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              OmModel多模態預訓練大模型

              多模態預訓練大模型(OmModel)是基于大規模自監督學習的多模態人工智能算法,融合語言和視覺模態理解,實現下一代認知域人工智能應用場景落地。已完成基于行業的億級圖片、萬級視頻、十億級圖文大規模預訓練,實現用更小的標注樣本數量,融合更多的模態信息,獲得更為準確的AI模型,性能國際先進。

              核心能力
              • Om-PLM文本語義理解AI算法查看詳情

                Om-PLM文本語義理解AI算法
                基于聯匯自主研發的自監督學習的語言大模型,通過對于行業數據進行無監督自學習,更好的理解行業術語和專業語法信息,從而解決了行業文本深度語義理解、小樣本學習等重點難題。  

              • Om-DOF視覺異常檢測技術查看詳情

                 

                Om-DOF視覺異常檢測技術
                新一代無監督異常檢測系統,在沒有任何異常樣本的情況下,只對正常數據進行建模即可實現異常檢測,并且支持后期以半監督的方式持續提高檢測的準確性。  

              • Om-VQL視覺語言AI算法查看詳情

                 

                Om-VQL視覺語言AI算法
                新一代認知視覺目標識別系統,通過VQL對于圖像中的行為屬性進行精確的定義和識別,解決了長尾目標識別、小樣本識別、語義目標識別等眾多世界級難題。  

              技術特性

              多模態大模型

              基于大規模自監督學習技術,已經完成在在上億圖片、數萬小時視頻和50億字符上的大規模多模態數據,具有強大多模態認知理解能力。


              小樣本學習能力

              利用多模態協同學習算法,實現基于入門級別標注數據進行快速AI建模,降低人工智能算法的擁有成本。


              多模態融合技術

              通過收到信息算法進行多模態學習,從向量空間融合各類模態數據,實現多媒體場景下信息融合分析、關聯檢索、異常發現等核心技術。

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