«`html
Ограничения существующих мульти-модальных моделей (LMMs) и решение ANOLE
Существующие открытые мульти-модальные модели (LMMs) сталкиваются с несколькими значительными ограничениями. Они часто не имеют нативной интеграции и требуют адаптеров для согласования визуальных представлений с предварительно обученными крупными языковыми моделями (LLMs). Многие LMMs ограничены в генерации для одного модального вида или полагаются на отдельные модели диффузии для визуального моделирования и генерации. Эти ограничения вносят сложности и неэффективность как во время обучения, так и во время вывода. Существует потребность в по-настоящему открытой, авторегрессивной, нативной LMM, способной к качественной и согласованной мульти-модальной генерации.
Практические решения и ценность
Исследователи из Generative AI Research Lab решают проблему ограниченных мульти-модальных функций в LMMs. Открытые LMMs, такие как LLaVA, CogVLM и DreamLLM, в первую очередь сосредотачиваются на мульти-модальном понимании без возможностей генерации. Многие из этих моделей не являются нативно мульти-модальными и полагаются на предварительно обученные LLMs в качестве своей основы, требуя дополнительных моделей диффузии для генерации изображений. Для решения этих проблем исследователи предлагают ANOLE — открытую, авторегрессивную, нативную LMM для чередующейся генерации изображений и текста. Построенный на Chameleon Meta AI, ANOLE использует эффективную стратегию дообучения с минимальным использованием данных и параметров. Это исследование направлено на расширение возможностей Chameleon для обеспечения генерации изображений и мульти-модального понимания без ущерба для его возможностей генерации текста и понимания.
ANOLE принимает подход раннего объединения на основе токенов для моделирования мульти-модальных последовательностей без использования моделей диффузии, полагаясь исключительно на трансформаторы. Процесс дообучения фокусируется на логитах, соответствующих идентификаторам токенов изображения в выходном слое головы трансформатора, следуя принципу «меньше — значит больше». ANOLE-7b-v0.1 был разработан с использованием небольшого количества изображений (5859 изображений) и был дообучен на менее чем 40 миллионов параметров примерно за 30 минут на 8 A100 GPU.
Несмотря на ограниченные данные и параметры, ANOLE продемонстрировал впечатляющие возможности генерации изображений и мульти-модальной генерации, производя высококачественные и согласованные чередующиеся последовательности изображений и текста. Качественный анализ показывает, что ANOLE способен генерировать разнообразные и точные визуальные выводы из текстовых описаний и бесшовно интегрировать текст и изображения в чередующихся последовательностях. Например, ANOLE способен генерировать подробные рецепты с соответствующими изображениями и создавать информативные чередующиеся последовательности изображений и текста, такие как руководства по приготовлению традиционных китайских блюд или описания архитектурных проектов.
В заключение, предложенный метод представляет собой значительное развитие в области мульти-модального искусственного интеллекта, решая ограничения предыдущих открытых LMMs. ANOLE предлагает инновационное решение, которое является как эффективным по данным и параметрам, так и обеспечивает высококачественные возможности мульти-модальной генерации. Построенный на Chameleon, ANOLE демократизирует доступ к передовым технологиям мульти-модального искусственного интеллекта и укладывает дорогу для более инклюзивных и совместных исследований в этой области.
Проверьте статью и репозиторий в GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему Reddit-сообществу в области машинного обучения с 46 тысячами подписчиков.
Источник: MarkTechPost
«`
«`html
Применение искусственного интеллекта в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Anole: An Open, Autoregressive, Native Large Multimodal Model for Interleaved Image-Text Generation.
Практические шаги для внедрения ИИ в бизнес
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
