Meta ने लॉन्च किया ‘SAM’ नाम का ‘AI’ मॉडल, जानें क्या है AI का नया मॉडल

नई दिल्ली: फेसबुक (Facebook) की मूल कंपनी मेटा (META) ने अपने नवीनतम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) टूल SAM का अनावरण किया, जो अपने नाम के अनुसार सेगमेंट एनीथिंग मॉडल पर बिल्कुल फिट बैठता है. फ्यूचरिस्टिक मॉडल, जैसा कि इसके नाम से पता चलता है, किसी इमेज या वीडियो में विभिन्न वस्तुओं को स्पॉट और “सेगमेंट” करने की क्षमता रखता है. टेक जाइंट ने बुधवार को जारी एक पेपर में कहा कि SAM को “प्रांप्टेबल होने के लिए डिजाइन और ट्रेन किया गया है, इसलिए यह जीरो-शॉट को नए इमेज डिस्ट्रीब्यूशन और टास्क में ट्रांसफर कर सकता है.” मेटा ने कहा कि SAM छवियों और वीडियो के भीतर वस्तुओं की पहचान करने में सक्षम है. यहां तक ​​कि उन मामलों में भी जिनका उसने अपने ट्रेनिंग में सामना भी नहीं किया होगा. यूजर्स उन पर क्लिक करके या “cat” या “chair”शब्द जैसे संकेतों का उपयोग करके वस्तुओं का चयन कर सकते हैं.

SAM एक संकेत देने वाला मॉडल है, जिसका अर्थ ये है कि यह किसी ऑबजेक्ट को रीड करके क्या सेगमेंट करना है इसके बारे में पूरी जानकारी दे सकता है जैसे कि बिंदु या बॉक्स. उदाहरण के लिए, आप किसी व्यक्ति के चेहरे के चारों ओर एक बॉक्स बना सकते हैं, और सेगमेंट एनीथिंग मॉडल चेहरे के लिए एक मास्क तैयार कर देगा. आप एक साथ कई ऑब्जेक्ट को सेगमेंट करने के लिए कई संकेत भी दे सकते हैं. SAM मॉडल कठिन दृश्यों को बिना किसी रुकावट, प्रतिबिंब और छाया के साथ संभाल सकता है.

SAM को 11 मिलियन Images और 1.1 बिलियन मास्क के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है, जो अब तक का सबसे बड़ा विभाजन डेटासेट है. यह डेटासेट जानवरों, पौधों, वाहनों, फर्नीचर, भोजन, और बहुत कुछ जैसे वस्तुओं और श्रेणियों की एक विस्तृत श्रृंखला को शामिल करता है. SAM उन वस्तुओं को भी सेगमेंट कर सकता है जिन्हें उसने पहले कभी नहीं देखा है. SAM के पास विभिन्न प्रकार के सेगमेंटेशन कार्यों पर शून्य-शॉट प्रदर्शन है. जीरो-शॉट का अर्थ है कि SAM किसी विशिष्ट कार्य या डोमेन पर बिना किसी अतिरिक्त प्रशिक्षण या फाइन-ट्यूनिंग के वस्तुओं को सेगमेंट कर सकता है. उदाहरण के लिए, SAM चेहरे, हाथ, बाल, कपड़े और सहायक उपकरण बिना किसी पूर्व ज्ञान या सुपविजन के सेगमेंट कर सकता है. SAM वस्तुओं को विभिन्न तौर-तरीकों में भी विभाजित कर सकता है, जैसे इन्फ्रारेड इमेज या डेप्थ मैप्स.

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