Մուլտիմոդալ մոդելներ

1) Ինչո՞ ւ մուլտիմոդալությունը iGaming-ն է

IGaming-ը անմիջապես տեքստեր են (tikets, ակնարկներ, կանոններ), պատկերներ/տեսահոլովակներ (KYC, ստեղծարարություններ, strimes), տաբեր/իրադարձություններ (վճարումներ, փուլեր), երբեմն աուդիո (զանգեր/սթրիմ)։ Մուլտիմոդելները միացնում են այս ալիքները, որպեսզի

նվազեցնել (KYC + liveness, «էկրանի էկրանը», նկարի փոփոխությունը);

արագացնել մոդերացիան և բրենդային դիաֆտին ստեղծարարությունների/ցուցադրությունների միջոցով։

հասկանալ ստրիմների համատեքստը և նշումները պրովայդերների/խաղերի մասին։

գտնել UX խնդիրների արմատները (տեսանյութ + լոգ իրադարձություններ + մեկնաբանություններ);

գործակալներին տալ «հարուստ» պատասխաններ (տեքստ + սկրին/տեսանյութ/հղում);

բարելավել RG գործընթացները (բողոքարկման տեքստը + տեսողական մրգերի արտոնագիր + նստաշրջանի պատմությունը)։

2) Ճարտարապետություններ և արտոնագրեր

2. 1 CLIP նման (densencoders, www.rastive)

Երկու encoder (տեքստ/տեսողական) սովորում են ITC-ում (image-internative)։ Արագ որոնում/խաղաթուղթ ՝ լոգոն, խաղ, կրեատիվ, սթրես, պրովայդեր։

2. 2 Encoder→Decoder / VLM

Տեսողական encoder + LLM-օպերատոր նկարի/տեսահոլովակի «նկարագրության» համար, UI/skrinschota-ի հարցերի պատասխանները, KYC լուծումների բացատրությունները։ Աջակցում է Disunding (bbox/դիմակներ) և Toolformer-ի գործիքների զանգահարման ոճը։

2. 3 Perceiver/Perceiver IO/Flamingo նման

Երկար հաջորդականություններ և խառը մոդելներ (շրջանակներ + տեքստ + պլանշետներ)։ Օգտակար է strimes և հաջորդական KYC կադրերի համար։

2. 4 LLM-ի նվագախումբը (Router/Agent)

Թեթև մասնագիտացված մոդելները կրիտիկական ուղու վրա (քարտեզի/դեմքի դետեկտիվ, OCR, ASR) + LLM-ը, որը ամաչում է արդյունքները, կանոններ է առաջացնում, գրում է մարդկային-ընթերցվող պատճառները։

2. 5 Fusion-Late / Fusion-Early / Co-attention

Հետագայում միաձուլումը հուսալի և էժան է։ վաղ 'ավելի հզոր, բայց ավելի թանկ։ Ճանապարհի համար 'ավելի հաճախ late + co-attention (ճշգրտության/արժեքի հավասարակշռություն)։

3) Տվյալները և գծանշումները

Համաժամեցումը 'շրջանակներ/ենթատետրեր/խաղի/չաթի իրադարձություններ, ժամանակի հավասարեցում (ASR/դիարիզացիա աուդիո համար)։

PII/կենսաչափություն 'մենք խմբագրում ենք դեմքերը/փաստաթղթերը (տուփեր/դիմակներ), թունավորում ենք լուծիչները։ DSAR-համատեղելիությունը։

Հիբրիդային բառարաններ ՝ PMS/պրովայդերներ/խաղեր, RG/բոնուսների տերմիններ, տեղական սալիկներ (Papara/Mefete/PIX)։

Սինթետիկ 'փաստաթղթեր/սելֆիներ լույսի/անկյունի տատանումներով։ ստեղծագործություններ տարբեր լոգոներով/STA; էկրանի «փետուր-ուտել»։

Ակտիվ ուսուցում 'մոդելը խոչընդոտում է անվստահելի/սահմանափակում։ HITL-2019։

Հավասարակշռություն ՝ հազվագյուտ դասարաններ (ծագումը, արգելված խորհրդանիշը, 18 +) - ոչ պակաս, քան հիմնական զանգվածը։

4) Հավասարեցում և ուսուցում

ITC (WinNCE): տեքստը նկարն/շրջանակը (շատ բացասական, ջերմաստիճանի սոֆմակս)։

ITM (Image-International Matching): Binarka «համապատասխանում է/ոչ»։

Instruction tuning: Երկխոսություններ «UI/փաստաթղթի հարցը բացատրվում է պատասխանը + հիմնավորմամբ»։

Disunding: supervision bbox/դիմակների վրա «Ահա թե որտեղ է սխալը» հղումների համար։

Causal/Tool use: ձևանմուշները «տեսան, որ OCR/NER-ը զանգահարեց»։

RLHF/RLAIF-ը 'ռևուերի նախընտրությունները «պաշտպանիչ» համար (գովազդ/18 +/RG)։

5) Գաղտնիությունը, անվտանգությունը, էթիկան

Medmetrance-by-design: on-device կանխատեսումը, edge-infess-ը, էմբեդդինգների կոդավորումը, պահպանման ժամկետը։

Zero-PII լոգարաններում 'ոչ հում կադրեր, ոչ փաստաթղթի ամբողջական տեքստ։ ցնցումներ և աքսեսուարներ։

DSAR/Legal Hold 'ծպտյալ, անփոփոխ լուծումների լոգներ (WORM)։

Fairness/Bias: լուսավորություն/երանգ մաշկի/տեսախցիկի/լեզուն բացատրվում է հաշվետվությունների և հավասարաչափ ընդունումներով։

Իրավասություններ ՝ 18 + ֆիլտրեր, «պատասխանատու գովազդ», պահպանում և բանալիներ լիցենզիայի ոլորտում։

6) Հիմնական սցենարները (iGaming)

1. KYC + Liveness (տեսահոլովակ + տեքստ)

OCR փաստաթղթի դաշտերը, համեմատությունը դիմումի հետ (պլանշետային)։

Սելֆի/կադրեր ռուսական էմբեդինգի/սպուֆի սկոր; բացատրությունը «ինչու է deny» 'վկայակոչելով տարածաշրջանի կանոնները։

2. Ստեղծագործական/վիդեո մոդերացիա

Արգելված տեքստերի/լոգոյի/խորհրդանիշների, տարիքային շերտերի, դրույքաչափերի/որոնք մոլորեցնում են հաղորդագրությունը։

«Քաղաքական» զեկույցի արտադրությունը մարքեթինգի համար 'ինչ շտկել և ինչու։

3. Սթրիմ վերլուծաբան (տեսահոլովակ + չաթ)

Լո/խաղ/իրադարձություններ (մեծ հաղթանակ, դիսկոնեկտ), չաթի տոնայնությունը, թունավորությունը։

Պրոմո-ցուցադրությունների անջատումը պրովայդերին, թայմկոդների հավասարեցումը։

4. Sapport/UX (սկրինշոտներ + տեքստ)

Q&A սքրինով. <<Որտե՞ ղ է ելքի կոճակը։ ", "Ինչու՞ KYC սխալը"։ - UI-ի լուսավորությամբ։

5. RG/Antifrod

«Screen re-capture» տեսահոլովակը, համեմատելով բողոքների տեքստին և նստաշրջանի ազդանշաններին։ HITL-էսկալացիա։

7) Metriki և mencharki

Առցանց SLO: success rate 2499։ 5%, p95-300-500 ms (կախված է հաճախորդից), drift-alerts։

8) Վիրահատություն և արժեք (MLOps)

Registry: մոդելի/տվյալների/աուգենտացիաների տարբերակները։ policy «որտեղ կարող եք օգտագործել»։

Ալգորիթմներ ՝ shadow/canary/blue-green; ավտոմատ արձագանք FPR/latency/drift։

Դիտարկումը 'latency p50/95/99, error rate, GPU/CPU util, PSI դրեյֆ (բեմեր/լեզուներ)։

Cost nol: cantization/quantization (FP16/INT8), կադր-սեմփլինգը, սաղմեդդինգի քեշը, ռոտինգը «թեթև/ծանր»։

HITL 'հակասական հերթը; ակտիվ ուսուցում և golden-set համալրումը։

Geo/tenant-մեկուսացում 'տարբեր բանալիներ, քվոտաներ, ռոյական քաղաքականություն։

9) Ձևանմուշները (պատրաստ են օգտագործման համար)

9. 1 API մուլտիմոդալ մոդերատոր

yaml
POST /v1/moderation/mm request:
image_token: "img_..."
text: "Join now and win..."
market: "TR"
channel: "display"
response:
violations: ["age_rating_missing","misleading_promise"]
grounding:
- type: "bbox"
label: "misleading_promise"
box: [x1,y1,x2,y2]
decision: "deny"
trace_id: "..."
slo: {p95_ms: 350}
privacy: {pii: false}

9. 2 SLO/Privacy քաղաքականություն

yaml service: multimodal.core slo:
success_rate: 0.995 latency_p95_ms: 300 drift_psi_max: 0.2 privacy:
store_raw_media: false biometrics_tokenized: true retention: "P30D"
ethics:
bias_gap_pp_max: 3

9. 3 Մոդելի քարտը (հատված)

yaml model: "mm_clip_ui_vlm@2.3.1"
task: ["creative_moderation","ui_qa","kyc_support"]
data: {images: 2.1M, texts: 12M, videos: 90k clips}
metrics:
moderation_precision_deny: 0.92 ui_qa_f1: 0.81 ocr_cer: 0.055 limits:
no_personal_photos_in_training: true region_keys: ["EEA","LATAM","TR"]
review_cycle_days: 90

9. 4 «Events _ mm _ gold» սխեմա

yaml ts: TIMESTAMP brand: STRING country: STRING modality: STRING   # image    video    text    mix task: STRING     # moderation    kyc    ui_qa    stream_logo decision: STRING   # allow    manual    deny scores: MAP<STRING,FLOAT>
grounding: JSON    # bboxes/masks/timecodes trace_id: STRING

9. 5 Prompt ձևանմուշ (UI Q&A, անվտանգություն)

Ты ассистент по UI. На входе: описание экрана (OCR/объекты) и вопрос.
1) Отвечай только тем, что видно на экране или в правилах бренда.
2) Если данных не хватает — скажи «недостаточно информации» и предложи шаг.
3) Никогда не проси пользователя присылать документы в чат.
Верни: ответ, краткое обоснование, при наличии — координаты области.

10) Իրականացման ճանապարհային քարտեզը

0-30 օր (MVP)

1. CLIP-որոնում լոգոն/խաղեր + ստեղծագործական պարզ մոդելավորում (տեքստ/18 +)։

2. UI Q & A-ն սկրինշոտներում (zonas), ինտեգրումը sapport-ում։

3. Pipline PII-112 և տոկենիզացիա; latency/success դիտարկումը։

30-90 օր

1. Սթրիմների տեսահոլովակը 'ձախ/հայլայթ + չաթի կապակցումը (ASR/ton)։

2. KYC օգնական 'լուծումների բացատրություններ (www.unding փաստաթղթի/սելֆի), hitl-րդ հերթը։

3. Canary-Alerts, dreaf-alerts (բեմեր/լեզուներ), bias/fairness հաշվետվությունները։

3-6 ամիս

1. Հրահանգային ուսուցում հիբրիդային առաջադրանքների վրա (մոդերացիա/UX/PSA կանոնները)։

2. Գաղտնի ինֆիս (TEE) մետրոպոլիտենի հոսքերում/VIP-ում։

3. Պլանավորումը/քվանտիզացիան, սաղմեդդինգի քեշը։ բյուջեն հարցման համար։

4. Golden-Cass-ի Auto-արտադրությունը վիճելի և post-մորտեմներից։

11) Anti-patterna

Հում կադրեր/աուդիո լոգոտներում և երկար պահեստավորում առանց պատճառի։

«Մեկ մոդել ամեն ինչի համար» վճարման կրիտիկական ճանապարհին 'առանց ռոտերի և fallback-ի։

Windunding/բացատրության բացակայությունը մոդենացիայի մեջ 'վեճեր մարքեթինգի և կարգավորողների հետ։

Bias/լուսավորության/տեսախցիկների անտեսումը KYC տեղական ձախողումներն են։

Ոչ մի dreaf-alerts, դեգրադացիաները «տարածվում են» տարածաշրջաններում։

Մոդելներ, առանց HITL-ի, չկան բարելավումներ տարածաշրջանի դեպքերի վրա։

12) Կապված հատվածներ

Համակարգչային տեսողությունը iGaming, NLP և տեքստերի մշակումը, Sentiment-վերլուծությունը ակնարկների, International Ops-ի, MLOps-ի, մոդելների, Anomalia և հարաբերակցությունների վերլուծությունը, Alerta-ը տվյալների հոսքերից, API-ի վերլուծությունից և մետրից, տվյալների անվտանգությունը և ծածկագրումը, հասանելիությունը, հասանելիության վերահսկումը, Տվյալների ունությունը, Տվյալների թափանցիկություն։

Արդյունքը

Մուլտիմոդալ մոդելները վերածում են ցրված ալիքների 'տեքստի, պատկերի, տեսահոլովակի, ձայնի և իրադարձությունների' համաձայնեցված, բացատրական և անվտանգ լուծումների հոսքի։ IGaming-ում դա նշանակում է ավելի արագ և ազնիվ, քան KYC-ը, ավելի քիչ ֆրոդը, անվտանգ ստեղծարարությունները, սադրիչների թափանցիկ կարգավորումը սթրիմների վրա և սապորտների խելացի պատասխանները 'խիստ պահպանելով մասնավորությունը, կարգավորումը և կարգավորումը։