Os recursos geradores multimodais da Step3 se manifestam em três dimensões principais:
- Compreensão de conteúdo multimodal:Capacidade de processar imagens, texto e entrada de voz simultaneamente, por exemplo, analisando imagens para gerar texto descritivo ou criando conteúdo em conjunto com comandos de voz
- Geração de saída composta:Gerar conteúdo convergente com base em entradas multimodais, por exemplo, novas descrições de imagens com base em dicas textuais e imagens de referência
- Expansão do cenário de aplicativos:Oferece suporte a tarefas compostas, como atendimento inteligente ao cliente (fala + texto), assistência educacional (interpretação de imagem + texto), análise de conteúdo de vídeo (sequência de quadros + geração de legendas) etc.
Em termos de implementação técnica, o AutoProcessador unifica o processamento de dados de entrada de diferentes modalidades, e a arquitetura do MoE dentro do modelo aloca dinamicamente recursos computacionais para processar vários tipos de dados, o que é a chave para seu processamento multimodal eficiente.
Essa resposta foi extraída do artigoEtapa 3: geração eficiente de macromodelos de código aberto para conteúdo multimodalO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são os aspectos específicos dos recursos geradores multimodais da Step3?
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