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Gli ingegneri dell’azienda cinese Alibaba hanno presentato un nuovo modello di apprendimento automatico multimodale chiamato mPLUG-Owl3. Questo modello è in grado di analizzare in modo efficiente testo, immagini e video.
Gli sviluppatori prestano particolare attenzione alla velocità della rete neurale, sostenendo che bastano solo quattro secondi per elaborare un video di due ore.
mPLUG-Owl3 si basa sul modello Qwen2, che è stato notevolmente migliorato e ottimizzato. Grazie a queste modifiche, il tempo di attesa per il primo token è stato ridotto di sei volte e una singola scheda grafica A100 ora può elaborare fino a 400 immagini al secondo.
Il modello utilizza anche uno speciale blocco HATB (Hyper Attention Transformer), che integra funzionalità visive e testuali, consentendo, ad esempio, di cercare immagini visive in base a query testuali.
Il codice del progetto è aperto e pubblicato su GitHub. Inoltre, gli sviluppatori hanno fornito tutto il materiale necessario per lavorare sulle piattaforme Hugging Face e sull’analogo cinese Model Scope.
Il testo completo dello studio descrive in dettaglio lo sviluppo e il funzionamento del modello mPLUG-Owl3.
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