Claude 3.5 Sonnet có thể phân tích hình ảnh và mô tả nội dung của chúng, chẳng hạn như xác định đối tượng, con người và cảnh, cũng như nhận ra văn bản trong hình ảnh [5]. Nó cũng thực hiện tốt các tác vụ xử lý trực quan và vượt qua các mô hình trước đây trên các điểm chuẩn tầm nhìn tiêu chuẩn [6]. Tuy nhiên, Sonnet Claude 3.5 có những hạn chế trong việc diễn giải dữ liệu trực quan [2]. Nó không thể tạo ra hình ảnh, vì nó là một mô hình ngôn ngữ được thiết kế chủ yếu để xử lý văn bản [5].
Những hạn chế cụ thể của sonnet Claude 3.5 trong việc xử lý dữ liệu trực quan bao gồm:
* Nó không phù hợp để diễn giải các hình ảnh y tế chuyên ngành như quét CT và không nên được sử dụng để tư vấn y tế [2].
* Nó có thể không thực hiện tối ưu khi xử lý hình ảnh với văn bản của bảng chữ cái không phải là Latin, chẳng hạn như Nhật Bản hoặc Hàn Quốc [2].
* Nó có thể diễn giải sai văn bản hoặc hình ảnh xoay hoặc lộn ngược [2].
* Nó có thể đấu tranh để hiểu các biểu đồ hoặc văn bản trong đó các màu sắc hoặc kiểu dáng như các đường nét, nét đứt hoặc chấm khác nhau [2].
* Nó đấu tranh với các nhiệm vụ đòi hỏi nội địa hóa không gian chính xác, chẳng hạn như xác định các vị trí cờ vua [2].
* Nó đấu tranh với hình ảnh toàn cảnh và cá [2].
* Nó không xử lý tên tệp hoặc siêu dữ liệu gốc và hình ảnh được thay đổi kích thước trước khi phân tích, ảnh hưởng đến kích thước ban đầu của chúng [2].
* Nó có thể đưa ra số lượng gần đúng cho các đối tượng trong hình ảnh [2].
* Nó có một hệ thống để chặn việc gửi captchas vì lý do an toàn [2].
Ngoài ra, người dùng nên phóng to văn bản trong hình ảnh để cải thiện khả năng đọc cho sonnet Claude 3.5, đồng thời tránh cắt các chi tiết quan trọng [2].
Trích dẫn:
[1] https:
[2] https://labelbox.com/product/model/foundry-models/claude-3-5-sonnet/
[3] https://blog.getmanifest.ai/claude-3-5-sonnet/
.
.
[6] https://www.cloudthat.com/resources/blog/claude-3-5-sonnet-enhancing-understanding-and-visual-data-processing
[7] https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[8] https://apidog.com/blog/clogd