انواع مختلف مدل های هوش مصنوعی و نحوه استفاده از آنها

همانطور که هوش مصنوعی (AI) به سرعت پیشرفت می کند، ابزارهایی مانند مدل های زبان بزرگ (LLM)، بینایی کامپیوتری و مدل های زبان بینایی در حال تغییر صنایع و حل مشکلات پیچیده هستند. امروزه، هوش مصنوعی به شرکت راه‌آهن BNSF ، یکی از بزرگ‌ترین شبکه‌های راه‌آهن باری آمریکای شمالی که 32500 مایل مسیر را پوشش می‌دهد، این امکان را می‌دهد تا در محوطه‌های بین‌وجهی خود قابلیت رصد در زمان واقعی را داشته باشد. این امکان پاسخگویی به سؤالات مهم را فراهم می کند: “در مرکز من چه چیزی وجود دارد، و به طور خاص در مرکز من کجاست؟”.

راه‌های زیادی برای استفاده از آخرین فناوری هوش مصنوعی وجود دارد، بنابراین این مقاله مروری بر مدل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌کند و نحوه آموزش، استقرار و استفاده از آنها در حوزه‌های مختلف را برجسته می‌کند. چه به دنبال استقرار مدل‌های هوش مصنوعی برای تولید یا تدارکات باشید ، درک مفاهیم اصلی و نحوه استفاده از این مدل‌ها برای استفاده از پتانسیل کامل هوش مصنوعی ضروری است. اگر قصد خرید دوربین پردازش تصویر ، دوربین صنعتی ، دوربین بینایی ماشین و سنسور پردازش تصویر را دارید کافیست به فروشگاه ایمیجین سورس مراجعه کنید.

مقدمه ای بر هوش مصنوعی و مدل های هوش مصنوعی

از فرزند، پدر و مادربزرگ خود بپرسید که آیا در مورد ChatGPT شنیده اند یا خیر، و احتمالاً پاسخ مثبت است. LLM ها مانند ChatGPT دنیا را به طوفان برده اند. LLM های محبوب بخشی از دسته ای از مدل ها به نام مدل های پایه هستند و بخشی از حوزه هوش مصنوعی مولد هستند.

هوش مصنوعی یک زمینه گسترده است که شامل الگوریتم‌های مختلفی است که برای موارد استفاده متنوع اعمال می‌شود. در اینجا یک مرور سریع از هوش مصنوعی، بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین ارائه شده است.

هوش مصنوعی: هوش مصنوعی به چیزهای مختلف زیادی در مورد هوش مصنوعی و روشی که الگوریتم‌های هوش مصنوعی به طور گسترده در طیف وسیعی از موارد استفاده اعمال می‌شوند، ارجاع می‌دهد. این شامل مواردی مانند بینایی کامپیوتر می شود. همچنین شامل یادگیری ماشین می شود. و شامل رشته های دیگری مانند پردازش زبان طبیعی، تشخیص خودکار گفتار (ASR)، یا هر نوع شاخه ای از یادگیری ماشینی است که در آن انواع مختلف داده های بدون ساختار پردازش می شود. هوش مصنوعی کلی‌ترین اصطلاح است و بیشتر در موقعیت‌هایی استفاده می‌شود که تحقیقات در آن انجام می‌شود و در مورد مفهوم کلی الگوریتم‌های ماشینی که هر روز قدرتمندتر می‌شوند. این به زیر رشته های مختلفی مانند بینایی کامپیوتر و NLP تقسیم می شود.

بینایی کامپیوتری: در حالی که NLP و LLMs فقط با متن (جملات، کلمات و تکه‌های کلمه) سروکار دارند، بینایی کامپیوتری با تصاویر و ویدئوها و همه آن برنامه‌های مختلف سروکار دارد. بینایی کامپیوتری توانایی کامپیوتر برای دیدن و درک دنیای فیزیکی است. با بینایی کامپیوتری، کامپیوترها می توانند شناسایی، تشخیص و تعیین موقعیت اشیا را بیاموزند.

یادگیری ماشینی: یادگیری ماشینی به طور خاص به انواع مختلفی از تکنیک هایی اشاره دارد که می توانید برای انتقال داده ها به پیش بینی ها استفاده کنید. این یک تنظیم بسیار تحت نظارت است که در آن از برچسب ها استفاده می کنید و از طریق خط لوله یادگیری ماشینی تکرار می کنید تا داده های خود را با برچسب ها و پیش بینی های خود تغییر دهید. این می تواند هم NLP و هم بینایی کامپیوتری را در بر بگیرد و به عنوان یک اصطلاح اغلب توسط پزشکانی که دست به کار هستند، به جای یک محیط دانشگاهی استفاده می شود.

انواع مختلف مدل های هوش مصنوعی

چارچوب های مختلف یادگیری ماشین

برای ساخت و بهینه سازی سیستم های هوش مصنوعی، چارچوب های آموزشی، واسطه ای و استقرار یادگیری ماشین وجود دارد. چارچوب‌های آموزشی جایی هستند که شما به مدل خود آموزش می‌دهید که چگونه یک مشکل را مدل‌سازی کند – آنها نسبت به سایر چارچوب‌ها بسیار سنگین‌تر هستند. چارچوب‌های استقرار جایی است که شما آن را در مرحله تولید قرار می‌دهید، بنابراین می‌تواند با سرعتی سریع استنتاج کند. چارچوب واسطه برای تبدیل بین این دو (آموزش و استقرار) استفاده می شود.

مدل هوش مصنوعی چیست؟

مدل‌های هوش مصنوعی مرزهای ممکن را کنار می‌زنند. مدل هوش مصنوعی یک ساختار ریاضی است که برای انجام وظایفی مانند طبقه بندی، پیش بینی یا تصمیم گیری بر اساس داده های ورودی طراحی شده است.

مدل‌های هوش مصنوعی با جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها ساخته می‌شوند، سپس مدل را آموزش می‌دهند تا الگوهایی را از آن بیاموزد. مدل‌های تخصصی، مانند مدل‌های مربوط به چت‌بات‌های خدمات مشتری یا تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده، مشکلات خاصی را برطرف می‌کنند. مدل‌های پایه به‌عنوان مدل‌های پایه همه‌منظوره عمل می‌کنند که از طریق تنظیم دقیق، می‌توانند به سرعت در مدل‌های تخصصی تطبیق داده شوند و با ایجاد دانش از قبل موجود به جای شروع از صفر، توسعه را تسریع کنند. شما می توانید یک مدل هوش مصنوعی را به عنوان سیستمی در نظر بگیرید که بر اساس حجم وسیعی از داده ها “فکر می کند” و ماشین ها را قادر می سازد مشکلات را حل کنند یا تجربیات کاربر را بهبود بخشند.

انواع مدل های هوش مصنوعی

مدل‌های هوش مصنوعی را می‌توان بر اساس نحوه یادگیری، وظایفی که انجام می‌دهند و کاربردهایشان به چند نوع دسته‌بندی کرد. مدل‌های بینایی رایانه‌ای برای کارهایی مانند زبان بینایی، تشخیص شی ، طبقه‌بندی، تشخیص نقطه کلید، تقسیم‌بندی نمونه و تقسیم‌بندی معنایی وجود دارد.

همچنین اندازه‌های مدل‌های مختلف زیادی وجود دارد، برای مثال مدل‌های نانو قطار برای تکرار سریع و استقرار محاسبات کم یا مدل‌های XL برای بالاترین سطح دقت. برخی از مدل‌های زبان بزرگ دارای قابلیت‌های بینایی هستند که به شما امکان می‌دهد درباره محتوای تصاویر سؤال بپرسید. LLMها مدل‌هایی هستند که بر روی حجم وسیعی از داده‌های متنی آموزش دیده‌اند و برای پردازش و پیش‌بینی الگوهای زبان طراحی شده‌اند و به آنها امکان می‌دهند پاسخ‌های زبانی انسان‌مانند را در طیف وسیعی از موضوعات تولید کنند.

مدل ها و نمونه های هوش مصنوعی را کشف کنید

از آنجایی که هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است، نگه داشتن مدل‌های پیشرفته می‌تواند چالشی باشد. مجموعه‌ای از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی را که طیف گسترده‌ای از قابلیت‌ها را در بر می‌گیرد، از پردازش زبان طبیعی گرفته تا بینایی و وظایف چندوجهی را کاوش کنید. در مورد ویژگی های منحصر به فرد هر مدل، بهبود عملکرد و برنامه های کاربردی بالقوه اطلاعات کسب کنید.

کلود 3

کلود 3 که در 4 مارس 2024 معرفی شد، یک خانواده از مدل‌های زبان بزرگ توسط Anthropic با قابلیت‌های بینایی است. Claude 3 پیشرفته‌ترین نسخه آن است که با GPT-4 OpenAI و Gemini گوگل رقابت می‌کند و در استدلال، کدنویسی و قابلیت‌های چند زبانه بهبود یافته است. Claude 3 در سه نسخه عرضه می شود: Opus، Sonnet و Haiku.

گروک 3

از شرکت هوش مصنوعی ایلان ماسک xAI، نسخه ای کمتر سانسور شده از دیگر LLM های اصلی ارائه شده است. Grok 3 در 17 فوریه 2025 راه اندازی شد و برای تقویت درک، حل مسئله و آگاهی زمینه ای طراحی شده است. قابلیت‌های استدلال پیشرفته را در خود جای داده و به کاربران امکان می‌دهد حالت «فکر کن» را برای حل مشکلات پیچیده درگیر کنند. علاوه بر این، xAI Grok 3 mini را معرفی کرد، نوعی که پاسخ‌های سریع‌تر را با برخی معاوضه‌های دقت ارائه می‌دهد.

DeepSeek R1

DeepSeek R1 یک مدل پیشرفته AI منبع باز است که توسط استارتاپ چینی DeepSeek توسعه یافته است که در ژانویه 2025 تحت مجوز MIT منتشر شد. این یک مدل استدلالی است که مسائل پیچیده را با تقسیم کردن آنها به مراحل حل می کند و برای تقویت استنتاج منطقی، استدلال ریاضی و حل مسائل بلادرنگ طراحی شده است.

ChatGPT

ChatGPT یک ربات چت هوش مصنوعی پیشرفته است که توسط OpenAI توسعه یافته است که از پردازش زبان طبیعی برای درک و ایجاد پاسخ های متنی شبیه انسان استفاده می کند. این مدل توسط مدل‌های ترانسفورماتور پیش‌آموزشی مولد OpenAI، که بر روی حجم وسیعی از داده‌های متنی برای کمک به وظایف مختلف، از جمله پاسخ‌گویی به سؤالات، تولید محتوا، خلاصه‌سازی اطلاعات و حتی کدنویسی آموزش داده شده‌اند، پشتیبانی می‌شود.

Mistral 7B

یک مدل زبان بزرگ توسعه یافته توسط Mistral AI ، که به دلیل معماری وزن باز و کارایی آن شناخته شده است. با 7 میلیارد پارامتر، برای انجام وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی، مانند تولید متن، خلاصه سازی و پاسخ به سؤال طراحی شده است، در حالی که از نظر محاسباتی کارآمدتر از مدل های بزرگتر است.

Gemini-2 Pro

از 5 فوریه 2025، Gemini 2.0 Pro برای همه در دسترس است. این پیشرفته‌ترین مدل هوش مصنوعی Google DeepMind است که برای برتری در کارهای کدنویسی و مدیریت سریع پیچیده طراحی شده است. این مدل از ورودی های چندوجهی، از جمله متن، تصویر، ویدئو و صدا پشتیبانی می کند و خروجی های مبتنی بر متن را ارائه می دهد. علاوه بر این، Gemini 2.0 Pro می تواند از ابزارهایی مانند جستجوی گوگل و اجرای کد استفاده کند.

لاما 3.2

Llama 3.2 Vision جدیدترین LLM چندوجهی منبع باز متا است که هم متن و هم تصاویر را پردازش می کند و قابلیت های تشخیص بصری و استدلال پیشرفته را امکان پذیر می کند. در سپتامبر 2024 منتشر شد و در دو اندازه موجود است: 11 میلیارد پارامتر و 90 میلیارد پارامتر. این شامل نسخه های سبک وزن است که برای کارکرد موثر بر روی سخت افزار موبایل طراحی شده اند.

لاما 4

مارک زاکربرگ، مدیرعامل شرکت Llama 4 در اواخر 29 ژانویه 2025 گفت که خانواده Llama 4 LLM متا “پیشرفت بزرگی در آموزش دارند.” او گفت که “بسیاری از موارد استفاده جدید را باز می کند”.

Llama 4 مدل زبان بزرگ آینده متا (LLM) است که انتظار می رود در سال 2025 عرضه شود. این مدل به عنوان یک “Omni-model” با قابلیت های چندوجهی طراحی شده است که به آن امکان می دهد انواع مختلف داده ها مانند متن و تصویر را به طور همزمان پردازش و تفسیر کند. علاوه بر این، Llama 4 دارای ویژگی های عاملی است که به آن اجازه می دهد وظایف را به طور مستقل بر اساس ورودی های کاربر انجام دهد.

Qwen 2.5 VL

Qwen-VL یک LMM است که توسط Alibaba Cloud توسعه یافته است. Qwen-VL تصاویر، متن و کادرهای محدود کننده را به عنوان ورودی می پذیرد. این مدل می‌تواند متن و جعبه‌های مرزبندی را خروجی دهد. Qwen-VL به طور طبیعی از مکالمه انگلیسی، چینی و چند زبانه پشتیبانی می کند. Qwen 2.5 VL یک مدل زبان بینایی است که یک تصویر و یک پیام متنی اختیاری را می پذیرد.

ماگما

ماگما یک مدل پایه است که توسط مایکروسافت برای عوامل هوش مصنوعی چندوجهی توسعه یافته است، که قادر به مدیریت هر دو محیط مجازی و دنیای واقعی است. در کارهایی مانند درک تصویر و ویدیو، دستکاری رباتیک، و ناوبری رابط کاربری، با توانایی تولید برنامه‌ها و اقدامات بصری مبتنی بر هدف، برتر است. معماری Magma شامل پیش‌آموزش مقیاس‌پذیر از ویدیوهای بدون برچسب است که توانایی تعمیم آن را برای کاربردهای دنیای واقعی افزایش می‌دهد.

انواع مختلف مدل های هوش مصنوعی

OpenAI o3-mini

OpenAI o3-mini یک LLM تخصصی است که برای افزایش قابلیت های استدلال، به ویژه در برنامه های STEM طراحی شده است. o3-mini که در 31 ژانویه 2025 منتشر شد، عملکرد بهبود یافته ای را در کارهایی مانند ریاضیات، کدنویسی و حل مسائل علمی ارائه می دهد، در حالی که مقرون به صرفه بودن و کاهش تاخیر را در مقایسه با نسخه قبلی خود، o1-mini، حفظ می کند.

YOLOV12

YOLOv12 که در 18 فوریه 2025 منتشر شد، یک معماری مدل بینایی کامپیوتری پیشرفته است. YOLOv12 توسط محققان Yunjie Tian، Qixiang Ye، David Doermann ساخته شد. YOLOv12 یک پیاده سازی متن باز همراه دارد که می توانید از آن برای تنظیم دقیق مدل ها استفاده کنید. این مدل زمانی که بر روی مجموعه داده مایکروسافت COCO محک زده می شود، به تاخیر کمتر و mAP بالاتری دست می یابد.

مدل هر چیزی را بخش بندی کنید

Segment Anything (SAM) یک مدل تقسیم‌بندی تصویر است که توسط Meta Research ساخته شده است که در آوریل 2023 منتشر شد و قادر به تقسیم‌بندی عکس صفر است. با استفاده از SAM، می‌توانید ماسک‌های تقسیم‌بندی را برای تمام اشیاء موجود در یک تصویر که مدل می‌تواند پیدا کند، یا ماسک‌هایی برای اشیایی که با یک اعلان متن ارائه شده مواجه می‌شوند، ایجاد کنید. SAM دارای قابلیت شلیک صفر قوی است، به این معنی که می تواند اشیاء ناشناخته را بدون آموزش بیشتر بخش بندی کند. این مزیت بزرگی را نسبت به سایر مدل‌های تقسیم‌بندی که ممکن است برای استفاده‌های مختلف نیاز به تنظیم دقیق داشته باشند، به SAM می‌دهد. مجموعه داده ای که SAM بر روی آن آموزش داده شده است شامل بیش از یک میلیارد ماسک تصویر و 11 میلیون تصویر است. نحوه استفاده از مدل Segment Anything را بیاموزید .

مدل Segment Anything 2

Segment Anything 2 (SAM 2) یک مدل تقسیم‌بندی تصویر و ویدیوی بلادرنگ است. SAM 2 هم روی تصاویر و هم روی ویدیوها کار می کند. از طرف دیگر، نسخه قبلی SAM به صراحت برای استفاده در تصاویر ساخته شده بود.

مدل تخمین پوس YOLOv8

مدل تخمین پوز YOLOv8 به شما امکان می دهد نقاط کلیدی یک تصویر را تشخیص دهید. تشخیص نقطه کلید به شما امکان می دهد نقاط خاصی را روی یک تصویر شناسایی کنید. به عنوان مثال، شما می توانید جهت گیری یک قطعه را در خط مونتاژ با تشخیص نقطه کلید شناسایی کنید. این قابلیت می تواند برای اطمینان از درستی جهت گیری قطعه قبل از حرکت به مرحله بعدی در فرآیند مونتاژ استفاده شود. می‌توانید از تشخیص نقطه کلید برای شناسایی نقاط کلیدی روی یک بازوی روباتیک برای اندازه‌گیری پاکت دستگاه استفاده کنید. در نهایت، یک مورد استفاده رایج  ، تخمین وضعیت انسانی است که در برنامه های ورزشی یا ارگونومی ایستگاه های کاری کارخانه مفید است.

قطعه بندی نمونه YOLOv8

YOLOv8 برای سرعت بهینه شده است. مدل پیشرفته YOLOv8 ، ایجاد شده توسط Ultralytics، توسعه دهندگان YOLOv5. در 10 ژانویه 2023 راه‌اندازی شد و با پشتیبانی از وظایف تقسیم‌بندی نمونه ارائه شد . پس از شناسایی اشیا، YOLOv8 ماسک‌های تقسیم‌بندی سطح پیکسل را برای هر شی شناسایی شده ایجاد می‌کند و اجازه می‌دهد تا مرزهای دقیق شی را تعیین کند.

YOLOv9

کمک های اصلی YOLOv9 عملکرد و کارایی آن، استفاده از PGI و استفاده از عملکردهای برگشت پذیر است. YOLOv9 یک معماری مدل تشخیص شی است که در 21 فوریه 2024 توسط Chien-Yao Wang، I-Hau Yeh و Hong-Yuan Mark Liao منتشر شد. در اینجا نحوه آموزش YOLOv9 بر روی یک مجموعه داده سفارشی آورده شده است . YOLOv9 دو معماری جدید را معرفی کرد: YOLOv9 و شبکه تجمیع لایه کارآمد عمومی (GELAN).

GroundingDINO

Grounding DINO یک مدل تشخیص شی شات صفر است که با ترکیب آشکارساز DINO مبتنی بر ترانسفورماتور و پیش‌آموزش زمینی ساخته شده است. Grounding DINO در تشخیص شی شات صفر به خوبی عمل می کند، جایی که بدون آموزش مستقیم روی این مجموعه داده ها، عملکرد چشمگیری در COCO و LVIS به دست می آورد. این ابزار قدرتمندی برای وظایف زبان بینایی است و به طور گسترده برای ارجاع درک عبارات استفاده می‌شود، جایی که کاربران می‌توانند اشیاء را در یک تصویر برجسته یا توصیف کنند و در ازای آن تشخیص دقیقی دریافت کنند.

YOLOWworld

YOLO-World که در مقاله تحقیقاتی ” YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection ” معرفی شده است، با نشان دادن اینکه آشکارسازهای سبک وزن، مانند آنهایی که از سری YOLO، می توانند به عملکرد واژگان باز قوی دست یابند، پیشرفت قابل توجهی را در زمینه تشخیص اشیا با واژگان باز نشان می دهد. این امر به ویژه برای برنامه های کاربردی دنیای واقعی که در آن کارایی و سرعت بسیار مهم است، مانند برنامه های لبه، قابل توجه است.

PaliGemma

PaliGemma که در  رویداد Google I/O 2024 منتشر شد ، یک مدل ترکیبی چندوجهی بر اساس دو مدل دیگر از تحقیقات گوگل است: SigLIP، یک مدل ویژن، و Gemma، یک مدل زبان بزرگ، به این معنی که این مدل ترکیبی از رمزگشای ترانسفورماتور و یک رمزگذار تصویر Vision Transformer است. هم تصویر و هم متن را به عنوان ورودی می گیرد و متن را به عنوان خروجی تولید می کند و از چندین زبان پشتیبانی می کند. برخلاف سایر VLM ها که با تشخیص و تقسیم بندی اشیا مشکل داشتند، PaliGemma دارای طیف گسترده ای از توانایی ها است که با قابلیت تنظیم دقیق برای عملکرد بهتر در وظایف خاص همراه است.

GPT-4o

GPT-4o سومین نسخه اصلی OpenAI از GPT-4 است که قابلیت های GPT-4 را با Vision گسترش می دهد. مدل جدید منتشر شده قادر است هنگام استفاده از رابط ChatGPT، به صورت یکپارچه و بدون درز با کاربر صحبت کند، ببیند و با آن تعامل داشته باشد.

Tesseract

Tesseract که در ابتدا توسط Hewlett Packard (HP) بین سال‌های 1984 و 1994 توسعه یافت، یک موتور و پروژه OCR بسیار محبوب است که اکنون عمدتاً توسط Google به صورت منبع باز توسعه یافته است. برای استخراج متن از تصاویر یا اسناد اسکن شده استفاده می شود و به ویژه برای تشخیص متن چاپ شده به زبان های مختلف موثر است.

YOLOv11

YOLOv11 آخرین تکرار از سری مدل‌های تشخیص شی در زمان واقعی YOLO (شما فقط یک بار نگاه می‌کنید) است که توسط Ultralytics توسعه یافته است. YOLOv11 از تشخیص شی، تقسیم بندی، طبقه بندی، تشخیص نقطه کلیدی و تشخیص جعبه مرزی گرا (OBB) پشتیبانی می کند. YOLOv11 بلوک های C3k2 (Cross Stage Partial با اندازه هسته 2)، SPPF (Spatial Pyramid Pooling – Fast) و C2PSA (Block Convolutional with Parallel Spatial Attention) را معرفی می کند. این تکنیک‌های جدید استخراج ویژگی‌ها را پیش می‌برند و دقت مدل را بهبود می‌بخشند که نسل YOLO مدل‌های بهتر را برای موارد استفاده تشخیص اشیا در زمان واقعی ادامه می‌دهد.

دتکترون 2

Detectron2 یک باغ وحش مدل بینایی کامپیوتری است که توسط گروه تحقیقاتی FAIR Facebook AI در PyTorch نوشته شده است. Detectron2 شامل تمام مدل‌هایی است که در Detectron اصلی موجود بودند، مانند Faster R-CNN، Mask R-CNN، RetinaNet، و DensePose و همچنین برخی از مدل‌های جدیدتر از جمله Cascade R-CNN، Panoptic FPN، و TensorMask. شما می توانید از Detectron2 برای تشخیص نقاط کلیدی، تشخیص اشیا و تقسیم بندی معنایی استفاده کنید. Detectron2 مجموعه داده ها را در قالب COCO JSON ثبت می کند.

MediaPipe

MediaPipe برای اولین بار در کنفرانس Google I/O در سال 2023 منتشر شد و یک چارچوب متن باز است که توسط گوگل برای ساخت برنامه‌های چند پلتفرمی با کارایی بالا که شامل پردازش محتوای چندرسانه‌ای مانند تصاویر، ویدئو و صدا می‌شود، توسعه یافته است. این شامل چندین مدل از پیش آموزش دیده برای کارهای مختلف مانند تشخیص ژست دست، تخمین ژست و تقسیم بندی تصویر است.

فلورانس-2

Florence-2 ، یک مدل بینایی چندوجهی دارای مجوز MIT که توسط Microsoft Research منتشر شده است، از تولید شرح تصاویر با درجات مختلف غنی پشتیبانی می کند. این مدل قابلیت‌های قوی صفر شات و تنظیم دقیق را در کارهایی مانند زیرنویس، تشخیص شی، زمین‌بندی و تقسیم‌بندی نشان می‌دهد. علیرغم اندازه کوچک آن، نتایجی همتراز با مدل های چند برابر بزرگتر مانند Kosmos-2 به دست می آورد. قدرت این مدل نه در معماری پیچیده، بلکه در مجموعه داده های FLD-5B در مقیاس بزرگ است که از 126 میلیون تصویر و 5.4 میلیارد حاشیه نویسی بصری جامع تشکیل شده است.

4M: مدل سازی انبوه چندوجهی ماسک شده

4M: Massively Multimodal Masked Modeling که توسط اپل در سال 2024 منتشر شد، به چالش‌های حیاتی در مدل‌های بینایی می‌پردازد که به طور سنتی بسیار تخصصی و محدود به یک روش و کار واحد بوده‌اند. معماری 4M یک طرح آموزشی چندوجهی را معرفی می‌کند که از یک رمزگذار-رمزگشا ترانسفورماتور یکپارچه با هدف مدل‌سازی پوشانده شده در میان مدالیته‌های ورودی/خروجی متنوعی مانند متن، تصاویر، داده‌های هندسی و معنایی و همچنین نقشه‌های ویژگی شبکه عصبی استفاده می‌کند. 4M می‌تواند طیف گسترده‌ای از وظایف بینایی را به‌طور یکپارچه انجام دهد، در تنظیم دقیق کارهای نادیده یا روش‌های ورودی جدید برتری داشته باشد و به عنوان یک مدل تولیدی مشروط به روش‌های دلخواه عمل کند.

EasyOCR

EasyOCR یک بسته OCR پایتون برای تشخیص و تشخیص متن در تصاویر است. بر اساس PyTorch، بر سهولت استفاده و گستره وسیع زبان‌های آن تمرکز دارد و از بیش از 80 زبان از جمله انگلیسی پشتیبانی می‌کند و گهگاه زبان‌های جدیدی به آن اضافه می‌شود. همچنین دارای قابلیت آموزش و استفاده از یک مدل تشخیص و تشخیص آموزش دیده سفارشی است.

مدل های از پیش آموزش دیده انویدیا

مدل‌های هوش مصنوعی پیش‌آموزش‌شده NVIDIA  مجموعه‌ای از بیش از ۶۰۰ مدل بسیار دقیق هستند که توسط محققان و مهندسان NVIDIA با استفاده از مجموعه داده‌های عمومی و اختصاصی نماینده برای کارهای خاص دامنه ساخته شده‌اند.

معماری‌های پیشرفته‌تر مدل‌های بینایی رایانه را کاوش کنید که فوراً برای آموزش با مجموعه داده سفارشی شما قابل استفاده است.

نحوه استفاده از مدل های هوش مصنوعی

مدل‌های هوش مصنوعی باعث ایجاد تغییرات واقعی در دنیای واقعی می‌شوند  . نرم‌افزار بینایی رایانه برای بررسی انطباق برچسب، پیگیری اجرای فرآیند، نظارت بر ترافیک و بهینه‌سازی ردپای انبار استفاده می‌شود. به عنوان یک مثال، یک مشتری تولید خودرو  با تشخیص خودکار عیوب در خط تولید خود، 8 میلیون دلار صرفه جویی کرد.

برای استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی، باید داده‌ها را جمع‌آوری کنید، داده‌های خود را برچسب‌گذاری کنید، یک مدل را آموزش دهید و آن را به کار بگیرید. ایمیجین سورس یک پلت فرم جامع از ابزارهای هوش مصنوعی بصری برای ساده کردن استقرار مدل و بهبود عملکرد برای موارد استفاده خاص ارائه می دهد. با دنبال کردن این مراحل شروع کنید:

1. تصاویر مرتبط را جمع آوری کنید و آنها را برای کار برچسب گذاری کنید.
2. مجموعه داده برچسب گذاری شده خود را در پلتفرم آپلود کنید.
3. برای بهینه سازی مجموعه داده خود از ابزارهای افزایش داده و پیش پردازش استفاده کنید.
4. از بین مدل‌های موجود انتخاب کنید یا از AutoML  برای آموزش داده‌های خود استفاده کنید.
5. پس از آموزش، مدل را برای استقرار در پلتفرم دلخواه خود صادر کنید یا آن را در برنامه خود ادغام کنید.

اهمیت مدل های هوش مصنوعی در فناوری

مدل‌های هوش مصنوعی با پردازش داده‌های ورودی و استخراج آن‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری برای شناسایی الگوها و همبستگی‌ها در مجموعه‌های داده عظیم کار می‌کنند. فرآیند ساخت و آموزش یک مدل هوش مصنوعی معمولاً شامل مراحل زیر است:

بهره وری و اتوماسیون وظایف: اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی فناوری ها و الگوریتم های هوش مصنوعی را برای حذف کارهای تکراری ترکیب می کند. هوش مصنوعی در جریان کار ادغام شده است تا وظایفی مانند ورود داده ها، تولید گزارش و درخواست های خدمات مشتری را ساده کند و زمان را برای کارهای استراتژیک و خلاقانه تر آزاد کند. مدل‌های هوش مصنوعی همچنین به شرکت‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهند تا فرآیندهای خود را بهینه کنند و در زمان و منابع مالی صرفه‌جویی کنند.
تجربه مشتری: مدل های هوش مصنوعی می توانند تجربه مشتری را با ارائه مدیریت موثر و به موقع ارتباط با مشتری بهبود بخشند. الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی می‌توانند رفتار و ترجیحات مشتری را تجزیه و تحلیل کنند تا به کسب‌وکارها توصیه‌های مناسب و چت ربات‌های هوش مصنوعی را برای پشتیبانی مشتری ارائه دهند.
شخصی‌سازی: مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به کسب‌وکارها کمک کنند تا استراتژی‌های فروش و بازاریابی خود را شخصی‌سازی کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم زیادی از داده‌های مشتری مانند فعالیت وب، سابقه خرید، تعاملات رسانه‌های اجتماعی و موارد دیگر را تجزیه و تحلیل کنند. بازاریابان می توانند کمپین های تبلیغاتی هدفمند ایجاد کنند و محصولات و خدماتی را پیشنهاد کنند که برای مشتریان جذاب باشد. علاوه بر این، تیم های فروشندگان می توانند با استفاده از ابزارهای فروش مبتنی بر هوش مصنوعی، سرنخ های خود را اولویت بندی کرده و روند فروش آینده را پیش بینی کنند.
تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: مدل‌های هوش مصنوعی به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا به سرعت مجموعه‌های داده‌ای عظیم را تجزیه و تحلیل کنند تا الگوها و روندهایی را که تحلیلگران انسانی ممکن است نادیده بگیرند، شناسایی کنند. این مدل‌ها همچنین به کسب‌وکارها اجازه می‌دهند تا بینش‌ها و پیش‌بینی‌هایی را در زمان واقعی ایجاد کنند تا بتوانند استراتژی‌های خود را بر اساس توصیه‌های هوش مصنوعی تنظیم کنند.
حمل و نقل: مدل های هوش مصنوعی می توانند الگوهای ترافیک را تجزیه و تحلیل کنند و زمان بندی سیگنال را بهینه کنند، که می تواند به بهبود جریان ترافیک و کاهش ازدحام کمک کند. خودروهای خودران که با دید کامپیوتری پیشرفته و مدل‌های یادگیری عمیق طراحی شده‌اند نیز برای متحول کردن حمل‌ونقل، کاهش تصادفات و بهینه‌سازی جریان ترافیک طراحی شده‌اند.
مراقبت های بهداشتی: در مراقبت های بهداشتی، مدل های هوش مصنوعی تشخیص پزشکی، کشف دارو و ارائه مراقبت از بیمار را بهبود می بخشد. به عنوان مثال، الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند داده های تصویربرداری پزشکی مانند اشعه ایکس، ام آر آی و سی تی اسکن را تجزیه و تحلیل کنند و به متخصصان مراقبت های بهداشتی کمک کنند تا بیماران را به طور دقیق و کارآمد تشخیص دهند. ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی همچنین می توانند بیماران را از راه دور نظارت کنند و به آنها اجازه می دهند مداخله مناسب را در زمان مناسب ارائه دهند.

چگونه بهینه‌سازی مدل و بهترین شیوه‌های استقرار، پیاده‌سازی هوش مصنوعی را بهبود می‌بخشند؟

استقرار موفق مدل هوش مصنوعی نیازمند تکنیک‌های بهینه‌سازی پیچیده و چارچوب‌های عملیاتی قوی است که عملکرد قابل اعتماد را تضمین می‌کنند و در عین حال هزینه‌های محاسباتی را مدیریت کرده و استانداردهای امنیتی را در طول چرخه عمر مدل حفظ می‌کنند.