Mirasol của Google vượt qua ranh giới hiểu biết về video AI

Mirasol của Google vượt qua ranh giới hiểu biết về video AI

Mirasol, đồng loạt được giới thiệu bởi GoogleGoogle DeepMind, đưa ra một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo liên quan đến video. Được hình thành như một mô hình AI nhỏ, Mirasol không chỉ có khả năng trả lời các thách thức đặt ra với video mà còn đánh dấu một cột mốc mới trong việc ghi chép thông tin từ những đoạn video dài.

Khám phá sự hiểu biết đa phương thức về video đã là một thách thức lớn đối với các mô hình AI hiện đại. Với sự kết hợp thông tin từ video, âm thanh, và văn bản, các hệ thống hiện nay đối diện với khó khăn trong việc xử lý lượng dữ liệu đa dạng cùng với khối lượng dữ liệu lớn. Tuy nhiên, trong bối cảnh đó, nghiên cứu mới của các chuyên gia tại GoogleGoogle DeepMind đã chứng minh sự tiến bộ đáng kể trong việc nâng cao khả năng hiểu biết của Mirasol đối với video dạng dài. Hãy cùng HieuAI tìm hiểu ngay sau đây nhé!

Mirasol là gì?

Mirasol là một mô hình đa phương thức của Google, sử dụng để học tập từ âm thanh, video và văn bản. Điều độc đáo là nó tách mô hình thành các phần tự hồi quy, xử lý đầu vào dựa trên đặc điểm của từng phương thức, nhằm đạt được hiệu suất hiện đại.

Mirasol dựa vào mô-đun biến hình mới “Combiner”

Mirasol, một đỉnh cao của công nghệ AI đến từ GoogleGoogle DeepMind, đã đặt ra một tiêu chuẩn mới trong việc hiểu biết video, vượt qua những thách thức đáng kể mà các mô hình trí tuệ nhân tạo trước đây gặp phải.

Để vượt qua thách thức đầu tiên, Mirasol sử dụng một mô-đun biến hình mới được gọi là “Combiner”. Điều này giúp đồng bộ hóa các thông tin từ video và âm thanh theo thời gian, đồng thời xử lý các yếu tố như tiêu đề và mô tả một cách linh hoạt và không làm ảnh hưởng đến nội dung chính. Điều này giúp Mirasol trở nên linh hoạt hơn và mạnh mẽ hơn trong việc hiểu biết nhanh chóng các nguồn dữ liệu đa dạng.

Thách thức thứ hai của Mirasol là xử lý lượng lớn dữ liệu từ video và âm thanh mà không làm giảm hiệu suất của mô hình. Để giải quyết vấn đề này, nhóm nghiên cứu đã tích hợp mô hình máy biến áp và máy biến áp tự hồi quy. Các tín hiệu âm thanh và video được đồng bộ hóa và xử lý bởi thành phần mô hình đầu tiên, giúp chia video thành các phân đoạn độc lập. Một máy biến áp sau đó tận dụng thông tin từ mỗi phân đoạn, xây dựng mối quan hệ giữa chúng. Đồng thời, một máy biến áp khác xử lý văn bản theo ngữ cảnh, tạo ra một quá trình giao tiếp thông tin chặt chẽ giữa cả hai thành phần.

Có thể bạn thích:  Vai trò của AI trong ngành quan hệ công chúng

Trong thành phần video và âm thanh, mô-đun biến hình Combiner chính là ngôi sao sáng giúp trích xuất các biểu diễn quan trọng từ mỗi phân đoạn, sau đó nén dữ liệu một cách hiệu quả. Với khả năng xử lý video có 128 đến 512 khung hình, Mirasol vượt xa so với các mô hình khác, mở ra tiềm năng rộng lớn trong việc hiểu biết video dạng dài và phức tạp. Điều này không chỉ là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực AI mà còn là sự đổi mới đáng chú ý trong khả năng xử lý dữ liệu video của máy tính thông minh.

Một cách tiếp cận mới cho học tập đa phương thức

Mirasol3B của Google đánh dấu sự xuất hiện của một hướng tiếp cận đổi mới trong việc học tập đa phương thức. Với mục tiêu giải quyết sự phức tạp của dữ liệu đa dạng, Mirasol3B đã chọn cách tách mô hình đa phương thức thành các mô hình tự hồi quy riêng biệt. Điều này giúp mỗi mô hình tập trung vào đặc điểm cụ thể của từng phương thức đầu vào.

Một cách tiếp cận mới cho học tập đa phương thức
Một cách tiếp cận mới cho học tập đa phương thức

Thành phần tự hồi quy của Mirasol3B được thiết kế để đồng bộ hóa các phương thức như âm thanh và video theo thời gian, trong khi một thành phần tự hồi quy khác được tạo ra để xử lý các phương thức không yêu cầu đồng bộ theo thời gian nhưng vẫn duy trì tính tuần tự, như là đầu vào văn bản như tiêu đề hoặc mô tả. Điều này tạo nên sự linh hoạt trong việc xử lý đa dạng của dữ liệu.

Thông điệp này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh ngành công nghiệp công nghệ đang đối mặt với thách thức lớn trong việc xử lý và hiểu biết lượng dữ liệu lớn ở nhiều định dạng khác nhau. Điều này đồng thời chứng minh sự tiến bộ đáng kể của Mirasol3B, mở ra những tiềm năng mới trong ứng dụng như trả lời câu hỏi thông qua video và cải thiện chất lượng của video dài. Có vẻ như Mirasol3B của Google không chỉ là một bước tiến đáng kể trong học tập đa phương thức mà còn là sự mở đầu cho những khả năng độc đáo và tiềm năng đổi mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Mirasol của Google có thể được sử dụng cho YouTube

Mirasol của Google đang điều chỉnh cách chúng ta hiểu và tương tác với video trên nền tảng như YouTube. Đã có các thử nghiệm cho thấy rằng phiên bản Mirasol3B đã đạt được những tiêu chuẩn mới trong việc phân tích câu hỏi từ video. Điều đặc biệt là, nó nhỏ gọn hơn nhiều so với các mô hình trước đây, đồng thời có khả năng xử lý các video dài hơn một cách hiệu quả. Thêm vào đó, với một biến thể của bộ kết hợp bộ nhớ, nhóm nghiên cứu đã thành công giảm sức mạnh tính toán cần thiết thêm lên đến 18%.

Có thể bạn thích:  Tạo Video AI với Humanpal chưa bao giờ đơn giản đến thế

Trong tương lai, có khả năng các mô hình như Mirasol sẽ được tích hợp vào các chatbot hoặc trợ lý AI mới trên YouTube. Điều này có thể giúp tự động hóa việc trả lời câu hỏi từ video hoặc tăng cường tính năng phân loại và đánh dấu chương của video, mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn và tối ưu hóa nội dung trên nền tảng này.

Mirasol của Google có thể được sử dụng cho YouTube
Mirasol của Google có thể được sử dụng cho YouTube

Một phản ứng trái chiều từ cộng đồng AI

Thông báo về Mirasol đã gây ra một sự hoài nghi trong cộng đồng trí tuệ nhân tạo, với sự quan tâm và phấn khích đồng thời cũng có những hoài nghi và chỉ trích. Một số chuyên gia đánh giá cao tính linh hoạt và khả năng mở rộng của Mirasol, và hy vọng vào tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Leo Tronchon, một kỹ sư nghiên cứu ML tại Hugging Face, đã chia sẻ trên Twitter: “Rất thú vị khi thấy mô hình như Mirasol kết hợp nhiều phương thức hơn. Hiện chưa có nhiều mô hình mạnh mẽ sử dụng cả âm thanh và video. Sẽ thực sự hữu ích nếu có chúng trên [Hugging Face].”

Tuy nhiên, Gautam Sharda, một sinh viên khoa học máy tính tại Đại học Iowa, đã phát ngôn trên Twitter: “Có vẻ như không có mã, trọng lượng mô hình, dữ liệu đào tạo hoặc thậm chí là API. Tại sao không? Tôi rất muốn thấy họ thực sự phát hành thứ gì đó ngoài một bài báo nghiên cứu.”

Như vậy, dù Mirasol nhận được sự hưởng ứng tích cực từ một số chuyên gia, nhưng cũng có những ý kiến khác nhau trong cộng đồng, đặc biệt là về việc công bố mã nguồn mở và dữ liệu đào tạo. Điều này phản ánh sự đa dạng và phức tạp của quá trình nghiên cứu và triển khai công nghệ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Kết luận

Trong bài viết này, HieuAI đã thảo luận về sự đột phá của Mirasol của Google trong lĩnh vực hiểu biết về video AI. Mirasol không chỉ đạt được các tiêu chuẩn mới trong phân tích câu hỏi từ video, mà còn mang lại sự linh hoạt và khả năng xử lý cho các ứng dụng tương lai như trợ lý AI trên YouTube. Điều này mở ra cơ hội mới trong việc tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và cải thiện khả năng tương tác với nội dung video.

Mirasol đã vượt qua ranh giới hiểu biết về video AI và mở ra một tương lai hứa hẹn cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc tạo ra và tương tác với nội dung video trên Internet. Chúng ta đang chứng kiến sự tiến bộ đáng kể và sự phát triển không ngừng của công nghệ AI, và Mirasol là một minh chứng rõ ràng cho điều đó.

 

Similar Posts

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *