# テキスト理解

Janus-Pro-7Bは、テキストデータと画像データの両方を同時に処理できる強力なマルチモーダルモデルです。視覚エンコーディングパスを分離することで、従来モデルの理解と生成タスクにおける矛盾を解決し、モデルの柔軟性と性能を向上させています。DeepSeek-LLMアーキテクチャをベースとし、視覚エンコーダとしてSigLIP-Lを使用し、384x384の画像入力をサポートしており、マルチモーダルタスクにおいて優れた性能を発揮します。主な利点として、効率性、柔軟性、そして強力なマルチモーダル処理能力が挙げられます。画像生成やテキスト理解など、マルチモーダルなインタラクションが必要なシーンに適しています。

InternVL 2.5は、一連の高度なマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）です。InternVL 2.0をベースに、大幅なトレーニングとテスト戦略の強化、データ品質の向上により、コアモデルアーキテクチャを維持しています。このモデルは、増分事前学習済みのInternViTと、InternLM 2.5やQwen 2.5などの様々な事前学習済み大規模言語モデル（LLM）を、ランダムに初期化されたMLPプロジェクターを使用して統合しています。InternVL 2.5はマルチ画像およびビデオデータをサポートし、動的な高解像度トレーニング手法により、マルチモーダルデータ処理能力が強化されています。

Pixtral Largeは、Mistral AIが発表した最先端のマルチモーダルAIモデルです。Mistral Large 2をベースに構築されており、優れた画像理解能力を備え、ドキュメント、グラフ、自然画像を理解できます。同時に、Mistral Large 2のテキスト理解能力も維持しています。このモデルは、マルチモーダルベンチマークテストで優れた性能を示し、特にMathVista、ChartQA、DocVQAなどのテストでは他のモデルを凌駕しています。MM-MT-Benchテストでも、Claude-3.5 Sonnetを含む複数のモデルを上回る競争力を発揮しています。このモデルは、研究および教育目的のMistral Research License (MRL)と、商業目的のMistral Commercial Licenseで利用可能です。

混元-DiTは、テンセントが発表した初の中国語と英語の両言語に対応したDiTアーキテクチャを採用したAIモデルです。中国語の要素理解に特化しており、長文理解能力と細粒度の意味理解能力を備えています。長文テキストの情報分析と、人物写真や創作など、様々な芸術作品を生成できます。混元-DiTの登場は、中国語テキスト理解の深化と広がり、そして中国語と英語のバイリンガル交流促進に大きな意義を持ちます。

Tooltips AIは、テキスト内の強調表示された単語を説明し、100以上の言語でフォローアップの質問に答えることができるプラグインです。PDFファイルに対応しており、無料で登録不要です。