São Paulo — InkDesign News — No campo de machine learning, o desenvolvimento de modelos multimodais como o LLaVA tem ganhado destaque. Esses modelos combinam processamento de texto e imagem, ampliando as possibilidades de interação com a inteligência artificial.
Arquitetura de modelo
A arquitetura LLaVA utiliza componentes inovadores como CLIP-ViT B/32 para codificação de imagens e TinyLlama-1.1B como modelo de linguagem. Essa combinação permite uma interpretação eficiente de dados multimodais, essencial para a criação de respostas contextuais.
“Hoje, creio que modelos de IA física, onde os modelos podem ver, ouvir, sentir e raciocinar de maneira mais humana, são o futuro.”
(“At a certain point, everybody will want physical AI, where models can see, hear, feel, and reason in a more grounded, human way.”)— Autor, Cargo, Instituição
Treinamento e otimização
O treinamento do modelo foi realizado em uma infraestrutura de baixo custo, como o Google Colab. Utilizou-se uma abordagem de transferência de aprendizado, onde pesos de componentes pré-treinados foram carregados para otimizar o tempo de treinamento. As configurações incluíram uma taxa de aprendizado de 2e-4 e um total de 350 passos.
“Estamos apenas começando com IA multimodal.”
(“So let’s get started with multimodality.”)— Autor, Cargo, Instituição
Resultados e métricas
O LLaVA demonstrou a capacidade de gerar respostas coerentes a partir de interações textuais e visuais. A acurácia de respostas depende da qualidade dos dados de entrada, e a meta é aprimorar continuamente o alinhamento entre as características de imagem e texto. O modelo apresentou resultados encorajadores, considerando as limitações de recursos.
Os próximos passos incluem a exploração de redes neurais mais robustas e treinos mais prolongados, a fim de aprimorar a compreensão de instruções complexas. Esse avanço poderá abrir novas oportunidades em assistentes virtuais e aplicações na educação e saúde.
Para mais informações sobre a aplicação de LLaVA em ambientes de baixo recurso, veja nosso artigo sobre machine learning e tendências em deep learning.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
