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# Informatica # Visione artificiale e riconoscimento di modelli # Calcolo e linguaggio

Maya: Unire Lingua e Immagini

Maya collega immagini e testo tra le lingue per una comprensione migliore.

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: L'AI per la Lingua Maya: L'AI per la Lingua Visiva comunicare a livello globale. Maya mescola lingue e immagini per
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Nel nostro mondo, le macchine diventano più intelligenti ogni giorno. Una delle aree di sviluppo più interessanti è insegnare alle macchine a capire sia le Immagini che le parole. Qui entra in gioco Maya, che mostra cosa può fare con le lingue e le immagini. Pensa a Maya come a un robot utile che non solo può leggere, ma può anche guardare le immagini e capirle in diverse lingue.

La Sfida delle Barriere Linguistiche

La maggior parte dei modelli fighi che capiscono immagini e parole è progettata per lingue ampiamente parlate, come l'inglese. Questo esclude molte persone che parlano lingue meno comuni. È come avere un caffè super cool, ma solo poche persone possono entrarci perché non conoscono la password segreta. Questo è un grosso problema se vogliamo che tutti possano godere dei benefici della tecnologia avanzata.

Cosa Fa Maya

Maya mira a colmare questo divario. È progettata per lavorare con otto lingue, rendendola più amichevole per più persone. Questo significa che Maya può prendere un’immagine, guardarla e anche leggere del testo per dare risposte intelligenti, tutto mentre rispetta la Lingua e la cultura. È come chiedere aiuto a un amico Multilingue quando ti trovi in un paese straniero.

Costruire un Dataset Migliore

Per creare Maya, gli sviluppatori hanno costruito un dataset speciale. Immagina una gigantesca biblioteca piena di libri, ma questi libri hanno immagini e didascalie in otto lingue diverse. È un mix di immagini fighissime e parole scritte per addestrare Maya. Il team si è assicurato che questa biblioteca fosse non solo grande ma anche pulita. Hanno rimosso qualsiasi contenuto dannoso o cattivo perché nessuno vuole un robot che ha imparato da cattivi esempi.

Tenere Tutto Sicuro e Pulito

Gli sviluppatori hanno preso misure extra per assicurarsi che il dataset fosse privo di tossicità. Hanno usato strumenti speciali per esaminare le immagini e le didascalie per qualsiasi cosa che potesse essere considerata offensiva o dannosa. Questo significava che potevano concentrarsi sull'apprendimento senza raccogliere brutte abitudini. Proprio come mangiare le verdure ti rende forte, un dataset pulito rende Maya intelligente.

Addestrare Maya

Maya è stata addestrata usando computer potenti, un po' come avere un super cervello per apprendere tutte queste informazioni velocemente. Man mano che Maya imparava, esercitava la traduzione di testi e la comprensione delle immagini. Il processo ha preso un bel po' di tempo, ma alla fine è diventata un'ottima ascoltatrice, capace di rispondere a domande su ciò che vede.

Come Funziona Maya

Il cervello di Maya è composto da due parti: una parte linguistica e una parte visiva. La parte linguistica aiuta a rispondere a domande e a comprendere il testo, mentre la parte visiva guarda le immagini e capisce cosa mostrano. Insieme, formano una squadra perfetta, proprio come burro di arachidi e gelatina.

Testare le Abilità di Maya

Una volta addestrata, Maya è stata messa alla prova. Chiedendo a Maya domande e mostrandole varie immagini, gli sviluppatori potevano vedere quanto bene rispondeva. Era come se un alunno stesse facendo un esame finale dopo un lungo anno scolastico. Con i suoi risultati, potevano vedere dove eccelleva e dove aveva bisogno di un po' più di pratica.

Un Modello Multilingue per Molti Us

Maya non è solo per divertimento; ha applicazioni nel mondo reale. Immagina un turista in un paese straniero che incontra un cartello scritto in una lingua che non capisce. Con Maya, potrebbe scattare una foto del cartello e ottenere una traduzione. O pensa agli studenti che imparano su culture diverse attraverso le immagini, con Maya che fornisce intuizioni intelligenti su ciò che vedono.

Guardare le Prestazioni di Maya

Nei test, Maya ha fatto molto bene. Anche se ha affrontato alcune sfide, ha gestito bene le domande e le foto, dimostrando di essere uno strumento affidabile per comprendere immagini e testo. Proprio come un buon studente, Maya ha imparato dai suoi errori e ha migliorato nel tempo.

Cosa Rende Maya Unica

La capacità di Maya di lavorare in più lingue, comprendere le differenze culturali e filtrare contenuti dannosi la distingue nel mondo della tecnologia. Mentre altri potrebbero concentrarsi solo sull'inglese e ignorare tutti gli altri, Maya apre le braccia per includere un pubblico più ampio. Questa inclusività non è solo una bella cosa; è essenziale affinché la tecnologia sia accessibile a tutti.

Miglioramenti Futuri

Per quanto Maya sia figa adesso, c'è sempre spazio per migliorare. Gli sviluppatori stanno cercando modi per renderla ancora migliore. Vogliono espandere le lingue che può comprendere e affinare la sua capacità di gestire domande più complesse. Con un po' di amore e cura, Maya può crescere per diventare ancora più intelligente e utile.

Conclusione

Maya sta cambiando le regole del gioco combinando la comprensione visiva e testuale in un modello multilingue. Con il suo focus sulla sicurezza, sensibilità culturale e accessibilità, Maya sta aprendo la strada a un futuro tecnologico che si rivolge a tutti, indipendentemente dalla lingua che parlano. È come avere un traduttore, una guida e un amico, tutto in uno, per rendere il mondo un posto più connesso e amichevole.

Fonte originale

Titolo: Maya: An Instruction Finetuned Multilingual Multimodal Model

Estratto: 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.

Autori: 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

Ultimo aggiornamento: 2024-12-09 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2412.07112

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

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

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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