El nuevo modelo Grok 1.5 Vision ha demostrado un rendimiento impresionante en una serie de puntos de referencia visuales. De los siete puntos de referencia visuales evaluados, Grok superó a los modelos multimodales existentes en tres, incluidos Math Vista, Text Visual Q&A y el recién lanzado conjunto de datos Real World Q&A. Incluso en los otros puntos de referencia, el rendimiento de Grok estuvo muy cerca de otros modelos líderes como GPT-4, CLIP, Opus y Gemini Pro.

Los ejemplos presentados en la publicación del blog destacan la capacidad de Grok para traducir diagramas de flujo en código Python funcional, calcular la información calórica de las etiquetas nutricionales, generar historias basadas en imágenes e incluso comprender el humor de los memes. Estas capacidades demuestran la sólida comprensión multimodal de Grok, lo que le permite procesar y comprender sin problemas tanto la información visual como la textual.

El lanzamiento del conjunto de datos Real World Q&A, que incluye imágenes de diversas fuentes, incluidos vehículos, amplía aún más el alcance de la comprensión visual de Grok. Este conjunto de datos se puede utilizar para desarrollar y evaluar otros modelos basados en visión, contribuyendo al avance de la IA multimodal.

Si bien muchas de las capacidades de Grok no son completamente nuevas, el hecho de que la plataforma X haya integrado con éxito estas funcionalidades en un solo modelo es impresionante. A medida que el modelo Grok 1.5 Vision se ponga a disposición de los primeros probadores y los usuarios existentes de Grok, será interesante ver cómo se desempeña en aplicaciones del mundo real y cómo se compara con otros modelos multimodales de vanguardia.

La capacidad impresionante de Gro 1.5 Vision incluye la capacidad de generar código Python funcional a partir de imágenes de diagramas de decisión. Esta función permite a los usuarios simplemente proporcionar una imagen de un diagrama, y el modelo puede traducir esa información visual en código Python ejecutable.

Esta funcionalidad es particularmente útil para tareas que implican traducir representaciones conceptuales o visuales en implementaciones de programación concretas. Al automatizar este proceso, Gro 1.5 Vision puede ahorrar a los usuarios un tiempo y esfuerzo significativos, permitiéndoles centrarse en la resolución de problemas y el diseño de alto nivel en lugar de la tarea tediosa de la traducción manual de código.

El rendimiento del modelo en esta tarea es muy impresionante, lo que demuestra su sólida comprensión de la relación entre los diagramas visuales y su lógica programática subyacente. Esta capacidad es un testimonio de los avances en los modelos de IA multimodal, que ahora pueden integrar y procesar sin problemas tanto la información visual como la textual.

El nuevo modelo Gro 1.5 Vision ha demostrado capacidades impresionantes para comprender y procesar información visual, incluida la capacidad de extraer datos de las etiquetas nutricionales. En uno de los ejemplos proporcionados, el modelo pudo identificar correctamente las calorías por porción y luego calcular las calorías totales para un número diferente de porciones.

Específicamente, se mostró al modelo una imagen de una etiqueta nutricional que indicaba el tamaño de la porción como 3 rebanadas y las calorías por porción como 60 calorías. Cuando se le pidió que calculara las calorías para 5 rebanadas, el modelo primero determinó las calorías por rebanada (60 calorías / 3 rebanadas = 20 calorías por rebanada) y luego las multiplicó por 5 rebanadas para llegar a la respuesta correcta de 100 calorías.

Esta capacidad de extraer y realizar cálculos sobre datos de información visual es un avance significativo, ya que elimina la necesidad de procesos complejos y de varios pasos que involucran varios modelos y técnicas. La capacidad del modelo Gro 1.5 Vision para derivar rápida y con precisión información de las etiquetas nutricionales y fuentes de datos visuales similares es un testimonio del progreso realizado en la IA multimodal y la comprensión visual.

Gro 1.5 Vision, la última iteración del modelo multimodal de la plataforma X, ha demostrado capacidades impresionantes para comprender y procesar información visual. El modelo ahora puede generar historias basadas en imágenes e incluso reconocer el humor en los memes.

En un ejemplo, se proporcionó al modelo una imagen y se le pidió que escribiera una historia. Aprovechando su comprensión de los elementos visuales, Gro 1.5 Vision pudo crear una narrativa cautivadora que capturó eficazmente la esencia de la imagen.

Además, la capacidad del modelo para reconocer el humor en las imágenes es particularmente notable. Cuando se le presentó un meme y se le pidió "No lo entiendo, por favor explica", Gro 1.5 Vision identificó con precisión los elementos humorísticos de la imagen. Explicó el contraste entre el equipo de inicio que cavaba activamente un hoyo y los empleados de la gran empresa que se paraban alrededor de un hoyo, con solo una persona trabajando realmente.

Estas capacidades muestran los avances en la comprensión basada en la visión de Gro, lo que le permite no solo interpretar el contenido visual, sino también extraer información significativa y generar respuestas relevantes. Esta integración de la comprensión visual y del lenguaje abre nuevas posibilidades para aplicaciones en áreas como la narración de historias basadas en imágenes, la respuesta a preguntas visuales e incluso el análisis de memes.

El nuevo conjunto de datos Real-World Q&A lanzado por la plataforma X es un recurso valioso para desarrollar y probar modelos visuales. Este conjunto de datos consta de aproximadamente 1,700 imágenes, incluidas las tomadas de vehículos, que se pueden utilizar para evaluar la capacidad de un modelo para extraer datos e información de entradas visuales del mundo real.

El modelo Gro 1.5 Vision, que es el modelo multimodal de primera generación de la plataforma X, ha demostrado un rendimiento impresionante en este nuevo conjunto de datos. El modelo no solo puede comprender el contenido de las imágenes, sino también realizar tareas como convertir diagramas en código Python funcional, extraer información nutricional de las etiquetas de productos e incluso identificar el humor en los memes.

Estas capacidades van más allá de las tareas tradicionales de visión por computadora y muestran el potencial de los modelos multimodales para integrar la comprensión visual y textual. Al aprovechar el conjunto de datos Real-World Q&A, los investigadores y desarrolladores pueden explorar y expandir aún más las aplicaciones de dichos modelos en escenarios del mundo real, desde la automatización de la extracción de datos de documentos hasta la mejora de los sistemas de respuesta a preguntas visuales.

El lanzamiento de este conjunto de datos, junto con los avances en el modelo Gro 1.5 Vision, destaca el progreso continuo en el campo de la IA multimodal y su capacidad para procesar y comprender diversas formas de información, incluidas imágenes, texto y sus interacciones.