Мультимодальные модели больших языковых моделей (MLLMs)
Основные решения и ценность:
Мультимодальные модели больших языковых моделей (MLLMs) сосредотачиваются на создании систем искусственного интеллекта (ИИ), способных безупречно интерпретировать текстовые и визуальные данные. Эти модели направлены на преодоление разрыва между пониманием естественного языка и визуальным восприятием, позволяя машинам последовательно обрабатывать различные формы ввода, от текстовых документов до изображений. Понимание и рассуждение по нескольким модальностям становится критически важным, особенно по мере того, как ИИ движется к более сложным применениям в областях, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и компьютерное зрение. Путем улучшения того, как ИИ интегрирует и обрабатывает разнообразные источники данных, MLLMs готовы революционизировать задачи, такие как подписывание изображений, понимание документов и интерактивные системы ИИ.
Основные проблемы и решения:
Одной из значительных проблем в разработке MLLMs является обеспечение равнозначной производительности в задачах на основе текста и зрительно-языковых задачах. Часто улучшения в одной области могут привести к снижению в другой. Например, улучшение визуального понимания модели может негативно сказаться на ее языковых возможностях, что проблематично для приложений, требующих обеих, например, оптического распознавания символов (OCR) или сложного мультимодального рассуждения. Ключевая проблема заключается в балансировании обработки визуальных данных, таких как изображения высокого разрешения, и поддержании надежного текстового рассуждения. По мере того как приложения ИИ становятся более сложными, этот компромисс становится критическим узким местом в развитии мультимодальных моделей ИИ.
Новаторские решения NVLM 1.0:
Исследователи из NVIDIA представили модели NVLM 1.0, представляющие собой значительный прорыв в мультимодальном языковом моделировании. Семейство моделей NVLM 1.0 состоит из трех основных архитектур: NVLM-D, NVLM-X и NVLM-H. Каждая из этих моделей решает недостатки предыдущих подходов, интегрируя передовые возможности мультимодального рассуждения с эффективной обработкой текста. Заметной особенностью NVLM 1.0 является включение высококачественных наборов данных для обучения только текста (SFT), позволяющее этим моделям поддерживать и даже улучшать производительность только в текстовых задачах, превосходя в задачах зрительно-языкового взаимодействия. Исследовательская группа подчеркнула, что их подход разработан для превзойти существующие закрытые модели, такие как GPT-4V, и открытые альтернативы, такие как InternVL.
Результаты и перспективы:
Модели NVLM 1.0 продемонстрировали впечатляющие результаты по множеству показателей. Например, в задачах только текста, таких как MATH и GSM8K, модель NVLM-D1.0 72B показала улучшение на 4,3 пункта по сравнению с базовой моделью только текста благодаря интеграции высококачественных текстовых наборов данных во время обучения. Модели также продемонстрировали сильную производительность в задачах зрительно-языкового взаимодействия, с показателями точности 93,6% на наборе данных VQAv2 и 87,4% на AI2D для задач визуального вопросно-ответного взаимодействия и рассуждений. В задачах, связанных с OCR, модели NVLM значительно превзошли существующие системы, набрав 87,4% на DocVQA и 81,7% на ChartQA, подчеркивая их способность обрабатывать сложную визуальную информацию. Эти результаты были достигнуты моделями NVLM-X и NVLM-H, которые продемонстрировали превосходство в обработке изображений высокого разрешения и мультимодальных данных.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале https://t.me/aisalesbotnews
Попробуйте AI Sales Bot https://saile.ru/. Это AI ассистент для продаж, он помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
