AMD mejora los modelos de lenguaje visual con técnicas de procesamiento avanzadas

Advanced Micro Devices (AMD) anunció importantes mejoras en los Modelos de Lenguaje Visual (VLM), enfocándose en mejorar la velocidad y precisión de estos modelos en diversas aplicaciones, según informó el AI Group de la compañía. Los VLM integran la interpretación de datos visuales y textuales, lo cual es esencial en industrias que van desde imágenes médicas hasta análisis minoristas.

Técnicas de optimización para mejorar el rendimiento

El enfoque de AMD implica varias técnicas de optimización clave. El uso de entrenamiento de precisión mixta y procesamiento paralelo permite a los VLM fusionar datos visuales y textuales de manera más efectiva. Esta mejora permite un procesamiento de datos más rápido y preciso, lo cual es crucial en industrias que exigen alta precisión y tiempos de respuesta rápidos.

Una técnica notable es el preentrenamiento holístico, que entrena modelos con datos de imagen y texto simultáneamente. Este método establece conexiones más fuertes entre modalidades, lo que conduce a una mayor precisión y flexibilidad. El proceso de preentrenamiento de AMD acelera este proceso, haciéndolo accesible a los clientes que carecen de amplios recursos para entrenar modelos a escala.

Mejorar la adaptabilidad del modelo

El ajuste de instrucciones es otra mejora, que permite a los modelos seguir indicaciones específicas con precisión. Esto es particularmente beneficioso para aplicaciones específicas, como el seguimiento del comportamiento de los clientes en negocios minoristas. El ajuste de instrucciones de AMD mejora la precisión del modelo en estos escenarios, brindando a los clientes información personalizada.

El aprendizaje en contexto, una función de adaptabilidad en tiempo real, permite a los modelos ajustar las respuestas en función de las indicaciones de entrada sin ajustes adicionales. Esta flexibilidad es ventajosa en aplicaciones estructuradas como la gestión de inventario, donde los modelos pueden clasificar rápidamente artículos según criterios específicos.

Abordar las limitaciones de los modelos de lenguaje visual

Los VLM tradicionales a menudo tienen dificultades para manejar el procesamiento secuencial de imágenes o el análisis de vídeo. AMD aborda estas limitaciones optimizando el rendimiento de VLM en su hardware, lo que facilita un manejo más fluido de las entradas secuenciales. Este avance es esencial para aplicaciones que requieren comprensión contextual a lo largo del tiempo, como el seguimiento de la progresión de enfermedades en imágenes médicas.

Mejoras en el análisis de vídeo

Las mejoras de AMD se extienden a la comprensión del contenido de vídeo, un área difícil para los VLM estándar. Al optimizar el procesamiento, AMD permite que los modelos manejen datos de video de manera eficiente, proporcionando una identificación rápida y un resumen de eventos clave. Esta característica es particularmente útil en aplicaciones de seguridad, donde reduce el tiempo dedicado a analizar muchas imágenes.

Soluciones completas para cargas de trabajo de IA

Las GPU AMD Instinct™ y la pila de software de código abierto AMD ROCm™ forman la columna vertebral de estos avances y admiten una amplia gama de cargas de trabajo de IA, desde dispositivos de vanguardia hasta centros de datos. La compatibilidad de ROCm con los principales marcos de aprendizaje automático mejora la implementación y personalización de VLM, impulsando la innovación y la adaptabilidad continuas.

Utilizando técnicas avanzadas como la cuantificación y el entrenamiento de precisión mixta, AMD reduce el tamaño del modelo y acelera el procesamiento, lo que reduce significativamente los tiempos de entrenamiento. Estas capacidades hacen que las soluciones AMD sean adecuadas para diversas necesidades de rendimiento, desde la conducción autónoma hasta la generación de imágenes sin conexión.

Para obtener más información, explore los recursos sobre codificación dual Vision-Text y LLaMA3.2 Vision disponibles a través de Comunidad AMD.

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