Molmo é um modelo de IA multimodal de código aberto que entende e interage com dados visuais, possibilitando aplicações como agentes web e robótica.
Molmo AI ajuda desenvolvedores a construir facilmente ferramentas que podem entender imagens e interagir com o mundo de maneiras úteis.
Molmo AI identifica e interpreta com precisão uma ampla gama de dados visuais, desde objetos até gráficos complexos.
Molmo AI usa um pequeno conjunto de dados de alta qualidade para alcançar resultados poderosos sem a necessidade de enormes recursos computacionais.
Molmo AI é totalmente de código aberto, permitindo que desenvolvedores e pesquisadores acessem seu código, dados e pesos do modelo.
O modelo 1B da Molmo AI é leve o suficiente para funcionar de maneira eficiente na maioria dos dispositivos pessoais.
Molmo AI é um modelo de IA multimodal de ponta desenvolvido pelo Allen Institute for AI (Ai2). Ele vai além da compreensão visual tradicional para fornecer insights acionáveis ao interpretar imagens e permitir interações com o mundo real. A família Molmo AI inclui vários modelos, sendo o maior, a versão de 72 bilhões de parâmetros, comparável a modelos proprietários como GPT-4V e Gemini 1.5. No entanto, Molmo AI se destaca por sua acessibilidade, pois é totalmente open-source e eficiente o suficiente para rodar em dispositivos pessoais.
As capacidades visuais excepcionais do Molmo AI permitem que ele entenda imagens complexas, diagramas e interfaces de usuário. Ele pode apontar com precisão para elementos específicos nessas imagens, tornando-se uma ferramenta robusta para aplicações como agentes web e robótica. O que diferencia o Molmo AI é sua capacidade de realizar ações no mundo real com base em sua compreensão visual, desbloqueando uma nova geração de possibilidades no desenvolvimento de IA.
Molmo AI oferece recursos de última geração que o tornam uma ferramenta poderosa para desenvolvedores e pesquisadores. Um de seus recursos de destaque é sua excepcional compreensão de imagens, que permite interpretar com precisão dados visuais, desde objetos simples até gráficos e menus complexos. O modelo também pode identificar e interagir com elementos de UI, tornando-se um recurso valioso para desenvolvedores que constroem agentes web ou ferramentas de automação.
Outro recurso importante do Molmo AI é sua eficiência. Ao contrário de muitos outros grandes modelos que exigem vastas quantidades de dados e recursos computacionais, Molmo AI é treinado em um conjunto de dados altamente curado de menos de um milhão de imagens. Essa abordagem focada, combinada com sua natureza open-source, permite que Molmo AI ofereça desempenho poderoso enquanto permanece acessível à comunidade mais ampla de IA.
Molmo AI é um exemplo claro de como modelos de IA open-source podem rivalizar com soluções proprietárias. O modelo de 72 bilhões de parâmetros não só iguala as capacidades de sistemas fechados mais caros, mas também os supera em alguns benchmarks. Isso prova que modelos menores e mais eficientes como o Molmo AI podem oferecer resultados de alta qualidade sem os custos massivos e requisitos de dados tipicamente associados ao desenvolvimento de IA proprietária.
Ao tornar o Molmo AI open-source, o Ai2 está fechando a lacuna entre modelos de IA abertos e fechados. Desenvolvedores, pesquisadores e entusiastas de IA agora podem acessar o código-fonte, os dados de treinamento e os pesos do modelo do Molmo AI, capacitando-os a contribuir e construir sobre suas capacidades. Esse movimento promove a inovação na comunidade de IA e garante que ferramentas poderosas de IA permaneçam acessíveis a todos.
Uma das principais inovações do Molmo AI é seu uso eficiente de dados. Em vez de depender de conjuntos de dados massivos com bilhões de imagens, o Ai2 focou na qualidade em vez da quantidade, usando um conjunto de dados de apenas 600.000 imagens. Esse conjunto de dados foi meticulosamente curado e anotado por anotadores humanos, produzindo descrições de imagens altamente precisas e conversacionais. Essa abordagem permite que o Molmo AI realize tarefas tão complexas quanto contar objetos ou identificar estados emocionais com precisão, tudo enquanto é treinado mais rápido e mais barato que seus concorrentes.
A capacidade inovadora do Molmo AI de apontar para partes específicas das imagens aumenta ainda mais sua utilidade. Por exemplo, ele pode contar objetos em uma foto e indicar visualmente cada um colocando um ponto nos elementos relevantes. Essa capacidade de ação zero-shot abre novas possibilidades para aplicações de IA, desde tarefas simples de contagem até navegação em interfaces web sem a necessidade de analisar o código subjacente.
Molmo AI é mais do que apenas um modelo de IA poderoso—ele representa uma mudança na forma como as ferramentas de IA são desenvolvidas e compartilhadas. A decisão do Ai2 de liberar os pesos do modelo, o código e os conjuntos de dados do Molmo AI para o público marca um grande avanço na democratização do acesso à tecnologia de IA de ponta. Esse nível de abertura permite que desenvolvedores de todas as origens aproveitem as capacidades do Molmo AI em seus próprios projetos sem precisar investir em sistemas proprietários caros.
Ao tornar o Molmo AI acessível a todos, o Ai2 está promovendo um ambiente colaborativo onde desenvolvedores e pesquisadores podem inovar livremente. Seja você construindo um agente web, criando uma nova aplicação com IA ou conduzindo pesquisas, o Molmo AI fornece as ferramentas e recursos para expandir os limites do que é possível na IA. Este modelo open-source não é apenas um avanço tecnológico—é uma ferramenta poderosa para o futuro do desenvolvimento de IA.
Obtenha respostas rápidas e insights sobre o Molmo AI e suas capacidades.
Molmo AI é uma família de modelos de IA multimodal de código aberto desenvolvidos pelo Allen Institute for AI (Ai2). Esses modelos podem entender e interagir com dados visuais, oferecendo capacidades poderosas como compreensão de imagens e apontamento de elementos relevantes dentro de interfaces visuais, tornando-o adequado para uma variedade de tarefas, desde agentes web até robótica.
Molmo AI oferece uma compreensão excepcional de imagens, a capacidade de gerar insights acionáveis apontando para objetos ou elementos de UI, e um modelo altamente eficiente que pode rodar na maioria dos dispositivos. É de código aberto, com todos os seus dados de treinamento, pesos do modelo e código-fonte disponíveis para a comunidade.
Molmo AI permite que os desenvolvedores construam aplicações com compreensão visual, como agentes web e robôs. Sua natureza de código aberto e eficiência o tornam acessível a uma ampla gama de usuários, desde pesquisadores até desenvolvedores que desejam integrar compreensão visual avançada em suas aplicações.
Sim, o Molmo AI é completamente gratuito e de código aberto. O Ai2 disponibilizou os pesos do modelo, dados de treinamento e código-fonte do Molmo AI para a comunidade, permitindo que os desenvolvedores acessem e usem a tecnologia sem nenhum custo ou assinaturas.
Os modelos do Molmo AI estão disponíveis em vários tamanhos, incluindo os modelos 72B, 7B e 1B. O modelo 1B é pequeno o suficiente para rodar eficientemente na maioria dos dispositivos, enquanto o modelo 72B é capaz de performar no mesmo nível que modelos de IA proprietários como GPT-4V e Claude 3.5.
Molmo AI performa de forma equivalente a grandes modelos proprietários como GPT-4V e Gemini 1.5. Apesar de seu tamanho menor, o Molmo AI alcança resultados semelhantes usando dados de treinamento altamente curados e eficientes, reduzindo a necessidade de recursos computacionais massivos.
Molmo AI é altamente eficiente e pode rodar na maioria dos dispositivos, com o menor modelo (Molmo AI-1B) projetado para ser performante mesmo em hardware de menor potência. Modelos maiores podem exigir mais recursos computacionais dependendo da escala do projeto.
Molmo AI pode ser usado para construir aplicações que requerem compreensão visual avançada, como agentes web que interagem com dados visuais, robótica e ferramentas que precisam compreender imagens complexas como gráficos, menus e quadros brancos. Sua capacidade de apontar para objetos o torna adequado para tarefas zero-shot e outras aplicações interativas de IA.
