Библиотека UniBench для оценки надежности моделей видео-языковых моделей (VLM) на различных тестах

 UniBench: A Python Library to Evaluate Vision-Language Models VLMs Robustness Across Diverse Benchmarks

“`html

UniBench: Комплексная оценка моделей видео-языковых VLM на разнообразных платформах

Модели видео-языковых (VLM) привлекли значительное внимание благодаря своей способности решать различные мультимодальные задачи. Однако быстрое распространение платформ для оценки этих моделей создало сложный и фрагментированный ландшафт. Это представляет несколько вызовов для исследователей. Реализация протоколов для множества платформ требует много времени, а интерпретация результатов по множеству метрик оценки становится затруднительной. Вычислительные ресурсы, необходимые для запуска всех доступных платформ, значительны, что приводит к тому, что многие исследователи оценивают новые модели только на подмножестве платформ. Такой селективный подход создает слепые пятна в понимании производительности моделей и усложняет сравнение различных VLM. Необходимо стандартизированное оценочное окружение для вывода обоснованных выводов о наиболее эффективных стратегиях развития технологии VLM. В конечном итоге, в этой области нужен более упорядоченный и всесторонний подход к оценке этих моделей.

Комплексная оценочная платформа UniBench

Исследователи из Meta FAIR, Univ Gustave Eiffel, CNRS, LIGM и Брауновского университета представили комплексную платформу UniBench, разработанную для решения проблем оценки VLM. Эта унифицированная платформа реализует 53 разнообразные платформы в удобной для пользователя кодовой базе, охватывая широкий спектр возможностей от распознавания объектов до пространственного понимания, подсчета и приложений для специализированных медицинских и спутниковых изображений. UniBench классифицирует эти платформы на семь типов и семнадцать более детализированных возможностей, позволяя исследователям быстро определить сильные и слабые стороны модели стандартизированным образом.

Практическое применение UniBench

Полезность UniBench продемонстрирована через оценку почти 60 открыто доступных VLM, охватывающих различные архитектуры, размеры моделей, масштабы обучающих наборов данных и цели обучения. Это систематическое сравнение по различным осям прогресса показывает, что, хотя увеличение размера модели и обучающих данных значительно улучшает производительность во многих областях, оно предлагает ограниченные преимущества для задач визуальных связей и рассуждений. UniBench также выявляет постоянные трудности в задачах числового понимания, даже для передовых VLM.

Для облегчения практического использования UniBench предоставляет сжатый набор представительных платформ, которые могут быстро запускаться на стандартном оборудовании. Этот всесторонний, но эффективный подход направлен на упрощение оценки VLM, позволяя более значимые сравнения и понимание эффективных стратегий развития исследований VLM.

Основные выводы UniBench

Результаты показывают, что увеличение размера модели и обучающих данных значительно улучшает производительность во многих областях, особенно в распознавании объектов и понимании сцен. Однако такой подход масштабирования предлагает ограниченные преимущества для задач визуальных связей и рассуждений. Даже передовые VLM борются с видимо простыми платформами, включающими в себя числовое понимание, такие как распознавание символов или подсчет, даже на устоявшихся наборах данных, таких как MNIST и SVHN.

Оценка выявляет, что большие открытые модели, такие как Eva ViT-E/14, хорошо себя проявляют как универсальные VLM. В отличие от этого, специализированные модели, такие как NegCLIP, отлично справляются с конкретными задачами, особенно визуальными связями. Комплексный подход UniBench позволяет более тонкое понимание сильных и слабых сторон моделей, предоставляя ценные идеи как для исследователей, так и для практиков при выборе подходящих моделей для конкретных приложений или выявлении областей для будущего совершенствования в развитии VLM.

Основные выводы UniBench

  1. Производительность сильно варьируется в различных задачах. В то время как VLM проявляют себя отлично во многих областях, они борются с определенными платформами, проявляя производительность на уровне или ниже случайного уровня в задачах, таких как Winoground, iNaturalist, DSPR, Small Norb, dmlab, Clevr, PCam, Renderedssst2 и Kitti.
  2. Ограничения масштабирования: Увеличение размера модели и обучающих данных значительно улучшает производительность во многих областях, особенно в распознавании объектов и устойчивости. Однако такой подход масштабирования предлагает минимальные преимущества для задач визуальных связей и рассуждений.
  3. Неожиданные слабые стороны: VLM плохо справляются с традиционно простыми задачами, такими как распознавание цифр MNIST. Даже с точностью до пяти, VLM едва достигают 90% на MNIST, в то время как базовый 2-слойный MLP достигает точности 99%.
  4. Подсчет и числовые задачи: VLM постоянно борются с пониманием чисел в нескольких платформах, включая SVHN, CountBench и ClevrCount.
  5. Качество данных важнее количества: Модели, обученные на 2 миллиардах высококачественных образцов, превосходят те, что обучены на больших наборах данных, подчеркивая важность курирования данных.
  6. Индивидуальные цели: Модели, такие как NegCLIP, с специализированными целями обучения, значительно превосходят более крупные модели в задачах визуальных связей.
  7. Рекомендации моделей: Для универсального использования большие кодировщики ViT, такие как Eva-2 ViT-E/14, показывают лучшую общую производительность. Для конкретных задач, таких как связи или подсчет, рекомендуются специализированные модели, такие как NegCLIP.

UniBench: Эффективная практическая оценка VLM

UniBench решает проблему комплексной оценки VLM, упрощая свои 53 платформы до представительного подмножества из семи, сбалансированного между тщательностью и эффективностью. Этот подход преодолевает вычислительные требования полной оценки, которая требует обработки 6 миллионов изображений более 2 часов на графическом процессоре A100. В то время как ImageNet коррелирует с многими платформами, она плохо представляет 18 других, что подчеркивает необходимость разнообразных метрик. Упрощенный набор UniBench, выбранный для представления ключевых осей прогресса, запускается всего за 5 минут на одном графическом процессоре A100 для модели ViT-B/32. Этот эффективный пайплайн предлагает практическое решение для быстрой, но всесторонней оценки VLM, позволяя исследователям и практикам быстро получать значимые идеи.

UniBench: Обзор

Это исследование представляет UniBench, комплексную оценочную платформу для моделей видео-языковых, которая решает проблемы фрагментированной оценки в этой области. Она реализует 53 разнообразные платформы, классифицированные на семь типов и семнадцать возможностей, позволяя систематически оценить 59 VLM. Основные выводы показывают, что, хотя увеличение размера модели и обучающих данных улучшает производительность во многих областях, оно предлагает ограниченные преимущества для задач визуальных связей и рассуждений. Удивительно, VLM борются с простыми числовыми задачами, такими как распознавание цифр MNIST. UniBench также подчеркивает важность качества данных перед количеством и эффективности настраиваемых целей обучения. Для сбалансированности тщательности и эффективности UniBench предлагает сжатый набор из семи представительных платформ, запускаемых всего за 5 минут на одном графическом процессоре.

Проверьте статью и GitHub. Весь кредит за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn. Если вам понравилась наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему сообществу Reddit.

Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.

Arcee AI представляет Arcee Swarm: Революционное смешение агентов MoA Architecture, вдохновленное кооперативным интеллектом, обнаруженным в самой природе

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…