ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਫੋਟੋਆਂ, ਵੌਇਸ ਨੋਟ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸਕੈਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਛੁੱਟੀਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਏਆਈ ਮਿਲਦਾ ਹੈ: ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰਾਂ, ਆਡੀਓ - ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਵੀਡੀਓ - ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤਰਕ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤੇ ਜਾ ਸਕਣ। ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਇਸਨੂੰ ਏਆਈ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ "ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ", ਜੋ ਸਿੰਗਲ-ਮੋਡੈਲਿਟੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਅਮੀਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮੈਕਕਿਨਸੀ ਐਂਡ ਕੰਪਨੀ
ਤੇਜ਼ ਸਮਾਨਤਾ: ਯੂਨੀਮੋਡਲ ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਹਾਨ ਪਿਆਨੋਵਾਦਕ ਸਮਝੋ; ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਏਆਈ ਪੂਰਾ ਬੈਂਡ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਸਾਜ਼ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ - ਪਰ ਇਹ ਫਿਊਜ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਸੰਗੀਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?
ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਏਆਈ ਕਈ "ਇੰਦਰੀਆਂ" ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਫੋਟੋ (ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ), ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਸਮੀਖਿਆ (ਟੈਕਸਟ), ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਨਬਾਕਸਿੰਗ ਕਲਿੱਪ (ਆਡੀਓ) ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਾਈਡਾਂ ਦੀਆਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਰੂਪ-ਰੇਖਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕਰਨ ਦੇ ਵਿਚਾਰ 'ਤੇ ਇਕੱਠੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ — ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਨਾ, ਸਗੋਂ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ।
ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਬਨਾਮ ਯੂਨੀਮੋਡਲ ਏਆਈ—ਕੀ ਫ਼ਰਕ ਹੈ?
| ਗੁਣ | ਯੂਨੀਮੋਡਲ ਏ.ਆਈ. | ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਏ.ਆਈ |
|---|---|---|
| ਨਿਵੇਸ਼ | ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ) | ਕਈ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ (ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ, ਵੀਡੀਓ) |
| ਸੰਦਰਭ ਕੈਪਚਰ | ਇੱਕ ਚੈਨਲ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ | ਕਰਾਸ-ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ, ਘੱਟ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾਵਾਂ |
| ਆਮ ਵਰਤੋਂ | ਚੈਟਬੋਟਸ, ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ | ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਮਝ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ, ਵੌਇਸ + ਵਿਜ਼ਨ ਅਸਿਸਟੈਂਟ |
| ਡਾਟਾ ਲੋੜਾਂ | ਵਿਧੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ | ਰੂਪ-ਰੇਖਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ, ਜੋੜੇ/ਲਿੰਕ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ |
ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਇਸ ਲਈ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਸੰਦਰਭ = ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ : ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਰਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਨਹੀਂ)। ਹਾਲੀਆ ਵਿਆਖਿਆਕਾਰ "ਸਮਾਰਟ ਸੌਫਟਵੇਅਰ" ਤੋਂ "ਮਾਹਰ ਸਹਾਇਕ" ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਰੂਪ-ਰੇਖਾਵਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਮਲਟੀਮੋਡਲ AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਸਾਲ ਭੇਜ ਸਕਦੇ ਹੋ
- ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI
ਸਕੈਨ ਕੀਤੀਆਂ PDF, ਫੋਟੋਆਂ, ਅਤੇ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਬੀਮਾ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਦਾਅਵਾ ਬੋਟ ਜੋ ਡੈਂਟ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਐਡਜਸਟਰ ਨੋਟ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ VIN ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਦਸਤੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। - ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸਹਿ-ਪਾਇਲਟ
ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ + ਗਲਤੀ ਲੌਗ + ਉਪਭੋਗਤਾ ਵੌਇਸਮੇਲ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨ ਦਿਓ। ਸਹਿ-ਪਾਇਲਟ ਸੁਧਾਰਾਂ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਲਈ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। - ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਟ੍ਰਾਈਏਜ (ਰੇਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ)
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਸੁਝਾਵਾਂ (ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ) ਲਈ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ ਨਾਲ ਜੋੜੋ। ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਦੇ ਟੁਕੜੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਜੋਂ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਮੀਰੀ ਅਤੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰੀ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ। - ਪ੍ਰਚੂਨ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਖੋਜ
ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਫੋਟੋ ਖਿੱਚਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦੱਸਦੇ ਹਨ, "ਇਹ ਜੈਕੇਟ ਪਸੰਦ ਹੈ ਪਰ ਵਾਟਰਪ੍ਰੂਫ਼।" ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦੇਣ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨਾਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। - ਉਦਯੋਗਿਕ QA
ਕੈਮਰੇ ਅਤੇ ਧੁਨੀ ਸੈਂਸਰ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਵਿਗਾੜਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੂਖਮ-ਨੁਕਸ ਨਾਲ ਅਸਾਧਾਰਨ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।
ਮਿੰਨੀ-ਕਹਾਣੀ: ਇੱਕ ਖੇਤਰੀ ਹਸਪਤਾਲ ਦੀ ਇਨਟੇਕ ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ ਪਾਇਲਟ ਐਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜੋ ਇੱਕ ਨੁਸਖ਼ੇ ਵਾਲੀ ਬੋਤਲ ਦੀ ਫੋਟੋ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਵੌਇਸ ਨੋਟ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਟਾਈਪ ਕੀਤੇ ਲੱਛਣ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਮਾਡਲ ਖੁਰਾਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵਿਤ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਜਾਦੂ ਨਹੀਂ ਸੀ - ਇਸਨੇ ਸਿਰਫ਼ "ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਸੰਦਰਭ" ਹੈਂਡਆਫ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ।
ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਹੈ? ਨੇਟਿਵ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਮਾਡਲ
ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਮੀਲ ਪੱਥਰ GPT-4o (ਮਈ 2024) ਸੀ - ਇੱਕ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਮਾਡਲ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਵਰਗੀ ਲੇਟੈਂਸੀ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਆਡੀਓ, ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਉਹ "ਮੂਲ" ਬਿੰਦੂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ: ਰੂਪ-ਰੇਖਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਘੱਟ ਗੂੰਦ ਪਰਤਾਂ ਦਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਤਲਬ ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
2025 ਦੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਿਆਖਿਆਕਾਰ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਹੁਣ ਉਤਪਾਦ ਰੋਡਮੈਪਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਖੋਜ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ, ਜੋ ਕਿ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤਰਕ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਚੁੱਕਦਾ ਹੈ।
ਬੇਮਿਸਾਲ ਸੱਚਾਈ: ਡੇਟਾ ਖਾਈ ਹੈ
ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਪੇਅਰਡ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ : ਤਸਵੀਰ-ਕੈਪਸ਼ਨ, ਆਡੀਓ-ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਵੀਡੀਓ-ਐਕਸ਼ਨ ਲੇਬਲ। ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਇਹੀ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਾਇਲਟ ਰੁਕ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
- ਸਿਖਲਾਈ-ਡੇਟਾ ਹਕੀਕਤਾਂ 'ਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਸ਼ੇਪ ਦਾ ਵੇਖੋ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਲਈ ਪੂਰੀ ਗਾਈਡ (ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ, ਪੇਅਰਿੰਗ, ਅਤੇ QA)। ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਗਾਈਡ.
- ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਬੋਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਸਾਫ਼, ਵਿਭਿੰਨ ਆਡੀਓ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ। ਬੋਲੀ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ.
- ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਪੜ੍ਹੋ: ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ—ਪੂਰੀ ਗਾਈਡ.
ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਜੋਖਮ: ਨੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
- ਜੋੜਾਬੱਧ ਡੇਟਾ ਖਾਈ ਹੈ: ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋੜਾਬੱਧ, ਉੱਚ-ਵੰਨ-ਸੁਵੰਨਤਾ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ (ਚਿੱਤਰ-ਕੈਪਸ਼ਨ, ਆਡੀਓ-ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਵੀਡੀਓ-ਐਕਸ਼ਨ ਲੇਬਲ)। ਇਸਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕਿਊਰੇਟ ਕਰਨਾ—ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ—ਔਖਾ ਹੈ, ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਾਇਲਟ ਰੁਕ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
- ਪੱਖਪਾਤ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਦੋ ਅਪੂਰਣ ਧਾਰਾਵਾਂ (ਚਿੱਤਰ + ਟੈਕਸਟ) ਔਸਤਨ ਨਿਰਪੱਖ ਨਹੀਂ ਨਿਕਲਣਗੀਆਂ; ਹਰੇਕ ਰੂਪ-ਰੇਖਾ ਅਤੇ ਫਿਊਜ਼ਨ ਕਦਮ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਮੁਲਾਂਕਣ।
- ਲੇਟੈਂਸੀ ਬਜਟ: ਜਿਸ ਪਲ ਤੁਸੀਂ ਵਿਜ਼ਨ/ਆਡੀਓ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡੀ ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰੀਲੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਅਤੇ ਕੈਸ਼ਿੰਗ ਲਈ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ।
- ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਹੀ ਸ਼ਾਸਨ: ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪਾਇਲਟ ਵੀ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਜੋਖਮਾਂ ਦੀ ਮੈਪਿੰਗ ਤੋਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ: ਤਸਵੀਰਾਂ/ਆਡੀਓ PII ਲੀਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਲੌਗ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਗੁੰਝਲਤਾ: ਮਲਟੀ-ਫਾਰਮੈਟ ਇੰਜੈਸ਼ਨ, ਲੇਬਲਿੰਗ, ਅਤੇ QA ਲਈ ਟੂਲਿੰਗ ਅਜੇ ਵੀ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਰੋਡਮੈਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ੈਪ ਕਿੱਥੇ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ
ਸਫਲ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਏਆਈ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ । ਸ਼ੈਪ ਇਸਨੂੰ ਅਸਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਇਕੱਠੇ ਕਰੋ: ਬੇਸਪੋਕ ਸਪੀਚ/ਆਡੀਓ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ।
- ਲੇਬਲ: ਸਖ਼ਤ QA ਦੇ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਕਰਾਸ-ਮਾਡਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ। ਸਾਡਾ ਵੇਖੋ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਲੇਬਲਿੰਗ ਗਾਈਡ.
- ਸਿੱਖੋ: ਸਾਡੇ ਵਿਹਾਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਗਾਈਡ— ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਤੱਕ।
ਕੀ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਏਆਈ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ?
ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ; ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਯੂਨੀਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਮਾਡਲ ਜਨਰੇਟਿਵ ਜਾਂ ਡਿਸਕ੍ਰਿਮੀਨੇਸ਼ਨਿਵ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਾਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਡਾਟਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਕਰਾਸ-ਮਾਡਲ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਜੋੜਾਬੱਧ ਵਿਭਿੰਨਤਾ - ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਯੂਨੀਮੋਡਲ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਵੱਧ। ਛੋਟੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ (ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ), ਫਿਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਪਹਿਲਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਰਕਫਲੋ ਚੁਣੋ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮਿਸ਼ਰਤ ਇਨਪੁਟਸ (ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ + ਟੈਕਸਟ ਟਿਕਟਾਂ, ਫੋਟੋਆਂ + ਰਸੀਦਾਂ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ROI ਜਲਦੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇ।
