«`html
Мультимодальное обучение: практические решения и ценность
Мультимодальное обучение – это быстро развивающаяся область, которая фокусируется на обучении моделей пониманию и генерации контента через различные модальности, включая текст и изображения. Путем использования обширных наборов данных эти модели способны выстраивать визуальные и текстовые представления в общем пространстве вложения, облегчая такие приложения, как подписи к изображениям и поиск текста по изображению. Этот интегрированный подход направлен на улучшение способности модели более эффективно обрабатывать различные типы входных данных.
Основные проблемы и решения
Основная проблема, решаемая в данном исследовании, заключается в неэффективности текущих моделей в управлении только текстовыми и тексто-изображенческими задачами. Обычно существующие модели отлично справляются в одной области, но проявляют слабую производительность в другой, что требует отдельных систем для различных типов информационного поиска. Это увеличивает сложность таких систем и потребность в ресурсах, выделяя необходимость в более унифицированном подходе.
Текущие методы, такие как предварительное обучение контрастного язык-изображение (CLIP), выстраивают соответствие между изображениями и текстом через пары изображений и их подписей. Однако эти модели часто испытывают трудности с задачами только текста, потому что они не могут обрабатывать более длинные текстовые входы. Этот недостаток приводит к неоптимальной производительности в сценариях поиска текстовой информации, что затрудняет обработку задач, требующих эффективного понимания больших объемов текста.
Исследователи Jina AI представили модель Jina-clip-v1 для решения этих проблем. Эта модель с открытым исходным кодом использует новый многофункциональный контрастный подход к обучению, разработанный для оптимизации соответствия текста и изображения и текста-текста в рамках одной модели. Этот метод направлен на объединение возможностей эффективной обработки обоих типов задач, уменьшая необходимость в отдельных моделях.
Предлагаемый метод обучения для jina-clip-v1 включает в себя трехэтапный процесс. Первый этап фокусируется на выстраивании представлений изображения и текста с использованием коротких, созданных людьми подписей, позволяя модели создать основу в мультимодальных задачах. На втором этапе исследователи представили более длинные синтетические подписи к изображениям для улучшения производительности модели в задачах поиска текста-текста. Финальный этап использует сложные негативы для настройки текстового кодировщика, улучшая его способность различать релевантные и нерелевантные тексты, сохраняя при этом соответствие текста и изображения.
Оценки производительности показывают, что jina-clip-v1 достигает превосходных результатов в задачах поиска текста-изображения и поиска. Например, модель достигла среднего показателя Recall@5 в 85,8% по всем бенчмаркам поиска, превзойдя модель CLIP от OpenAI и показав производительность на уровне EVA-CLIP. Кроме того, в Massive Text Embedding Benchmark (MTEB), который включает в себя восемь задач с участием 58 наборов данных, Jina-clip-v1 конкурирует с лучшими моделями только текстового вложения, достигнув среднего показателя в 60,12%. Эти результаты улучшают производительность других моделей CLIP примерно на 15% в целом и на 22% в задачах поиска.
Подробная оценка включала несколько этапов обучения. Для обучения текст-изображение на первом этапе модель использовала набор данных LAION-400M, содержащий 400 миллионов пар изображений и текста. На этом этапе произошли значительные улучшения в мультимодальной производительности, хотя производительность текст-текст изначально была низкой из-за различий в длине текста между типами обучающих данных. Последующие этапы включали добавление синтетических данных с более длинными подписями и использование сложных негативов, улучшая производительность поиска текста-текста и текста-изображения.
Выводы из этого исследования подчеркивают потенциал объединенных мультимодальных моделей, таких как Jina-clip-v1, в упрощении систем поиска информации путем объединения возможностей понимания текста и изображений в рамках единой структуры. Этот подход предлагает значительное улучшение эффективности для различных приложений, за счет уменьшения потребности в отдельных моделях для различных типов задач, что приводит к потенциальной экономии вычислительных ресурсов и сложности.
Инновационные решения для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Jina AI Open Sources Jina CLIP: A State-of-the-Art English Multimodal (Text-Image) Embedding Model.
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!
«`
