PaliGemma 2, ami akár orvosi röntgent is elemez

A Google újabb mérföldkövet ért el a mesterséges intelligencia fejlesztésében: bemutatta a PaliGemma 2-t, egy forradalmian új nyílt forráskódú látás-nyelvi modellt. Az első PaliGemma sikerére építve ez az új verzió nemcsak szövegeket ért meg, hanem képes a vizuális információk feldolgozására és részletes leírására is. A modell tehát nemcsak „olvas”, hanem „lát” is, új kapukat nyitva a fejlesztők, kutatók és vállalkozások számára.

Miért Különleges a PaliGemma 2?

A PaliGemma 2 a mesterséges intelligencia és a gépi látás határain túlmutató képességeket kínál. Lássuk a legfontosabb újdonságokat:

  1. Fejlett látási képesség
    A modell képes a vizuális jelenetek mélyreható megértésére, nem csupán az egyes tárgyak, hanem a kontextus, cselekvések és tárgyak közötti kapcsolatok azonosítására is.

  2. Rugalmasság és többféle konfiguráció
    Három különböző modellméretben (3B, 10B és 28B paraméterekkel) és felbontásban (224px, 448px, 896px) érhető el, így a legkülönfélébb igényekhez igazítható.

  3. Egyszerű finomhangolás
    A modell könnyen integrálható különféle projektekbe, és az egyszerű finomhangolási lehetőségekkel testreszabható.

  4. Széles körű alkalmazási lehetőségek
    Az orvosi képalkotástól kezdve a kreatív tartalomgyártásig számos területen bizonyított: képes például orvosi röntgenképek elemzésére, kémiai struktúrák felismerésére vagy komplex térbeli jelenetek részletes leírására.

Innovatív Technológia: Hogyan Működik?

A PaliGemma 2 működésének alapja egy képkódoló és egy szövegdekódoló, amelyek összehangoltan dolgoznak a vizuális és nyelvi adatok feldolgozásán. A modell képes:

  • Képekkel kapcsolatos kérdések megválaszolására,

  • Tárgyak és cselekvések azonosítására,

  • Képekbe ágyazott szövegek felismerésére.

A rendszer épít a Google korábbi fejlesztéseire, például a SigLIP látásmodellre és a Gemma 2 nyelvi modellre, miközben a PALI-3 architektúrájából is merít. Az eredmény egy könnyen adaptálható, sokoldalú modell.

Felhasználási Esetek: Milyen Problémákra Nyújt Megoldást?

A PaliGemma 2 már a tesztelési szakaszban is figyelemre méltó eredményeket ért el. Nézzünk néhány példát:

  • Orvosi alkalmazások: Mellkasröntgenek elemzése vagy komplex diagnosztikai jelentések generálása.

  • Kreatív projektek: Részletes képaláírások készítése vizuális művészetekhez.

  • Dokumentumelemzés: Írott és vizuális adatok integrált feldolgozása.

  • Tudományos kutatás: Kémiai struktúrák azonosítása és leírása.

Egyszerű Integráció Fejlesztők Számára

A Google gondoskodott róla, hogy a modell bevezetése egyszerű legyen. A PaliGemma 2 letölthető a Hugging Face és a Kaggle platformokról, és támogatja a népszerű keretrendszereket, mint a PyTorch, a Keras vagy a JAX. Az induláshoz részletes dokumentáció és mintakódok állnak rendelkezésre, amelyek segítik a fejlesztőket a finomhangolásban és a gyakorlati alkalmazások beállításában.

Mit Jelent a Jövő Számára?

A PaliGemma 2 nem csupán egy technológiai eszköz, hanem egy új ökoszisztéma – a Gemmaverse – alapköve is. A Google célja, hogy tovább bővítse a látás-nyelvi modellek lehetőségeit, és ezzel támogassa a mesterséges intelligencia széleskörű alkalmazását.

Összegzés

A PaliGemma 2 új szintre emeli a mesterséges intelligencia lehetőségeit a vizuális és nyelvi adatok feldolgozásában. Rugalmas, könnyen integrálható, és lenyűgöző eredményeket kínál, legyen szó orvosi, tudományos vagy kreatív alkalmazásokról. Ha szeretné felfedezni, mire képes ez a technológia, töltse le a modellt, és próbálja ki saját projektjeiben!

A jövő már itt van – a PaliGemma 2-vel új perspektívát kapunk a mesterséges intelligenciában.

Osszd meg ezt a cikket
Milyen böngészőt készít az OpenAI – és miért érdemes odafigyelni rá?
Az internetes böngészők évtizedek óta ugyanarra az alaplogikára épülnek: a felhasználó beírja, amit keres, majd linkeket követve, oldalak között navigálva próbál eljutni a kívánt információig vagy szolgáltatáshoz.
A mesterséges intelligencia által hajtott startupok korszaka
A startupok mindig is a gyors alkalmazkodásról és az új ötletek megvalósításáról szóltak. Az utóbbi években azonban a mesterséges intelligencia megjelenése alapjaiban változtatta meg a startupok működési sebességét és stratégiáját. Andrew Ng, a világszerte ismert MI-szakértő és az AI Fund vezetője, egy friss előadásában arról beszélt, hogyan tudják a vállalkozások kihasználni az MI adta lehetőségeket a villámgyors végrehajtás és az üzleti siker érdekében.
Svájc új nyelvi modellje megmutatja, hogyan lehet az AI valóban közjó
Miközben a mesterséges intelligencia (AI) gyors ütemben formálja a tudományos kutatást, az ipart és a közszolgáltatásokat, egyre több kérdés merül fel a technológia átláthatóságával, társadalmi hasznosságával és szabályozhatóságával kapcsolatban. A svájci kutatók egy új kezdeményezéssel kívánnak választ adni ezekre a kérdésekre: teljesen nyílt forráskódú, közfinanszírozású nagy nyelvi modellt (LLM) fejlesztettek, amelyet idén nyáron terveznek nyilvánosan elérhetővé tenni. A projekt hátterében az ETH Zürich, az EPFL és a Svájci Nemzeti Szuperszámítógépes Központ (CSCS) áll, a számítási kapacitást pedig a „Alps” nevű, kifejezetten AI-feladatokra tervezett szuperszámítógép biztosította.
 Fázisátmenet figyelhető meg a nyelvi modellek tanulásában
Mi történik a mesterséges intelligencia „elméjében”, amikor megtanulja megérteni a nyelvet? Hogyan jut el oda, hogy nem csupán a szavak sorrendjét, hanem azok jelentését is képes követni? Egy nemrég megjelent kutatás a mesterséges intelligencia e belső folyamataiba enged elméleti betekintést, és olyan átváltozást azonosít, amely a fizikából ismert fázisátmenetekhez hasonlítható.
 Hogyan segít az MI a cementipar szén-dioxid-kibocsátásának csökkentésében
A globális szén-dioxid-kibocsátás mintegy nyolc százalékáért egyetlen iparág felelős: a cementgyártás. Ez több, mint amennyit az egész légi közlekedési szektor kibocsát világszerte. Miközben a világ egyre több betont használ — lakóházakhoz, infrastruktúrához, ipari létesítményekhez —, a cement előállítása továbbra is rendkívül energiaigényes és szennyező marad. Ezen a helyzeten kíván változtatni a svájci Paul Scherrer Intézet (PSI) kutatócsoportja, amely mesterséges intelligencia segítségével dolgozik ki új, környezetbarát cementrecepteket.
Hol tart ma valójában a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia fejlesztése az elmúlt években látványos és gyakran lenyűgöző eredményeket produkált. Az olyan rendszerek, mint a ChatGPT, képesek természetes nyelvű szövegeket generálni, problémákat megoldani és sokszor az emberi teljesítményt is meghaladni különféle feladatokban. Ugyanakkor egyre több neves kutató és technológiai vezető – köztük John Carmack és François Chollet – hívja fel a figyelmet arra, hogy ezek az eredmények nem feltétlenül jelentik az általános mesterséges intelligencia (AGI) közeledtét. A színfalak mögött most új típusú problémák és kérdések kerültek a figyelem középpontjába, amelyek messze túlmutatnak a puszta teljesítményen.