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Maya: Conectando Lenguaje e Imágenes

Maya conecta imágenes y texto entre idiomas para una mejor comprensión.

Nahid Alam, Karthik Reddy Kanjula, Surya Guthikonda, Timothy Chung, Bala Krishna S Vegesna, Abhipsha Das, Anthony Susevski, Ryan Sze-Yin Chan, S M Iftekhar Uddin, Shayekh Bin Islam, Roshan Santhosh, Snegha A, Drishti Sharma, Chen Liu, Isha Chaturvedi, Genta Indra Winata, Ashvanth. S, Snehanshu Mukherjee, Alham Fikri Aji

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Maya: La IA de Lenguaje Maya: La IA de Lenguaje Vision comunicación global. Maya combina idiomas e imágenes para la
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En nuestro mundo, las máquinas se están volviendo más listas cada día. Una de las áreas emocionantes de desarrollo es enseñar a las máquinas a entender tanto Imágenes como palabras. Aquí es donde entra Maya, mostrando lo que puede hacer con Idiomas y visuales. Piensa en Maya como un robot útil que no solo puede leer, sino que también puede mirar imágenes y entenderlas en diferentes idiomas.

El desafío de las barreras lingüísticas

La mayoría de los modelos fancy que entienden imágenes y palabras están diseñados para idiomas muy hablados, como el inglés. Esto deja fuera a mucha gente que habla idiomas menos comunes. Es como tener un café súper genial, pero solo un par de personas pueden entrar porque no saben la contraseña secreta. Este es un gran problema si queremos que todos disfruten de los beneficios de la tecnología avanzada.

Lo que hace Maya

Maya tiene como objetivo cerrar esta brecha. Está diseñada para trabajar con ocho idiomas, haciéndola más amigable para más personas. Esto significa que Maya puede tomar una foto, mirarla y también leer texto para dar respuestas inteligentes, todo mientras respeta el idioma y la cultura. Es como pedirle ayuda a un amigo Multilingüe cuando estás en un país extranjero.

Creando un mejor conjunto de datos

Para crear a Maya, los desarrolladores construyeron un conjunto de datos especial. Imagina una gigantesca biblioteca llena de libros, pero estos libros tienen imágenes y subtítulos en ocho idiomas diferentes. Es una mezcla de visuales geniales y palabras escritas para entrenar a Maya. El equipo se aseguró de que esta biblioteca no solo fuera grande, sino también limpia. Eliminó cualquier contenido dañino o cruel porque nadie quiere un robot que haya aprendido de malos ejemplos.

Manteniéndolo seguro y limpio

Los desarrolladores tomaron medidas adicionales para asegurar que el conjunto de datos estuviera libre de toxicidad. Usaron herramientas especiales para escanear las imágenes y subtítulos en busca de cualquier cosa que pudiera considerarse ofensiva o dañina. Esto significó que podían concentrarse en aprender sin adquirir malos hábitos. Así como comer tus verduras te hace fuerte, un conjunto de datos limpio hace que Maya sea inteligente.

Entrenando a Maya

Maya fue entrenada usando computadoras potentes, como si tuviera un súper cerebro para asimilar toda esta información rápidamente. A medida que Maya aprendía, practicaba traduciendo textos y entendiendo imágenes. El proceso tomó bastante tiempo, pero al final, se convirtió en una buena oyente, capaz de responder preguntas sobre lo que ve.

Cómo funciona Maya

El cerebro de Maya está compuesto por dos partes: una parte de lenguaje y una parte de visión. La parte del lenguaje ayuda a responder preguntas y comprender texto, mientras que la parte de visión mira imágenes y averigua qué muestran. Juntas, forman un equipo perfecto, como la mantequilla de maní y la jalea.

Probando las habilidades de Maya

Una vez entrenada, se puso a prueba a Maya. Al hacerle preguntas y mostrarle varias imágenes, los desarrolladores pudieron ver qué tan bien respondía. Era como un estudiante tomando un examen final después de un largo año escolar. Con sus resultados, podían ver dónde sobresalía y dónde necesitaba un poco más de práctica.

Un modelo multilingüe para muchos usos

Maya no es solo para diversión; tiene aplicaciones en el mundo real. Imagina un turista en un país extranjero que se encuentra con un cartel escrito en un idioma que no entiende. Con Maya, podría tomar una foto del cartel y obtener una traducción. O piensa en estudiantes aprendiendo sobre diferentes culturas a través de imágenes, con Maya brindando ideas inteligentes sobre lo que ven.

Mirando el rendimiento de Maya

En las pruebas, Maya tuvo un rendimiento impresionante. Aunque enfrentó algunos desafíos, manejó las preguntas y fotos bien, demostrando que era una herramienta confiable para entender visuales y texto. Como un buen estudiante, Maya aprendió de sus errores y mejoró con el tiempo.

Qué hace a Maya única

La capacidad de Maya de trabajar en múltiples idiomas, entender diferencias culturales y filtrar contenido dañino la distingue en el mundo tecnológico. Mientras que otros pueden enfocarse solo en el inglés e ignorar a los demás, Maya abre los brazos para incluir a una audiencia más amplia. Esta inclusividad no es solo un buen detalle; es esencial para que la tecnología sea accesible para todos.

Mejoras futuras

Por genial que sea Maya ahora mismo, siempre hay espacio para mejorar. Los desarrolladores están buscando maneras de hacerla aún mejor. Quieren ampliar los idiomas que puede entender y refinar su habilidad para manejar preguntas más complejas. Con un poco de amor y cuidado, Maya puede crecer para ser aún más inteligente y útil.

Conclusión

Maya está cambiando las reglas del juego al combinar la comprensión visual y textual en un modelo multilingüe. Con su énfasis en la seguridad, sensibilidad cultural y accesibilidad, Maya está allanando el camino para un futuro tecnológico que atiende a todos, sin importar qué idioma hablen. Es como tener un traductor, un guía y un amigo, todo en uno, haciendo del mundo un lugar más conectado y amigable.

Fuente original

Título: Maya: An Instruction Finetuned Multilingual Multimodal Model

Resumen: The rapid development of large Vision-Language Models (VLMs) has led to impressive results on academic benchmarks, primarily in widely spoken languages. However, significant gaps remain in the ability of current VLMs to handle low-resource languages and varied cultural contexts, largely due to a lack of high-quality, diverse, and safety-vetted data. Consequently, these models often struggle to understand low-resource languages and cultural nuances in a manner free from toxicity. To address these limitations, we introduce Maya, an open-source Multimodal Multilingual model. Our contributions are threefold: 1) a multilingual image-text pretraining dataset in eight languages, based on the LLaVA pretraining dataset; 2) a thorough analysis of toxicity within the LLaVA dataset, followed by the creation of a novel toxicity-free version across eight languages; and 3) a multilingual image-text model supporting these languages, enhancing cultural and linguistic comprehension in vision-language tasks. Code available at https://github.com/nahidalam/maya.

Autores: Nahid Alam, Karthik Reddy Kanjula, Surya Guthikonda, Timothy Chung, Bala Krishna S Vegesna, Abhipsha Das, Anthony Susevski, Ryan Sze-Yin Chan, S M Iftekhar Uddin, Shayekh Bin Islam, Roshan Santhosh, Snegha A, Drishti Sharma, Chen Liu, Isha Chaturvedi, Genta Indra Winata, Ashvanth. S, Snehanshu Mukherjee, Alham Fikri Aji

Última actualización: 2024-12-09 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2412.07112

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.07112

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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