ಜನರೇಟಿವ್ ಎಐ ಮಾದರಿಗಳು ಕಸ್ಟಮೈಜ್ಡ್ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಯತ್ನಿಸುವಾಗ ಅಪೂರ್ವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಮುಖಾಮುಖಿಯಾಗುತ್ತವೆ. ವಿಭಿನ್ನ ವಿಚಾರಗಳಲ್ಲಿ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕೊರತೆಯು ವಿಶೇಷವಾದ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ, ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲದ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಎಡವಿದಾಗ, ಸಾಕಷ್ಟು ದೊಡ್ಡ ಕೊರತೆಯಾಗಿದೆ. ಎಂಐಟಿ ಮತ್ತು ಎಂಐಟಿ-ಐಬಿಎಂ ವಾಟ್ಸಾನ್ ಎಐ ಲ್ಯಾಬ್ನ ಸಂಶೋಧಕರಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಹೊಸ ನವೀನ ವಿಧಾನವು ಈ ಅಂತರವನ್ನು ಮುಚ್ಚಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದೆ.
ಈ ಮುಂದಾಳುತ್ವವು ವಿವಿಧ ಸೂಚನಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಲು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಒತ್ತಿಸುತ್ತಿರುವ ತೆಳುವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮೇಲೆಯ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ. _ಎಐ ಮಾದರಿಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ._ ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಕರಗಳಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಹಲವು ಅರ್ಜಿ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಕ್ರಾಂತಿ ಬರುವುದಾಗಿದೆ. _ಈ ವಿಧಾನವು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ಡ್ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಸ ರೀತಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದೆ._ ಈ ದೃಷ್ಠಿಯಿಂದ, ಎಐ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ನಡೆಸಲು, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಸಹಿತ ಮಾನವರ ಅನುಭವವನ್ನು ಪರಿವರ್ತನಗೊಳ್ಳಿಸುತ್ತವೆ.
ಎಐ ಮೂಲಕ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ಡ್ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನವೀನ ವಿಧಾನ
ಎಂಐಟಿ ಮತ್ತು ಎಂಐಟಿ-ಐಬಿಎಂ ವಾಟ್ಸಾನ್ ಎಐ ಲ್ಯಾಬ್ನ ಸಂಶೋಧಕರೊಬ್ಬರು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ಡ್ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸಲು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಜನರೇಟಿವ್ ಎಐ ಮಾದರಿಗಳು ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಹೊಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ, GPT-5 ಅನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ಡ್ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ತುಂಬದೆ ಚಿಂತನ ಮಾಡೋಣ, ಅದರಲ್ಲೂ ವಿಶೇಷ ಲಕ್ಷಣಗಳ ಒಳಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ವಸ್ತುಗಳು ಕೆಟ್ಟ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿತಿಗತಿಗಳನ್ನು ಕಾಣುವದಿಲ್ಲ.
ದೃಷ್ಟಿ-ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಸೀಮಿತತೆ
ಹೆಚ್ಚಿನ ದೃಷ್ಟಿ-ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಉತ್ತಮ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಹಳೆಯ ಅಥವಾ ಕಾರುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲುಳೆಯುವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ಡ್ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ದುಷ್ಟ ದಾರಿ tuyệtವಾದಾಗ, ಇವರು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲಿ ಬಹುದೂರವನ್ನು ನೋಡು ತಮ್ಮ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಗೆ ತಗ್ಗಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣಕಾಗಿ, ನಾಯಕರ ಪೊಲೀಸ್ ನಲ್ಲಿಯಲ್ಲಿಯಲ್ಲಿರುವ ಯಭಮೇಳವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಯಾದ್ರಾಡಗಿಂತ ಮುಖ್ಯಸ್ಥರ ಹೊಸ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಸರಿಯುತ್ತಿದ್ದಾಗ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯ, ಇತ್ತೀಚಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಮುನ್ನೋಟದಲ್ಲಿ ಅಮರ್ಂಟಾಂಗೆ ಪರದೆಯ ತಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಬೆರೆಯೆಕಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಗಳನೆಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವುದು ಇದೆ, ಇದರೆಡೆಗೆ ರಸ್ತೆಗೆ ಸರಿಯುವದಿ, ಇದು ಎಷ್ಟೋ ಮೀರಿ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ.
ವಿಡಿಯೋ ಫಾಲೋ ಅಪ್ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಆರೈಕೆಗಾಗಿ ವೈದಿ
ಈ ಪ್ರಮುಖತೆಗಳನ್ನು ಮುಟ್ಟಿಸಲು, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಜಿಲ್ಲಾ ಓದುಗರ ಸಂಘಟನೆಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮೂಲಕ ಮುಷ್ಟೀಕರಿಸಲಾಗಿದ್ದ ಒಂದು ಪದ್ದತಿಯನ್ನು ಕೈಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಕಾರ್ಯವು ನರದ ಮೇಲೆ ನಡೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಲಕ್ಷಣ ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ಜನರೇಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದೆ.
ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾಡಿದ ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಶ್ರೇಣಿಯು, ವೀಡಿಯೋ ತರುವಾಯಿಯು, ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಶಾಸಕ-ಭೂಮಿ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿಯಲ್ಲಿರುವ ವಸ್ತು, ಈ ಶ್ರೇಣಿಗಳ ಸ್ವರ್ನಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ದೃಷ್ಟಿಯ ಮೂಲಕ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಪ್ರಕರಣದ ಉದಾಹರಣೆಯಂತೆ. ಇದು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುಗಾಗಿ ವಿವರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರಿಕರದಿಂದ ಗುರುತು ಮಾಡುವ ಸವಾಲುಗಳು
ಈ ಪರಿಕೊಳದಲ್ಲಿರುವ ಜೀವನದ ಪ್ರಮುಖ ಬಗೆಯಲ್ಲಿಯಲ್ಲಿರುವಸ್ಟ್ ಆಗಿದ್ದು, ವಸ್ತುಗಳನ್ನು “ಮೋಸಹೀನ ಪರಿಕರ” ಎಂಬಂತೆ ಮಾರ್ಪಾಡು ಮಾಡಿದ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ. ಹೌದು, ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಯೋಜಿತ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಯಾವಾಗಲೂ ಯಂತ್ರವು ಹೊರಭಾಗದ ಮೂಲಕ ನಿಲ್ಲುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪರಿಕರವು tigerಎನ್ನುತ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ದೃಷ್ಟಿಯ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಮೀಸೆಲ್ಲೆಯಿಂದ ಪಡುವಣವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲು ಬೇಕಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸುವ ದೃಷ್ಠಿಯ ಹಾರ್ಮೋನಿ.
ಈ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಬಾಗೆಗಾಣ್ತತ್ತಿಗೆ, ಸಂದರ್ಶಕಿಯರು ಕಡ್ಗಂಡ್ ಪ್ರವೇಶುವುದರ ಮೂಲಕ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಪ್ಸಾಯ್ಡೊನಿಮ್ಸ್ ಎಂಬಂತೆ ಉತ್ಪನ್ನದ ಹೆಸರು. ಅವರು ಟೈಗರ್ ಅನ್ನು “ಟೈಗರ್” ಎಂದು ವಿವರಿಸುವ ಬದಲಾಗಿ, ಅವರು ಅದನ್ನು ಸಮಾನವಾದ ಧ್ಷ್ಣ್ಯ ಎಂಬ ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ.
ಫಲಿತಾಂಶ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಪರಿಣಾಮಗಳು
ಈ ಅಧ್ಯಯನದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಬಹಳೆಲ್ಲ ಆಸ್ಪದ ಮಾಡುತ್ತವೆ. VLMs (ದೃಷ್ಟಿ-ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು) ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದಾಗ, ಸ್ಥಳಾವಕಾಶದ ಪರಿಣಾಮವೆಲ್ಲಾ ಸರಾಸರಿ ಸುಮಾರು 12% ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ಸಾಯ್ಡೊನಿಮ್ಸ್ ಜೊತೆಗೆ, ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಯ ಬದಲಾವಣೆಯಾದಾಗ, ವೆಣ್ದಿಗೆ 21% ಅಧಿಕ ಬಂಡವಾಳದಲ್ಲಿ ತಲುಪಿತ್ತು. ಈಂತಹ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಸುಧಾರಣಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿಯ ನೋಟವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ತೀವ್ರವಾಗಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಜತರಿಶುಳDATABASEಲ್ ಕಡಿ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ ಸಂಪತ್ತುಗಳನ್ನು ಶಾಮಾಯಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿದಾಗ, ದೂರುಗಳು ತೀವ್ರ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ, ಎಮಿಯೋತ್ತುವ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಊಹಿಸುವ ბრძოლಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರಶ್ನೆಪಡುತ್ತಾರೆಯವರು, ಉಪಯೋಗಿಗಳ ಪರಿಷ್ಕಾರಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೊಂದಿಸಲು ಮುಂದೆ ಬರುವ ಆರ್ಥಿಕ ಪರಿಕರಗಳು, ಸಮಯದಲ್ಲಿ ದಾರಿಯ ಹಿಂದೆ ಸಾಗಲು ಹೊರ ಹೋಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಅಧ್ಯಯನದ ಅಂತಿಮ ವರದಿ 2025ರ ಹೋನೊಲು, ಹಾವಾಯಿಯ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗಣಕ ದೃಶ್ಯ ವಿಷಯದ ಸಮಾವೇಶದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಲಿದೆ, ಈ ಮುಂದಾಳುತ್ವಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಉತ್ತಮ ವೇದಿಕೆ.
ಬಳಕೆದಾರರ ಎಫ್ಎಕ್ವ್
ಕಸ್ಟಮೈಸ್ಡ್ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಜನರೇಟಿವ್ ಎಐ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಲು ಹೊಸ ವಿಧಾನವೇನು?
ಈ ವಿಧಾನವು ದೃಷ್ಟಿ-ಭಾಷಾ (VLM) ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕುರಿತಂತೆ ವಿಶೇಷ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಹೆಜ್ಜೆಗಳಿಂದ ಸ್ಟ್ರೇಷಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಕಲಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು புதிய ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ಡ್ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿಧಾನವು ಎಐ ಮಾದರಿಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ?
ಈ ವಿಧಾನವು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾದ ವೀಡಿಯೋ ಡೇಟಾಗಳ ಮೂಲಕ, ಒಂದೇ ವಸ್ತುವನ್ನು ವಿವಿಧ ಇಮೇಜ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಲು ಶ್ರಮಿಸುವುದರಿಂದ, ಈ ವಲಯಗಳ ಗುರುತಿಸಲು ಘಟಕಗಳನ್ನು ಶ್ರಮಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಗುರುತಿಸಲು ಸರಿಯಾದುದು.
ಈ ವಿಧಾನವು ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಕಸ್ಟಮाइज್ಡ್ ವಸ್ತುಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಯಾವುದೆ?
ಈ ವಿಧಾನವು различными ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಇತರ ಕಸ್ಟಮೈಜ್ಡ್ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ.ಹರಿಯನಗೆ, ಕೇಸುಗಳು ಅಥವಾ ವಿಶೇಷ ಹಕ್ಕೆಗಳ ವರ್ಷಗಳು.
ಈ ವಿಧಾನವು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ಡ್ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಹೇಗೆ ಮರೆಯುತ್ತವೆ?
ಹಲವು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಸಂವಹಿಸಲು/randomಡು ಅಧ್ಯಾಯೋಪಾದಿಗಳ ಗ್ರಂಥಾಲಯಕ್ಕೆ ಮುನ್ನೋಟಕ್ಕೆ್ಮಾರಿ ಕಸ್ಟಮೈಜ್ಡ್ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇಲ್ಲಿಯಲ್ಲೇ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನೀಡುವುದು.
ಮಾದರಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಲಾಭಗಳಾಗುತ್ತವೆ?
ನಮ್ಮಾದರಿಯೊಪ್ಪಿ, ಮಾದರಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಳಿಯ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಭೆಗೆ ಯಶಸ್ವೀ ಶ್ರೇಣಿಯು.
ಈ ವಿಧಾನವು ಯಾವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತವಾಗಿದೆ?
ಈ ವಿಧಾನವು ಗ್ರಾಮೀಣ ನಿರ್ವಹಣಾ ಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ, ಹಾಗೂ ಸಂಪತ್ತಿನ ಗುರುತಿಸಿದವನ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಒಲ್ಲಾಗಿಸುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣಿಕೆಲ್ಲ ಬೇರೆಲ್ಲೆಲ್ಲಾ ನಿಧಾನ ಪ್ರವೇಶಾವಲು ಕಾರ್ಯಗತಿಯಲ್ಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿಧಾನವು ಯಾವಾಗಲೂ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಶಿಕ್ಷಣವನ್ನು ಹೂಡುವುದು?
ಈ yöntem, सुविधा ಸಂಗೀತದಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುವೇಳು ಅಂಶದಿಂದ ಪತ್ರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲಾಗುವ ಶ್ರೇಣಿಯಿಂದ ಬಳಸುತ್ತದೆ.
