OpenVision 2 மீள்பார்வை: பல்திறன் AI-க்கான அடுத்த முன்னேற்றமா இது?
பல்திறன் AI ஒரு இலக்கை நோக்கி பந்தயத்தில் உள்ளது: படங்கள் மற்றும் உரையில் நிகழ்நேரத்தில் உண்மையாகவே “பார்க்கவும்” மற்றும் “காரணத்தைக் கண்டறியவும்” கூடிய மாதிரிகள். OpenVision 2 ஆனது மேம்பட்ட OCR, வலுவான ஜீரோ-ஷாட் புரிதல் மற்றும் CLIP போன்ற கிளாசிக் கான்ட்ராஸ்டிவ் அடிப்படை வரிகளை விட சிறந்த செயல்திறனை வழங்கும் ஒரு ஜெனரேட்டிவ் விஷுவல் என்கோடர் அணுகுமுறையுடன் அந்த பந்தயத்தில் நுழைகிறது. கேள்வி எளிதானது: இது வழங்குகிறதா?
இந்த ஆழமான OpenVision 2 மீள்பார்வையில், நடைமுறை, தீர்வு சார்ந்த கண்ணோட்டத்தில் புதியது என்ன, வேகமானது என்ன, இன்னும் என்ன இல்லை என்பதை நாங்கள் உடைக்கிறோம்.
தீர்ப்பு
- சிறந்தது: OCR-அதிக பணிகளுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கும் குழுக்கள், TextVQA, விளக்கப்படம்/அட்டவணை புரிதல் மற்றும் வலுவான ஜீரோ-ஷாட் மீட்டெடுப்பு.
- பலங்கள்: CLIP-பாணி அடிப்படை வரிகளை விட குறிப்பிடத்தக்க ஆதாயங்கள்; OCR தொடர்பான தரநிலைகளில் மேம்பட்ட செயல்திறன்; மாதிரி அளவுகள் முழுவதும் உறுதியான செயல்திறன் கதை.
- வர்த்தகப் பரிமாற்றங்கள்: ஆரம்ப கட்ட சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு; ஆவண ஆழம் மாறுபடலாம்; நிஜ உலக பயன்பாட்டு வடிவங்கள் இன்னும் வெளிவரவில்லை.
- கீழே உள்ள வரி: ஒரு கட்டாய ஜெனரேட்டிவ் விஷுவல் என்கோடர் OpenVision v1 மற்றும் பல தரநிலைகளில் முந்தைய CLIP அடிப்படை வரிகளை விட சிறப்பாக செயல்படுகிறது, குறிப்பாக படத்தில் உரை முக்கியமானது.
OpenVision 2 என்றால் என்ன?
OpenVision 2 என்பது ஜெனரேட்டிவ் ப்ரீட்ரெய்னிங் விஷுவல் என்கோடர்களின் குடும்பமாகும், இது பட புரிதல் மற்றும் உரை சீரமைவை ஒரு ஜெனரேட்டிவ் கற்றல் குறிக்கோளுடன் ஒருங்கிணைக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது - முற்றிலும் கான்ட்ராஸ்டிவ் குறிக்கோள்களை விட. சாதாரண ஆங்கிலத்தில்: படங்களை தலைப்புகளுடன் பொருத்துவதை மட்டும் கற்றுக்கொள்வதற்குப் பதிலாக, இது காட்சி உள்ளீடுகளிலிருந்து உரை பிரதிநிதித்துவங்களை உருவாக்க/நிபந்தனை செய்ய கற்றுக்கொள்கிறது, இது உட்பொதிக்கப்பட்ட உரை, தளவமைப்பு மற்றும் அமைப்பு போன்ற சிறந்த சிக்னல்களைப் பிடிக்க முனைகிறது. TextVQA, OCR-அதிக பகுத்தறிவு மற்றும் வரைபட புரிதல் போன்ற பணிகளுக்கு இந்த மாற்றம் மிகவும் முக்கியமானது.
ஆசிரியர்களின் கூற்றுப்படி, OpenVision 2 ஆனது முந்தைய CLIP அடிப்படை வரிகள் மற்றும் அசல் OpenVision ஆகிய இரண்டையும் பல பணிகளில் தொடர்ந்து அதிகமாக செயல்படுத்துகிறது, OCR தொடர்பான மதிப்பீடுகளில் தெளிவான ஆதாயங்கள் மற்றும் வெவ்வேறு மாதிரி அளவுகளில் போட்டி முடிவுகள் உள்ளன.
OpenVision (v1) மற்றும் CLIPக்கு எதிராக முக்கிய மேம்படுத்தல்கள்
- ஜெனரேட்டிவ் விஷுவல் ப்ரீட்ரெய்னிங் குறிக்கோள்: கான்ட்ராஸ்டிவ்-மட்டும் சீரமைப்பிற்கு அப்பால் ஒரு ஜெனரேட்டிவ் முன்னுதாரணத்திற்கு நகர்கிறது, இது சிறந்த புரிதலை பலப்படுத்துகிறது (எ.கா., படங்களுக்குள் உரை).
- OCR மற்றும் TextVQA ஆதாயங்கள்: அடிப்படை வரிகள் மற்றும் v1 உடன் ஒப்பிடும்போது குறிப்பாக TextVQA மற்றும் OCR-மைய பணிகளில் மேம்பட்ட செயல்திறனை அறிக்கைகள் காட்டுகின்றன.
- பல அளவுகளில் சிறந்த செயல்திறன்: துல்லியம் பற்றி மட்டுமல்ல - OpenVision 2 மாதிரி அளவுகள் முழுவதும் மேம்பட்ட செயல்திறன் அளவீடுகளைக் கோருகிறது, இது உற்பத்தி பணிச்சுமைகளுக்கு நடைமுறைக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது.
சூழலுக்கு, எமர்ஜென்ட் மைண்டின் கண்ணோட்டம், OpenVision 2 TextVQA போன்ற பணிகளில் மேம்பட்ட செயல்திறனுடன் ஒப்பிடக்கூடிய அல்லது சிறந்த தரநிலைப் புள்ளிகளை வழங்குகிறது, இது காகிதத்தின் கூற்றுக்களுடன் ஒத்துப்போகிறது.
நிஜ உலக பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள்: OpenVision 2 எங்கு பிரகாசிக்கிறது
- ஆவண AI மற்றும் OCR குழாய்த்திட்டங்கள்: விலைப்பட்டியல், ரசீதுகள், படிவங்கள், ஸ்கேன் செய்யப்பட்ட PDFகள் மற்றும் கையால் எழுதப்பட்ட குறிப்புகளிலிருந்து உரையைப் பிரித்தெடுத்தல் - சத்தமில்லாத தளவமைப்புகளுக்கு வலுவான வலிமையுடன்.
- TextVQA மற்றும் விஷுவல் QA: தலைப்புகள், லேபிள்கள், உட்பொதிக்கப்பட்ட உரை மற்றும் வரைபடங்களைப் பற்றிய பகுத்தறிவு.
- சில்லறை மற்றும் அலமாரியின் பகுப்பாய்வு: தயாரிப்பு லேபிள்கள், SKUகள் மற்றும் நிகழ்நேர விலைகளைப் படித்தல்.
- தரவு இதழியல் மற்றும் ஆராய்ச்சி: விளக்கப்படங்கள், அட்டவணைகள் மற்றும் சிக்கலான காட்சிகளை அலசுதல், அங்கு எண்கள் மற்றும் லேபிள்கள் அர்த்தத்தை இயக்குகின்றன.
- படங்களிலிருந்து அறிவு பிரித்தெடுத்தல்: தேடல், RAG மற்றும் பக்கத்தை “பார்க்கும்” உதவியாளர்களுக்கு சக்தியளிக்க தரிசனத்தை மீட்டெடுப்புடன் இணைத்தல்.
தரநிலைகள் மற்றும் செயல்திறன்
கிடைக்கக்கூடிய காகிதம் மற்றும் சுருக்கங்களின் அடிப்படையில், OpenVision 2:
- முந்தைய CLIP அடிப்படை வரிகளை விட சிறந்து விளங்குகிறது பல்வேறு பணிகளில், குறிப்பாக OCR தொடர்பான தரநிலைகளில் குறிப்பிடத்தக்க மேம்பாடுகளுடன்.
- OpenVision v1ஐ விட அதிகமாகிறது தொடர்ந்து, ஜெனரேட்டிவ் என்கோடர் வடிவமைப்பு ஒரு அர்த்தமுள்ள கட்டிடக்கலை மேம்படுத்தல் என்று பரிந்துரைக்கிறது.
- மாதிரி அளவுகள் முழுவதும் போட்டி முடிவுகளை பராமரிக்கிறது, சிறந்த அளவிடுதல் நடத்தை மற்றும் செயல்திறனைக் குறிக்கிறது.
உங்கள் பணிச்சுமைகள் படங்களில் உள்ள உரையைப் படித்து காரணங்காட்டுவதைப் பொறுத்தது என்றால் - ரசீதுகள், படிவங்கள், UI ஸ்கிரீன்ஷாட்கள், அறிவியல் புள்ளிவிவரங்கள் - இந்த ஆதாயங்கள் உற்பத்தியில் உண்மையில் முக்கியத்துவம் வாய்ந்தவை.
கட்டடக்கலை மற்றும் பயிற்சி: ஜெனரேட்டிவ் மாற்றம் ஏன் முக்கியமானது
பாரம்பரிய CLIP-பாணி மாதிரிகள் கான்ட்ராஸ்டிவ் கற்றல் மூலம் படங்களை உரையுடன் இணைப்பதில் சிறப்பாக செயல்படுகின்றன, இது உலகளாவிய சீரமைப்பை ஊக்குவிக்கிறது, ஆனால் சிறந்த கட்டமைப்பை தவறவிடலாம் (சிறிய உரை அல்லது அடர்த்தியான சிறுகுறிப்புகள் போன்றவை). OpenVision 2ன் ஜெனரேட்டிவ் ப்ரீட்ரெய்னிங் குறிக்கோள் நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது:
- காட்சி இணைப்புகளுக்கும் மொழிசார் அலகுகளுக்கும் இடையில் சிறந்த டோக்கன்-நிலை சீரமைப்புகளை அறிக.
- OCR மற்றும் வரைபட புரிதலுடன் உதவும் தளவமைப்பு-அறிந்த சொற்பொருளைப் பிடிக்கவும்.
- நிபந்தனை தலைமுறையை மாடலிங் செய்வதன் மூலம் ஜீரோ-ஷாட் மற்றும் சில-ஷாட் அமைப்புகளில் பொதுமைப்படுத்தலை மேம்படுத்துங்கள், சீரமைப்பை மட்டுமல்ல.
இது பெரும்பாலும் மேம்பட்ட TextVQA, OCR, மற்றும் விளக்கப்படம்/அட்டவணை QA ஆக மொழிபெயர்க்கிறது, அங்கு டோக்கன் மட்டத்தில் துல்லியம் முக்கியமானது.
டெவலப்பர் அனுபவம் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு
OpenVision 2 ஒரு ஆராய்ச்சி-முன்னோக்கி வெளியீடு என்றாலும், குழுக்கள் ஒருங்கிணைப்பின் எளிமை குறித்து கவலைப்படும்:
- மாதிரி அளவுகள்: குடும்ப அணுகுமுறை வெவ்வேறு லேடன்சி பட்ஜெட்களுக்கான பல அளவுகளைக் குறிக்கிறது.
- அடாப்டர்கள் மற்றும் நன்றாக-சரிப்படுத்தும்: டொமைன்-குறிப்பிட்ட ஆவணங்களுக்கு ஏற்றவாறு LoRA அல்லது இலகுரக அடாப்டர்கள் போன்ற பொதுவான வழிகளை எதிர்பார்க்கலாம்.
- பயன்பாடு: GPU அனுமானத்திற்கு ஏற்றது; செயல்திறன் உரிமைகோரல்கள் நிறுவன OCR பணிச்சுமைகளுக்கான செலவு குறைந்த அளவீட்டை பரிந்துரைக்கின்றன.
சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு முதிர்ச்சியடையும் போது, இதைக் கவனியுங்கள்:
- குறிப்பு செயலாக்கங்கள் மற்றும் தொடக்க ஸ்கிரிப்டுகள்.
- மறுஉருவாக்கக்கூடிய தரநிலை இணக்கங்கள் (எ.கா., TextVQA, DocVQA, ChartQA).
- உற்பத்திக்கான ONNX/TensorRT ஏற்றுமதி பாதைகள்.
நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள்
நன்மைகள்
- வலுவான OCR/TextVQA செயல்திறன், முந்தைய CLIP அடிப்படை வரிகள் மற்றும் அசல் OpenVisionஐ விட அதிகமாக உள்ளது.
- அளவுகள் முழுவதும் செயல்திறன், நடைமுறை பயன்பாட்டை மேம்படுத்துகிறது.
- சிறந்த சிறந்த புரிதல், ஜெனரேட்டிவ் ப்ரீட்ரெய்னிங்கிற்கு நன்றி.
- நிறுவனத்திற்கு ஏற்றது ஆவண AI, சில்லறை மற்றும் அறிவு பிரித்தெடுத்தல்.
குறைகள்
- ஆரம்ப கருவி மற்றும் ஆவணங்கள்: சில அசெம்பிளி தேவைப்படும் என்று எதிர்பார்க்கலாம்.
- தரநிலை-உற்பத்திக்கான இடைவெளி: நிஜ உலக OCR பெரும்பாலும் சத்தத்தை சேர்க்கிறது; கவனமான மதிப்பீடு முக்கியமானது.
- சுற்றுச்சூழல் அமைப்பின் அளவு: நிறுவப்பட்ட CLIP வகைகள் மற்றும் வணிக அடுக்குகளை விட சிறியது - குறைந்தபட்சம் இப்போதைக்கு.
OpenVision 2 மாற்றுகளுடன் எவ்வாறு ஒப்பிடுகிறது
- CLIP மற்றும் CLIP-போன்ற என்கோடர்கள்: உலகளாவிய சீரமைப்பு மற்றும் மீட்டெடுப்புக்கு வலுவானது; OpenVision 2 OCR/TextVQA மற்றும் சிறந்த பணிகளில் அவர்களை விஞ்சும் நோக்கம் கொண்டுள்ளது.
- பல்திறன் LLMகள் (எ.கா., தரிசனத்தை இயக்கிய GPT, LLaVA வகைகள்): பொதுவான பகுத்தறிவுக்கு சிறந்தது; பெரும்பாலும் ஒரு விஷுவல் என்கோடர் முதுகெலும்பை நம்பியிருங்கள். OCR-மைய பணிச்சுமைகளுக்கான வலுவான விஷுவல் என்கோடராக OpenVision 2 ஸ்லாட் செய்ய முடியும்.
- Doc AI நிபுணர்கள் (எ.கா., OCR-குறிப்பிட்ட குழாய்த்திட்டங்கள்): உரை பிரித்தெடுப்புக்கு மிகவும் இசைவானது, ஆனால் பரந்த காட்சி பகுத்தறிவு இல்லாமல் இருக்கலாம். OpenVision 2 ஒரு ஒருங்கிணைந்த அணுகுமுறையை வழங்குகிறது, அது படிக்கவும் காரணங்காணவும் செய்கிறது.
விலை நிர்ணயம் மற்றும் உரிமம்
தற்போதைய வெளியீடுகள் மற்றும் சுருக்கங்களின்படி, காகிதம் மாதிரி திறன்கள், கட்டமைப்பு மற்றும் தரநிலைகளில் கவனம் செலுத்துகிறது. விலை நிர்ணயம் பற்றிய தகவல்கள் குறிப்பிடப்பட்ட பொருட்களில் வழங்கப்படவில்லை; வெளியீட்டு படிவத்தைப் பொறுத்து கிடைக்கும் தன்மை மாறுபடலாம் (எடைகள், சோதனைச் சாவடிகள் அல்லது ஹோஸ்ட் செய்யப்பட்ட API). உரிமம் மற்றும் பயன்பாட்டு விதிமுறைகளுக்கு திட்டத்தின் அதிகாரப்பூர்வ களஞ்சியத்தையோ அல்லது அறிவிப்பையோ எப்போதும் சரிபார்க்கவும்.
OpenVision 2ஐ யார் இப்போது ஏற்றுக்கொள்ள வேண்டும்?
- AI தயாரிப்புக் குழுக்கள் ஆவண புரிதல் அல்லது விஷுவல் QA அம்சங்களை உருவாக்குதல்.
- நிறுவனங்கள் அதிக அளவு OCR, இணக்கம் அல்லது அறிவு பிரித்தெடுத்தல் தேவைகளுடன்.
- ஆராய்ச்சியாளர்கள் ஜெனரேட்டிவ் விஷுவல் என்கோடர்கள் மற்றும் பல்திறன் மதிப்பீட்டை ஆராய்தல்.
உள்ளடக்க மிதப்படுத்துதல் அல்லது சொத்து நூலகங்களுக்கான பரந்த படம்-உரை மீட்டெடுப்பை நீங்கள் முக்கியமாகச் செய்கிறீர்கள் என்றால், CLIP-போன்ற அடிப்படை வரிகள் இன்னும் போதுமானதாக இருக்கலாம். ஆனால் படத்தில் உள்ள உரை துல்லியம் உங்கள் தடையாக இருந்தால், OpenVision 2 ஒரு வலுவான வேட்பாளர்.
தொடங்குதல்: ஒரு நடைமுறைப் பாதை
- ஏற்பு அளவீடுகளை வரையறுக்கவும்: OCRக்கான CER/WER, QAக்கான EM/F1, லேடன்சி உச்சவரம்புகள்.
- ஒரு பிரதிநிதி, சத்தமில்லாத சோதனை தொகுப்பை இணைக்கவும்: ஸ்கேன்கள், மொபைல் பிடிப்புகள், சுழற்றப்பட்ட/தடுக்கப்பட்ட ஆவணங்கள்.
- அடிப்படை வரிகளை இயக்கவும்: உங்கள் தற்போதைய CLIP என்கோடர் vs. OpenVision 2.
- இலகுரக அடாப்டர்களுடன் 5–10k டொமைன் மாதிரிகளில் நன்றாக-சரிசெய்யவும்.
- மாதாந்திர சறுக்கலை அளவிட்டு அதிகரிக்கும் தரவுடன் அடாப்டர்களைப் புதுப்பிக்கவும்.
மேலும், பல்திறன் குழாய்த்திட்டங்களை முன்மாதிரியாக உருவாக்கவும் சோதிக்கவும் எளிதான வழியை நீங்கள் விரும்பினால், Sider.AI-ன் உங்களுடைய தரவு பணிப்பாய்வுகளுடன் கூடிய சாட் மற்றும் கோட்-நட்பு விளையாட்டு மைதானம் புதிய என்கோடர்களை செருகவும், மதிப்பீட்டு தொகுப்புகளை இயக்கவும் மற்றும் வெளியீடுகளை காட்சி ரீதியாக ஒப்பிடவும் எளிதாக்குகிறது. முழுமையான இணக்கத்தை புதிதாக உருவாக்காமல் OCR மற்றும் TextVQA மேம்பாடுகளை A/B சோதிக்க முயற்சிக்கும் குழுக்களுக்கு கவனிக்கத்தக்கது.
எங்கள் கருத்து
OpenVision 2 ஒரு அதிகரிக்கும் குதிப்பை விட அதிகம் - இது ஜெனரேட்டிவ் விஷுவல் என்கோடிங்கில் ஒரு திசை பந்தயம் ஆகும், இது பல உற்பத்தி அமைப்புகள் இன்னும் தடுமாறும் பணிகளில் பலனளிக்கும் என்று தோன்றுகிறது. உங்கள் சாலை வரைபடத்தில் ஆவண AI, TextVQA அல்லது விளக்கப்படம்/அட்டவணை நுண்ணறிவு ஆகியவை அடங்கும் என்றால், இந்த மாதிரி குடும்பம் ஒரு தீவிர சோதனையை பெற தகுதியானது.
நாங்கள் அடுத்து என்ன பார்ப்போம்
- சமூக சோதனைச் சாவடிகள் மற்றும் அனுமான மேம்படுத்தல்கள்.
- DocVQA, ChartQA, விளக்கப்படம்-உரை ஆகியவற்றில் நேரடி ஒப்பீடுகள்.
- திறந்த பல்திறன் LLM அடுக்குகளில் ஒரு தரிசன முதுகெலும்பாக ஒருங்கிணைப்பு.
- கருவி முதிர்ச்சி: ஏற்றுமதியாளர்கள், குவாண்டமைசேஷன் மற்றும் சர்வர்லெஸ்-நட்பு ரன்டைம்கள்.
முக்கிய குறிப்புகள்
- OpenVision 2 என்பது ஒரு ஜெனரேட்டிவ் விஷுவல் என்கோடர் ஆகும், இது CLIP அடிப்படை வரிகள் மற்றும் OpenVision v1 ஐ விட அதிகமாக செயல்படுகிறது, குறிப்பாக OCR-மைய பணிகளில்.
- அளவுகள் முழுவதும் செயல்திறன் மேம்பாடுகள் உற்பத்திக்காக அதை கவர்ச்சிகரமானதாக ஆக்குகின்றன.
- TextVQA, ஆவண AI மற்றும் விளக்கப்படம்/அட்டவணை பகுத்தறிவு பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு ஏற்றது.
- சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு மற்றும் ஆவணங்கள் இன்னும் உருவாகி வருகின்றன; உங்களுடைய தரவுடன் மதிப்பிடவும்.
—
ஆதாரங்கள்
- OCR/TextVQA ஆதாயங்கள் மற்றும் குறுக்கு-அளவு செயல்திறனை எடுத்துக்காட்டும் தரநிலை கண்டுபிடிப்புகளுடன் OpenVision 2 காகிதம் (HTML) மற்றும் PDF.
- TextVQA போன்ற பணிகளில் செயல்திறன் மற்றும் தரநிலை விளைவுகளை சுருக்கமாகக் கூறும் எமர்ஜென்ட் மைண்ட் கண்ணோட்டம்.
FAQ
Q1:OpenVision 2 என்றால் என்ன, அது CLIP இலிருந்து எவ்வாறு வேறுபடுகிறது?
OpenVision 2 என்பது ஒரு ஜெனரேட்டிவ் ப்ரீட்ரெய்னிங் விஷுவல் என்கோடர் ஆகும், இது தூய கான்ட்ராஸ்டிவ் சீரமைப்பிலிருந்து ஒரு ஜெனரேட்டிவ் குறிக்கோளுக்கு மாறுகிறது, OCR மற்றும் TextVQA போன்ற சிறந்த புரிதலை மேம்படுத்துகிறது. இது முந்தைய CLIP அடிப்படை வரிகள் மற்றும் OpenVision v1 ஐ பல தரநிலைகளில், குறிப்பாக OCR தொடர்பான பணிகளில் அதிகமாக செயல்படுத்துகிறது.
Q2:OCR மற்றும் TextVQAக்கு OpenVision 2 நல்லதா?
ஆம் - டோக்கன்-நிலை பகுத்தறிவு முக்கியத்துவம் வாய்ந்த OCR-அதிக மற்றும் TextVQA சூழ்நிலைகளில் செயல்திறன் ஆதாயங்கள் மிகவும் குறிப்பிடத்தக்கவை. CLIP அடிப்படை வரிகள் மற்றும் அசல் OpenVision மீது காகிதம் நிலையான மேம்பாடுகளை தெரிவிக்கிறது.
Q3:பல்திறன் LLMகளுக்கான தரிசன முதுகெலும்பாக OpenVision 2ஐப் பயன்படுத்த முடியுமா?
ஆம். OpenVision 2 ஒரு வலுவான விஷுவல் என்கோடர் முதுகெலும்பாக செயல்பட முடியும், குறிப்பாக படத்தில் துல்லியமான உரை புரிதல் தேவைப்படும் பணிகளுக்கு, கீழ்நிலை பல்திறன் பகுத்தறிவை மேம்படுத்துகிறது.
Q4:OpenVision 2ன் குறைபாடுகள் அல்லது வரம்புகள் என்ன?
கருவி மற்றும் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு முதிர்ச்சி இன்னும் உருவாகி வருகிறது, எனவே குழுக்கள் மதிப்பீடு மற்றும் பயன்பாட்டு குழாய்த்திட்டங்களை ஒன்று சேர்க்க வேண்டியிருக்கலாம். எந்தவொரு தரநிலையையும் போலவே, உறுதியளிக்கும் முன் உங்களுடைய சொந்த சத்தமில்லாத, நிஜ உலக தரவுகளில் சரிபார்க்கவும்.
Q5:உற்பத்தியில் OpenVision 2ஐ எவ்வாறு தொடங்குவது?
ஏற்பு அளவீடுகளை வரையறுக்கவும் (எ.கா., CER/WER, EM/F1), ஒரு பிரதிநிதி சோதனை தொகுப்பை உருவாக்கவும், உங்களுடைய தற்போதைய என்கோடருக்கு எதிராக ஒப்பிட்டு, இலகுரக அடாப்டர்களுடன் நன்றாக-சரிசெய்யவும். சறுக்கலை கண்காணிக்கவும் மற்றும் நன்றாக-சரிசெய்தல்களை தவறாமல் புதுப்பிக்கவும்.
