Imponerande funktioner hos Reca Core: Text, ljud, video och mer!

Reca Core, flaggskeppsmodellen från Reca AI Labs, är en banbrytande multimodal språkmodell som sätter en ny standard i branschen. Denna banbrytande modell förstår inte bara text, utan bearbetar och resonerar också sömlöst med bilder, video och ljud.

Reca Cores prestanda är inget mindre än imponerande. Den närmar sig de bästa frontlinjsmodellerna från OpenAI, Google och Anthropic, och överträffar dem både i automatiska utvärderingar och blinda mänskliga bedömningar. Modellens förmåga att hantera multimodala indata, inklusive video, skiljer den från sina konkurrenter, som i huvudsak fokuserar på text- och bildbearbetning.

Benchmarks visar Reca Cores exceptionella förmågor. Den rankas högt på mått som MMLU (Multimodal Language Understanding), GSM (Generalized Semantic Matching) och mänsklig utvärdering, och överträffar många större och mer resurskrävande modeller. Modellens resultat på perceptionstestet, som utvärderar dess förmåga att tolka videoinnehåll, befäster ytterligare dess ställning som en ledare inom det multimodala området.

Men även om den exakta storleken på Reca Core-modellen inte offentliggörs, visar företagets mindre modeller, Reca Edge och Reca Flash, potentialen för exceptionell prestanda till en lägre beräkningskostnad. Dessa modeller, med 7 miljarder respektive 21 miljarder parametrar, levererar oproportionerligt mycket värde för sin respektive beräkningsklass, vilket gör dem till mycket effektiva och kostnadseffektiva lösningar.

Reca Core, flaggskeppsmodellen från Reca AI Labs, har framträtt som en kraftfull aktör på den multimodala språkmodellens marknad. Denna banbrytande modell förstår inte bara text, utan är också utmärkt på att bearbeta och resonera med bilder, video och ljud.

Enligt de presenterade benchmarks presterar Reca Core i toppen av sin klass över ett brett spektrum av utvärderingar, inklusive mänsklig utvärdering, multimodala uppgifter och GPT-4V. Särskilt anmärkningsvärt är att den rankas strax efter den berömda GPT-4V, vilket visar på dess exceptionella förmågor.

Modellens förmåga att stödja multimodala indata, inklusive bilder, video och ljud, skiljer den från många av dess konkurrenter, där endast Gemini Ultra och Gemini Pro 1.5 matchar denna nivå av mångsidighet.

Reca Cores prestanda på MLUE-kunskapsreferensen, med en poäng på 83,2, befäster ytterligare dess ställning som en ledare inom området. Dess starka prestanda på perceptionstestet, som utvärderar videoförståelse, visar också på dess allsidiga förmågor.

Introduktionen av Reca Edge och Reca Flash, de mindre modellerna i Recas sortiment, är också anmärkningsvärd. Dessa modeller levererar imponerande prestanda i förhållande till sin beräkningskostnad och erbjuder ett oproportionerligt stort värde för användarna.

Reca Edge och Reca Flash är de mindre, mer prisvänliga modellerna i Reas sortiment av kraftfulla multimodala språkmodeller. Även om de inte är toppmodellen Reca Core, levererar dessa modeller fortfarande imponerande prestanda som överträffar mycket större modeller.

Reca Edge, med sina 7 miljarder parametrar, och Reca Flash, med 21 miljarder parametrar, kan bearbeta och resonera med text, bilder, video och ljud. Trots sin relativt lilla storlek uppvisar de toppmodern kapacitet och ger oproportionerligt mycket värde för sin beräkningskostnad.

Prestandadiagrammen visar att Reca Edge och Reca Flash slår över sin vikt. Reca Flash sticker särskilt ut som en anomali, med exceptionella resultat till en mycket låg kostnad per utdatatoken. Jämfört med större modeller som GPT-3.5 Turbo erbjuder Reca Flash betydligt bättre prestanda till en bråkdel av priset.

Men även om detaljerna om Reca Core-modellens storlek inte offentliggörs, visar de mindre Reca Edge- och Reca Flash-modellerna på Reas förmåga att utveckla högpresterande multimodala språkmodeller som är effektiva och kostnadseffektiva. Dessa modeller utgör ett attraktivt alternativ för användare som söker kraftfulla AI-funktioner utan det höga priset för toppmodellerna.

De Reca-modeller som presenteras i transkriptet inkluderar:

• Reca Core: Den främsta, banbrytande multimodala språkmodellen från Reca. Dess modellstorlek och kontextlängd anges inte.
• Reca Edge: En mindre modell med 7 miljarder parametrar och en kontextlängd på 64 000 tokens.
• Reca Flash: En annan mindre modell, med 21 miljarder parametrar, som presterar exceptionellt väl i förhållande till kostnad-prestanda.

Nyckeldetaljerna om Reca-modellernas storlekar och kontextlängder är:

• Reca Core: Modellstorlek ej angiven, kontextlängd på 128 000 tokens.
• Reca Edge: 7 miljarder parametrar, 64 000 tokens kontextlängd.
• Reca Flash: 21 miljarder parametrar, kontextlängd ej angiven.

Dessa modeller är utformade för att hantera multimodala indata, inklusive text, bilder, video och ljud. De rapporteras överträffa mycket större modeller i olika benchmarks och erbjuda effektiv och kapabel prestanda över olika uppgifter och modaliteter.

Reca AI-modellerna, inklusive Reca Core, Reca Edge och Reca Flash, genomgår en serie tester för att utvärdera deras förmågor inom programmering, logik och resonemang.

Programmeringsutmaningar

• Modellerna ombeds skriva ett Python-skript för att skriva ut siffrorna 1 till 100, vilket de framgångsrikt genomför med en välformulerad förklaring.
• De kämpar dock med en mer komplex uppgift att implementera ett ormspeL, där de misslyckas med att korrekt uppdatera food-variabeln.

Logik- och resonemangstester

• Modellerna kan lösa logikproblem korrekt, som att fastställa den transitiva egenskapen för hastighetsjämförelser och utföra grundläggande matematiska operationer.
• De visar också starka resonemangsfärdigheter, genom att ge stegvisa förklaringar för problem som involverar parallell och seriell torkning av skjortor.
• De misslyckas dock med att korrekt identifiera platsen för en kula i en upp-och-ner-vänd kopp placerad i en mikrovågsugn, en utmanande logikuppgift.

Multimodala förmågor

• Modellerna testas på sin förmåga att tolka och beskriva innehållet i bilder och tabeller, vilket de hanterar väl, och de översätter korrekt tabelldata till ett CSV-format.
• De visar också sin förståelse av en meme som jämför arbetssätten hos startups och stora företag, och förklarar de viktiga skillnaderna i bilderna.

Sammanfattningsvis visar Reca AI-modellerna imponerande prestanda inom ett brett spektrum av programmerings-, logik- och resonemangstester, med vissa områden för förbättring. Deras multimodala förmågor, inklusive förståelse av bilder och tabeller, är särskilt anmärkningsvärda.

Rea AI-modellerna har visat imponerande multimodala förmågor, med förmåga att bearbeta och resonera med text, bilder, video och ljud. I det här avsnittet testar vi deras multimodala färdigheter.

Tolka en meme

När Rea Core-modellen presenterades med en meme som jämförde arbetssätten hos startups och stora företag, kunde den korrekt förklara det centrala budskapet. Den igenkände den samarbetsinriktade, handgripliga ansatsen hos startups i kontrast med den byråkratiska och ineffektiva naturen hos stora företag. Även om den gjorde ett mindre misstag i detaljerna, fångade modellen den övergripande innebörden och humorn i memen.

Översätta en tabell till CSV

Rea Core-modellen var också utmärkt på att konvertera en skärmbild av tabelldata till ett välformaterat CSV-utdata. Den extraherade exakt kolumnrubrikerna och data, vilket visade på dess förmåga att korrekt tolka och översätta strukturerad information.

Dessa multimodala tester visar på Rea AI-modellernas mångsidighet när det gäller att förstå och bearbeta olika typer av information utöver bara text. Deras starka prestanda i dessa områden tyder på att de skulle kunna vara värdefulla verktyg för ett brett spektrum av tillämpningar som kräver integration av flera modaliteter.

Rea AI-modellerna, inklusive Rea Core, Rea Edge och Rea Flash, är en serie kraftfulla multimodala språkmodeller som har visat imponerande prestanda över ett antal olika benchmarks.

Rea Core, toppmodellen, närmar sig kapaciteten hos ledande modeller från OpenAI, Google och Anthropic både i automatiska och mänskliga utvärderingar. Den kan bearbeta och resonera med text, bilder, video och ljudindata.

De mindre Rea Edge- och Rea Flash-modellerna levererar också stark prestanda, och överträffar mycket större modeller samtidigt som de ger oproportionerligt mycket värde för sin beräkningskostnad. Detta tyder på att Rea har gjort betydande framsteg inom modelleffektivitet och optimering.

Men även om modellerna är slutna och kräver betalning för användning, verkar deras förmågor vara toppmoderna, särskilt inom det multimodala området. Författarens tester indikerar att modellerna presterar väl på en rad uppgifter, från enkel programmering till komplexa logik- och resonemangsproblem.

Sammanfattningsvis verkar Rea AI-modellerna vara ett intressant alternativ för användare som söker kraftfulla multimodala språkförståelseförmågor, med potential att erbjuda betydande värde beroende på den specifika användningen och kostnadsbegränsningarna.