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The Future is Now: Open-Source Vision AI Delivers Surprising Results!

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Open-Source Vision AI – SURPRISING Results! (Phi3 Vision vs LLaMA 3 Vision vs GPT4o)

AI技術は現在、私たちの世界を変革しています。その中でも、Phi3 Vision, LLaMA 3 Vision, and GPT4o Visionは最先端のAIモデルとして注目を集めています。

Phi3 Visionは、画像処理において驚異的な精度と効率性を持っており、複雑なデータセットにも対応することができます。これにより、医療診断や自動運転などの分野で革新的な進歩が期待されています。

LLaMA 3 Visionは、自然言語処理に特化したAIモデルであり、膨大なテキストデータを解析し、意味を理解する能力が高く評価されています。これにより、機械翻訳や文書分類などの分野で革新的な成果が期待されています。

GPT4o Visionは、汎用的なAIモデルとして幅広い用途に活用可能です。その高い柔軟性と学習能力により、さまざまな業界での問題解決や創造的なアプリケーションが可能となっています。

また、PineconeはVector DB(ベクトルデータベース)のニーズに特化したプラットフォームであり、AI開発者や研究者にとって必須のツールと言えるでしょう。

以上のように、AI技術は私たちの生活やビジネスに革新をもたらす重要な要素として位置付けられています。今後もさらなる進化が期待される中で、私たちはその可能性を最大限活かすことが重要です。



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Written by Matthew Berman

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44 Comments

  1. The Phi models are credibly good models unfortunately not very useful in practise because of how heavily censored they are. In the meme example for example, you ran into the issue with Phi where it refused to criticise or insult anyone. If any answer looks like it is "personal details" or has a negative slant against any body it will just refuse to answer or offend anyone and inside give that "everyone is working hard in their own way" type non-answer.
    It's credibly disappointing because the Phi models are some of the best models out there otherwise. But you can't trust them do actually do what you say with arbitrary content.

    I imagine if you had tried the OCR example with a meme critical of someone or something it would likely have even refused to tell you want the text in the image was, that's how heavily censored the models are in my testing.

  2. For future vision test you have to ask the vision model to describe an proper NSFW scene or picture.
    I want to know how censored it is and how it acts when it get presented with such an image.
    For example will it refuse, describe and if it refuses will it try to moralise or shame you like some models do if you do anything it finds restricted.

  3. Awesome video! I was wondering how Phi-3-Vision fares compared to other vision-capable LLMs. I watched your video while I was working on my own Phi-3-Vision tests using Web UI screenshots (my hope is that it could be used for automated Web UI testing). However, Phi-3 turned out to be horrible at Web UI testing (you can see the video from my tests in my YouTube channel, if you are interested). It's nice to see that it fares much better with normal photos! Thanks for making this video – it saved me some time on testing it myself 🙂

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