Red Hot Cyber
Sicurezza Informatica, Notizie su Cybercrime e Analisi Vulnerabilità
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.
Ti è piaciuto questo articolo? Ne stiamo discutendo nella nostra Community su LinkedIn, Facebook e Instagram. Seguici anche su Google News, per ricevere aggiornamenti quotidiani sulla sicurezza informatica o Scrivici se desideri segnalarci notizie, approfondimenti o contributi da pubblicare.
Innovazione
Cyber News
Innovazione
Cyber Italia
Cyber News