Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U002728, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Назва роботи ЕВОЛЮЦІЯ ТА АНАЛІЗ РОЗВИТКУ МУЛЬТИМОДАЛЬНИХ СИСТЕМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ Автор Kapiton A.Tyshсhenko D.Desiatko A.Lazorenko V.Kapiton A.Tyshshenko D.Desiatko A.Lazorenko V. Дата публікації 28-11-2024 Постачальник інформації Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Першоджерело https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3518 Видання Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Опис У статті розглянуто основні аспекти еволюції та проаналізовано розвиток мультимодальних систем штучного інтелекту. Визначено, що в сучасних реаліях штучний інтелект зазнав трансформаційного зсуву в бік охоплення мультимодальності у великих мовних моделях. Праналізовано шляхи вдосконалення великих мовних моделей за допомогою здатності обробляти і генерувати великий обсяг даних. Метою цього дослідження є аналіз вимог до розробки та впровадження мультимодальних систем штучного інтелекту. Дослджено етапи трансформації штучного інтелекту у напрямку мультимодальності іноваційного розвитку у великих мовних моделях. Розглянуто питання верифікації та взаємодії інформаційних систем з навколишнім світом. Визначено, що вони за своєю суттю є мультимодальними, багатокомпонентними. Проаналізлвано шляхи вдосконалення великих мовних моделей за допомогою здатності обробляти і генерувати різні модальності даних. Досліджено, що сучасні мультимодальні системи штучного інтелекту ефективно використовуються в різних галузях науки, освіти, еконміки та потребують подальшого розвитку та вдосконалення. Визначено, що внаслідок бурхливого розвитку інформаційних технологій та систем в різних спектрах життєдіяльності, ШІ переживає бурхливої модифікації, де особливої уваги заслуговують генеративні моделі, які стають все більш досконалими. Виконано огляд архітектури моделі AnyGPT, де модальності токенізуються в дискретні токени, на основі яких LLM виконує мультимодальне сприйняття та генерування в авторегресії. Визначено, що методологія, що лежить в основі AnyGPT, є багатокомпонентною, модель якої демонструє можливості на рівні зі спеціалізованими моделями в усіх протестованих модальностях оцінювання. Встановлено, що інструменти, призначені для виявлення об’єктів, згенерованих штучним інтелектом, перебувають у стані розвитку, та постійно модифікуються. Додано в НРАТ 2026-04-19 Закрити