Arsitéktur anu kalebet téks salaku salah sahiji modalitasna tiasa kéngingkeun rupa-rupa pangaweruh akal sehat tina data Internét, anu nyababkeun generalisasi anu langkung saé dina modalitas data rendah. Kami ngenalkeun Vision Oui, arsitéktur klasifikasi gambar anu sanggup ngamangpaatkeun sét data téks-hijina salian ti pasangan gambar téks. Kami latihan dina subset anu disaring tina corpus Common Crawl sateuacan finetuning dina sét data LAION-5B. Modél anu hasilna ngahontal SOTA dina 13 benchmark anu béda kalayan kinerja anu tiasa dibandingkeun sareng modél standar industri. Kami salajengna distilkeun modél pikeun kauntungan kinerja 3x bari ngajaga akurasi 99%.
spam