«`html
Перспективы открытых мультимодальных языковых моделей (MLLMs)
Открытые MLLMs имеют большой потенциал для выполнения различных задач, сочетая визуальные кодировщики с языковыми моделями. Однако их способности к рассуждению можно улучшить.
Проблемы существующих данных
Существующие наборы данных для обучения часто заимствованы из академических источников и сосредоточены на простых задачах. Это ограничивает возможности для более сложного рассуждения.
Решение: CoT рассуждение
Метод CoT (Chain of Thought) может помочь, но требует создания наборов данных с детальными обоснованиями и пошаговыми рассуждениями. Создание таких наборов данных в больших масштабах сложно из-за высоких затрат на аннотацию.
Новые подходы к созданию наборов данных
Недавние усилия направлены на создание мультимодальных наборов данных с использованием только открытых ресурсов. Это включает:
- Специфическое увеличение данных для задач.
- Строгую фильтрацию качества для повышения разнообразия наборов данных.
Результаты исследований
Исследователи из нескольких университетов разработали эффективный метод создания мультимодального набора данных с 12 миллионами пар, сосредоточенного на задачах, требующих рассуждений, таких как решение математических задач и OCR.
Процесс включает три этапа:
- Категоризация задач.
- Увеличение задач с помощью обоснований CoT.
- Строгая фильтрация для повышения точности.
Качество и эффективность
Качество набора данных MAmmoTH-VL-Instruct было оценено с использованием модели InternVL2-Llama3-76B. Результаты показали, что переработанные данные превосходят оригинальные по глубине и соответствию.
Заключение
Исследование представляет эффективный подход к улучшению MLLMs, создавая разнообразные и качественные обучающие наборы данных. Набор данных MAmmoTH-VL-Instruct, состоящий из 12 миллионов мультимодальных записей, обеспечивает высокую производительность в различных задачах.
Как использовать ИИ для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим рекомендациям:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Получите советы по внедрению ИИ
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Измените процесс продаж с помощью ИИ
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с помощью AI Sales Bot. Это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
«`
