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Qwen 2.5 Omni - Le modèle le plus multi-modal pour le traitement vidéo, texte et audio
Explorez les capacités multimodales de Qwen 2.5 Omni avec le traitement vidéo, texte et audio, en le comparant à des modèles comme Llama 3, Moshi, GPT-4o et Gemini Pro 2.5, et apprenez la mise en œuvre pratique sur les GPU.
Trelis Research
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Aperçu
Explorez les capacités multimodales de Qwen 2.5 Omni avec le traitement vidéo, texte et audio, en le comparant à des modèles comme Llama 3, Moshi, GPT-4o et Gemini Pro 2.5, et apprenez la mise en œuvre pratique sur les GPU.
Programme
- Introduction à Qwen 2.5 Omni
- Traitement Multi-Modale avec Qwen 2.5 Omni
- Analyse Comparative des Modèles Multi-Modaux
- Mise en Œuvre et Optimisation sur GPUs
- Applications Pratiques et Cas d'Utilisation
- Atelier Pratique
- Défis et Considérations Éthiques
- Tendances Futures dans l'IA Multi-Modale
- Conclusion du Cours
Aperçu des capacités de Qwen 2.5 Omni
Importance des modèles multi-modaux
Principales différences avec les versions précédentes
Fonctionnalités de traitement vidéo
Analyse et génération de texte
Traitement et synthèse audio
Comparaison avec Llama 3
Comparaison avec Moshi
Comparaison avec GPT-4o
Comparaison avec Gemini Pro 2.5
Exigences matérielles et considérations
Étapes pratiques de mise en œuvre
Optimisation des performances pour les tâches multi-modales
Applications du monde réel de Qwen 2.5 Omni
Études de cas et histoires de réussite
Exercices guidés sur le traitement vidéo
Techniques de traitement de texte et audio
Intégration de la vidéo, du texte et de l'audio
Aborder les défis de l'IA multi-modale
Implications éthiques et usage responsable
Technologies émergentes et innovations
L'avenir de Qwen et de modèles similaires
Récapitulatif des apprentissages clés
Ressources pour un approfondissement et une exploration ultérieure
Sujets
Informatique