ChatRex: Многофункциональная языковая модель с отдельным восприятием

ChatRex: A Multimodal Large Language Model (MLLM) with a Decoupled Perception Design

«`html

ChatRex: Мультимодальная языковая модель с разделенной архитектурой восприятия

Мультимодальные большие языковые модели (MLLMs) продемонстрировали впечатляющие способности в визуальном восприятии. Однако они сталкиваются с серьезными проблемами в задачах точного восприятия, таких как обнаружение объектов, что критично для таких приложений, как автономное вождение и навигация роботов.

Проблемы текущих моделей

Современные модели не достигают точного обнаружения, что видно из низких показателей полноты, например, у системы Qwen2-VL, которая составляет всего 43,9% на наборе данных COCO. Эти недостатки возникают из-за конфликтов задач восприятия и понимания, а также из-за ограниченных наборов данных.

Традиционные подходы

Традиционные попытки интегрировать восприятие в MLLMs часто включают токенизацию координат ограничивающих рамок, что приводит к каскадным ошибкам и двусмысленности в предсказаниях объектов. Использование фреймворков на основе извлечения также не всегда эффективно.

Решение от ChatRex

Исследователи из Международной академии цифровой экономики (IDEA) разработали ChatRex, продвинутую MLLM с разделенной архитектурой, которая строго отделяет задачи восприятия и понимания. ChatRex использует фреймворк на основе извлечения, где обнаружение объектов рассматривается как извлечение индексов ограничивающих рамок, что повышает точность обнаружения.

Уникальная сеть предложений

Разработанная Универсальная сеть предложений (UPN) генерирует предложения ограничивающих рамок на разных уровнях детализации, что позволяет эффективно решать проблемы неоднозначности. Архитектура включает двойной визуальный кодер, который объединяет высоко- и низкоразрешающие визуальные признаки для повышения точности токенизации объектов.

База данных Rexverse-2M

Для обучения использовалась новая база данных Rexverse-2M, содержащая более двух миллионов аннотированных изображений с многоуровневыми аннотациями, что обеспечивает сбалансированное обучение.

Достижения ChatRex

ChatRex показывает выдающиеся результаты как в задачах восприятия, так и в понимании, превосходя все существующие модели. Он демонстрирует высокую точность и полноту в обнаружении объектов на наборах данных COCO и LVIS. Система также успешно генерирует описания изображений и отвечает на специфические запросы.

Преимущества для бизнеса

ChatRex — первая мультимодальная AI модель, которая решает давние конфликты между задачами восприятия и понимания. Это открывает новые возможности в динамичных и сложных средах, позволяя интегрировать восприятие и понимание для достижения полного потенциала мультимодальных систем.

Как использовать ИИ для развития вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта, грамотно используйте ChatRex. Вот несколько шагов:

Анализируйте возможности ИИ: Определите, где возможно применение автоматизации.
Установите KPI: Определите ключевые показатели, которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите решение: Подберите подходящее решение среди множества доступных вариантов.
Внедряйте постепенно: Начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
Расширяйте автоматизацию: На основе полученных данных и опыта увеличивайте масштабы применения ИИ.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм.

Подписывайтесь на наш канал, чтобы быть в курсе новостей об ИИ.

Попробуйте AI Sales Bot — это AI ассистент для продаж, который поможет вам в работе с клиентами и генерированием контента.

Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании!

«`