çıkarmak için müşterilerle işbirliği yaptığımız Doc AI’ye yaptığımız derin yatırımdan kaynaklanıyor” dedi. “Bu modeller her yerde, küçük bir ayak iziyle, verimli ve sürdürülebilir bir şekilde çalıştırılabilir ve alana özgü görüntü ve belgeler üzerinde maliyetin çok altında ince ayarlar yapılmasına olanak tanır.”
Duyuru, işletmelerin büyük hacimli belgelerden bilgi işlemek ve çıkarmak için daha verimli yollar aradığı bir dönemde geldi. Geleneksel OCR ve belge analizi yöntemleri genellikle düşük kaliteli taramalar, zorlayıcı el yazıları veya ağır şekilde değiştirilmiş belgelerle sorun yaşar. H2O.ai’nin yeni modelleri, belirli belgelerle ilgili görevler için aşırı olabilecek daha büyük dil modellerine göre daha kaynak açısından verimli bir alternatif sunarken bu sorunları çözmeyi amaçlıyor.
Endüstri analistleri, H2O.ai’nin yaklaşımının teknoloji devlerinin hakim olduğu mevcut ortamı bozabileceğini belirtiyor. H2O.ai, daha küçük ve daha özel modellere odaklanarak, verimliliğe ve maliyet etkinliğine değer veren kurumsal pazarın önemli bir bölümünü yakalayabilir.
Açık kaynak ve kurumsal kullanıma hazır: H2O.ai’nin yapay zekayı benimseme stratejisi
“H2O.ai’de yapay zekayı erişilebilir kılmak sadece bir fikir değil. Bu bir hareket,” dedi Ambati VentureBeat’e. “Belirli görevlere göre kolayca ince ayar yapılabilecek bir dizi küçük temel mannequin yayınlayarak, yapay zeka oluşturma ve kullanma olanaklarını genişletiyoruz.”
H2O.ai yatırımcılardan 256 milyon dolar topladı İngiliz Milletler Topluluğu Bankası, Nvidia, Goldman SachsVe Wells Fargo. Şirketin açık kaynak yaklaşımı ve pratik, kurumsal kullanıma hazır yapay zeka çözümlerine odaklanması, 20.000’den fazla kuruluştan oluşan bir topluluk oluşturmasına ve Fortune 500 şirketlerinin yarısından fazlasının müşteri olarak oluşmasına yardımcı oldu.
İşletmeler dijital dönüşümle ve yapılandırılmamış verilerden değer elde etme ihtiyacıyla boğuşmaya devam ederken, H2O.ai’nin yeni vizyon dili modelleri, daha büyük modellerin hesaplama yükü olmadan belge yapay zeka çözümlerini uygulamak isteyenler için ilgi çekici bir seçenek sunabilir. Gerçek check gerçek dünya uygulamalarında yapılacak, ancak H2O.ai’nin çok daha küçük modellerle rekabetçi performans göstermesi, kurumsal yapay zekanın geleceği için umut verici bir yön gösteriyor.
Kaynak
