प्रदर्श: एक विज्ञान-भाषा मॉडल द्वारा अर्सी का परिचय
काल्पनिक विज्ञान के क्षेत्र से निकलकर व्युत्पन्न बने विज्ञान-भाषा मॉडलों (VLMs) की सुस्पष्ट व्याख्या और इसे समझने की क्षमता ने विभिन्न क्षेत्रों में अनेक नई लाइनिय खोल दी। इस नवीनतम विज्ञान-भाषा मॉडल के द्वारा विज्ञानिकों को विकल्प मिला है जो वे पूर्व में केवल विज्ञान के कल्पनाओं में देख सकते थे। आज हम अर्सी, एक प्रमुख व्यक्तित्व के संस्थान द्वारा विकसित किए गए नए VLM के बारे में जानेंगे। इस व्याख्यात्मक लेख के माध्यम से, हम Spotlight के विशेषताओं, उद्देश्यों और इसके विभिन्न व्यवस्थापित उपयोगों के बारे में जानेंगे।
प्रदर्श किसे है?
Spotlight, अर्सी द्वारा विकसित किया गया 7 बिलियन परामीटर का एक विज्ञान-भाषा मॉडल है। यह Qwen 2.5-VL आर्किटेक्चर के आधार पर बनाया गया है और अर्सी की अनुसंधान समूह ने इसे और अधिक उत्पीड़ित और सुधारित किया है। यह मॉडल अर्सी की अनुमानस्थपना प्लेटफार्म, Model Engine पर होस्ट होता है जो OpenAI APIs के साथ अनुकूल है।
प्रदर्श की विशेषताएं
• परामीटर की संख्या: 7 बिलियन परामीटर, जो इसे लाइटवेट और प्रभावी बनाता है।
• संदर्भ की लंबाई: 32 के, जो रिक्तियों और विस्तृत वाक्यों द्वारा समय-स्थानीय रूप से संवाद की सुविधा प्रदान करता है।
• मूल्यांकन: 10 पैसे प्रति मिलियन टोकन इनपुट के लिए और 40 पैसे प्रति मिलियन टोकन आउटपुट के लिए, जो बड़े पैमाने पर लागत-मानक के मूल्य को न्यूनतम करता है।
• API संगतता: पूरी तरह से OpenAI APIs से संगत, जो विकसकों को इसे उपयोग करने के लिए एक स्मृति सरणी बनाने की सुविधा देता है।
प्रदर्श का व्याख्यान
संगीत में प्रदर्श का उपयोग
प्रदर्श का पहला उदाहरण हम उसे संगीत संगीत में उपयोग करके देखेंगे। हम एक छवि संगीत संगीत संगीत संगीत की छवि के साथ आए हैं और जब हम इसे प्रदर्श में दे देते हैं, तो वह एक सावधानीपूर्वक और विस्तृत वर्णन देता है:
• स्थान: एक क्रांतिकारी शहरी स्थिति जिसमें गंधा और आदर्श से गुज़र जाता है।
• छवि: एक बिल्बोर्ड इस छवि के बारे में बताता है।
• लेख: इस छवि में एक असाधारण लेख उल्लेख किया गया है।
• समील्यता: परिस्थिति जो बड़ी जनता और वाहनों के साथ भड़क रही है, जिनमें ट्रक, बिना आसानी के सिंगल और निर्माण उसी आधार पर से गुज़र जाते हैं।
• मौसम: स्पष्ट और अन्य धूम्रपान के साथ, जो एक सुन्दर दिन को दर्शाता है।
प्रदर्श की यह स्पष्टता उसे अन्य छवि मॉडलों के अलावा विशिष्ट बनाती है।
संगीत में प्रदर्श का उपयोग
संगीत उद्धृतकों के लिए, प्रदर्श को OpenAI APIs के माध्यम से भी उपयोग किया जा सकता है। इसे प्रदर्श के अनुसार सेट करके आप इसे छवि के साथ विकल्पों के साथ उपयोग कर सकते हैं।
हम उद्धृतकों को इसके लिए प्रदर्श का उपयोग करने के लिए एक पारंपरिक छवि ले लेंगे। हम इसे प्रदर्श के अनुसार उपयोग करेंगे और इससे एक विवरण और साथी विवरण प्राप्त करेंगे।
1. छवि की URL द्वारा प्रेस
- प्रतिक्रिया: "यह छवि कहाँ से ली गई?"
- छवि: एक पहचान योग्य छवि (जैसे, एक प्रसिद्ध उद्यान)।
- उत्तर: मॉडल विद्यमान क्षेत्र की पहचान करता है और उसके विवरण को देता है (जैसे, एक बड़ी राजधानी या देश की सुन्दरता से गुज़र जाता है)।
2. छवि को अन्य तरफ ले लें
- मैथोड: छवि को बेस 64 रूप में कोडिंग करें और इसे API अनुरोध में निहित करें।
- उपयोग करने के लिए: यह विधि लोकल छवि या जब आप HTTP मांग करना चाहते हों के लिए उपयोगी है।
छवि की URL द्वारा प्रेस
- प्रतिक्रिया: "यह छवि कहाँ से ली गई?"
- छवि: एक पहचान योग्य छवि (जैसे, एक प्रसिद्ध उद्यान)।
- उत्तर: मॉडल विद्यमान क्षेत्र की पहचान करता है और उसके विवरण को देता है (जैसे, एक बड़ी राजधानी या देश की सुन्दरता से गुज़र जाता है)।
छवि को अन्य तरफ ले लें
- मैथोड: छवि को बेस 64 रूप में कोडिंग करें और इसे API अनुरोध में निहित करें।
- उपयोग करने के लिए: यह विधि लोकल छवि या जब आप HTTP मांग करना चाहते हों के लिए उपयोगी है।
प्रदर्श की सबसे शक्तिशाली विशेषताओं में से एक उसे संगीत तत्वों के उत्पादन की क्षमता है। यह विशेषता विभिन्न क्षेत्रों में उपयोगी है, जैसे कि आधार, छवि शोध और डेटा स्टोरेज के लिए।
प्रदर्श की कुशलता और क्षमता
प्रदर्श की लाइटवेट आर्किटेक्चर (7B पैमाने) उसे तेज और कुशल बनाती है। इसकी कुशलता उसे वास्तविक समय एप्लिकेशनों और बड़े पैमाने पर छवि प्रक्रिया के लिए उपयुक्त बनाती है।
संगीतीय कल
प्रदर्श विज्ञान-भाषा मॉडलों के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। इसकी सावधानी और विस्तृत क्षमता ने छवि के साथ संगीत के लिए एक नया विकल्प प्रस्तुत किया है जो विभिन्न क्षेत्रों में उपयोगी है।
अगर आप प्रदर्श और अर्सी के अन्य मॉडलों के बारे में अधिक जानना चाहते हैं, हम आपको आमंत्रित करते हैं कि:
• संगीतीय ओरेस्ट्रा के चलने के बारे में अधिक जानें अर्सी के प्रकाशन लेख में संगीतीय ओरेस्ट्रा के बारे में
• अर्सी के यूट्यूब चैनल पर अधिक वीडियो देखें [अर्सी आई] (https://www.youtube.com/@ArceeAI)
• अर्सी आई को लिंक्डइन पर फॉलो करें [अर्सी आई] (https://www.linkedin.com/company/arcee-ai) और नवीनतम विकासों और सामग्री के बारे में बड़े पैमाने से अवगत रहें।
हम आशा करते हैं कि आप प्रदर्श के साथ अपने प्रोजेक्टों और कार्यक्रमों को पुनर्निर्मित करेंगे। जीतें।