Вирго: Многофункциональная языковая модель для улучшенного медленного мышления

Введение в искусственный интеллект

Исследования в области искусственного интеллекта (ИИ) продвигаются к созданию систем, обладающих сложным мышлением. Мультимодальные большие языковые модели (MLLM) – это важный шаг вперед, так как они могут обрабатывать текстовую и визуальную информацию.

Проблемы и решения

Одна из основных проблем заключается в интеграции визуального и текстового мышления. Традиционные модели хорошо справляются с текстом или изображениями, но не могут эффективно сочетать их. Это ограничивает их применение в задачах, требующих глубокой аналитики.

Текущие подходы к улучшению возможностей MLLM основаны на двух стратегиях. Первая – это использование структурированных методов поиска, таких как Монте-Карло. Вторая – обучение моделей длинным инструкциям по размышлению, но пока что больше внимания уделяется текстовым задачам.

Модель Virgo

Исследователи из Китайского университета Ренмин, Baichuan AI и BAAI представили модель Virgo, которая улучшает медленное мышление в мультимодальных контекстах. Модель была создана с помощью точной настройки и уникального подхода к обучению, используя текстовые данные для передачи аналитических способностей.

Методология разработки

Исследователи собрали датасет из 5000 примеров длинных инструкций, в основном из математики и науки. Они оптимизировали модель, изменяя параметры и сохраняя визуальную обработку. Этот подход увеличил возможности размышления модели.

Результаты и достижения

Virgo показала отличные результаты на четырех сложных тестах: MathVerse, MathVision, OlympiadBench и MMMU. Например, на MathVision модель достигла 38,8% точности, что превосходит многие существующие решения.

Также исследователи заметили, что текстовые данные чаще показывают лучшие результаты по сравнению с визуальными инструкциями, что подчеркивает их важность для мультимодальных систем.

Заключение

Работа над моделью Virgo значительно продвигает область ИИ, открывая новые возможности для улучшения мультимодального мышления. Ее успех демонстрирует, как текстовые данные могут трансформировать обучение и возможности анализа.

Как использовать ИИ в вашей компании

Чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Найдите области, где автоматизация принесет выгоду.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI). Поймите, что вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение. На рынке представлено множество ИИ-решений.
Внедряйте ИИ поэтапно. Начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и расширяйтесь.