«`html
Продвижение понимания визуально-языковой информации: самоусовершенствование и интеграция специализированных знаний в VILA 2
Область языковых моделей проделала огромный путь, благодаря трансформерам и усилиям по масштабированию. Модели серии GPT от OpenAI продемонстрировали мощь увеличения параметров и использования высококачественных данных. Инновации, такие как Transformer-XL, расширили контекст окон, а модели типа Mistral, Falcon, Yi, DeepSeek, DBRX и Gemini расширили возможности еще дальше.
Прогресс в области визуальных языковых моделей
Визуальные языковые модели (VLM) также быстро развиваются. CLIP открыла путь к общим визуально-языковым пространствам через контрастное обучение. BLIP и BLIP-2 улучшили это, выравнив предварительно обученные кодировщики с большими языковыми моделями. LLaVA и InstructBLIP проявили сильную обобщенность по различным задачам. Kosmos-2 и PaLI-X масштабировали предварительное обучение, используя псевдомаркированные ограничивающие рамки, связывая улучшенное восприятие с лучшими высокоуровневыми рассуждениями.
Новые достижения в области визуальных языковых моделей
Недавние прорывы в области визуальных языковых моделей сосредоточены на выравнивании визуальных кодировщиков с большими языковыми моделями для расширения возможностей в различных визуальных задачах. Хотя имеется прогресс в методах обучения и архитектурах, наборы данных часто остаются упрощенными. Для решения этой проблемы исследователи исследуют возможности увеличения данных на основе VLM в качестве альтернативы трудоемким созданным человеком наборам данных. В статье предлагается новый режим обучения, включающий этапы самоусовершенствования и специализированного увеличения данных, итеративно улучшая предварительные данные для создания более сильных моделей.
Обучение авторегрессивных визуальных языковых моделей
Исследование сосредотачивается на авторегрессивных визуальных языковых моделях (VLM), используя трехэтапную парадигму обучения: выравнивание-предварительное обучение-SFT. Методология представляет новый режим обучения, начиная с самоусовершенствования обучения VLM в зацикленной петле, за которым следует специализированное увеличение, чтобы использовать навыки, полученные во время SFT. Такой подход пошагово улучшает качество данных, улучшая визуальную семантику и уменьшая галлюцинации, прямо улучшая производительность VLM. Исследование представляет семейство моделей VILA 2, которые превосходят существующие методы на основных бенчмарках без дополнительных сложностей.
Улучшение производительности VILA 2
VILA 2 достигает передовой производительности в рейтинге тестовых наборов данных MMMU среди моделей с открытым исходным кодом, используя только общедоступные наборы данных. Процесс самоусовершенствования постепенно устраняет галлюцинации из подписей, улучшая качество и точность. Через итерационные циклы VILA 2 значительно увеличивает длину и качество подписей, причем улучшения наблюдаются в основном после первого цикла. Улучшенные подписи последовательно превосходят передовые методы на различных визуально-языковых бенчмарках, демонстрируя эффективность улучшенного качества предварительных данных.
Специализированное увеличение обучения дополнительно улучшает производительность VILA 2, вводя в общую VLM областные знания и улучшая точность по широкому спектру задач. Комбинация самоусовершенствования и специализированного увеличения обучения приводит к значительному увеличению производительности на различных бенчмарках, расширяя возможности VILA на новый уровень. Такой подход к повторному захвату и циклам обучения не только улучшает качество данных, но и улучшает производительность модели, способствуя последовательному увеличению точности и достижению новых передовых результатов.
Результаты показывают постепенное устранение галлюцинаций и улучшение качества подписей при самоусовершенствовании. Сочетание самоусовершенствования и специализированного увеличения обучения приводит к улучшению точности в различных задачах, достигая новых передовых результатов в рейтинге тестовых наборов данных MMMU среди моделей с открытым исходным кодом. Такой подход демонстрирует потенциал итеративного улучшения данных и модели в продвижении возможностей визуально-языкового понимания.
В заключение, VILA 2 представляет собой значительный прорыв в области визуальных языковых моделей, достигая передовой производительности благодаря инновационным техникам самоусовершенствования и специализированного увеличения. Путем итеративного улучшения предварительных данных с использованием только общедоступных наборов данных модель демонстрирует превосходное качество подписей, уменьшенные галлюцинации и улучшенную точность в различных визуально-языковых задачах. Комбинация общих знаний с областными знаниями приводит к значительному увеличению производительности на бенчмарках. Успех VILA 2 подчеркивает потенциал улучшения данных в продвижении мультимодальных систем искусственного интеллекта, прокладывая путь к более сложному пониманию визуальной и текстовой информации. Такой подход не только улучшает производительность модели, но и показывает эффективность использования существующих моделей для улучшения качества данных, что потенциально революционизирует разработку будущих систем искусственного интеллекта.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Кроме того, не забудьте подписаться на нас в Twitter и присоединиться к нашей группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в 47 тыс. участников на Reddit
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь
The post Revolutionising Visual-Language Understanding: VILA 2’s Self-Augmentation and Specialist Knowledge Integration appeared first on MarkTechPost.
Развивайте свой бизнес с помощью искусственного интеллекта
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Revolutionising Visual-Language Understanding: VILA 2’s Self-Augmentation and Specialist Knowledge Integration.
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 и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
«`
